余貽鑫，網(wǎng)上看到你有28篇智能電網(wǎng)的文獻(xiàn) 能發(fā)給我一份嗎謝謝

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1，網(wǎng)上看到你有28篇智能電網(wǎng)的文獻(xiàn) 能發(fā)給我一份嗎謝謝
2，天津大學(xué)為何一個(gè)院士資格都沒(méi)有
3，天津大學(xué) 哪些系有院士
4，貝葉斯公式應(yīng)用實(shí)例
5，貝葉斯公式應(yīng)用實(shí)例

1，網(wǎng)上看到你有28篇智能電網(wǎng)的文獻(xiàn) 能發(fā)給我一份嗎謝謝

在學(xué)校嗎，可以到自己學(xué)校的電子圖書館下載，做的比較好的期刊是《電網(wǎng)技術(shù)》《電力系統(tǒng)自動(dòng)化》《電力設(shè)備自動(dòng)化》《中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)》，認(rèn)為代表王成山、余貽鑫等人

網(wǎng)上看到你有28篇智能電網(wǎng)的文獻(xiàn) 能發(fā)給我一份嗎謝謝

2，天津大學(xué)為何一個(gè)院士資格都沒(méi)有

天津大學(xué)已有很多院士。院士定期就會(huì)評(píng)定，不一定每一期都有入選老師。

中國(guó)科學(xué)院院士余國(guó)琮教授著名化工蒸餾專家中國(guó)科學(xué)院院士周恒教授著名流體力學(xué)專家中國(guó)科學(xué)院院士彭一剛教授著名建筑學(xué)專家中國(guó)科學(xué)院院士張春霆教授著名生物物理學(xué)家中國(guó)科學(xué)院院士姚建銓教授著名激光與非線性光學(xué)專家中國(guó)工程院院士曹楚生教授著名水利工程學(xué)家中國(guó)工程院院士王靜康教授著名化工工業(yè)結(jié)晶專家中國(guó)工程院院士沈家祥教授著名制藥工程專家中國(guó)工程院院士葉聲華教授著名測(cè)試計(jì)量技術(shù)及儀器專家中國(guó)工程院院士陳予恕教授著名一般力學(xué)專家中國(guó)工程院院士余貽鑫教授著名電力系統(tǒng)分析、規(guī)劃與仿真專家中國(guó)工程院院士鐘登華教授著名水利水電工程專家中國(guó)工程院院士鄒競(jìng)教授著名感光材料專家化工測(cè)量?jī)x器制藥水利建筑都是天大的強(qiáng)勢(shì)學(xué)科

院士評(píng)選不是按學(xué)校分名額的。

天津大學(xué)為何一個(gè)院士資格都沒(méi)有

3，天津大學(xué) 哪些系有院士

1953至2014，據(jù)校友會(huì)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)，有18位。按所有時(shí)期統(tǒng)計(jì)，學(xué)校共培養(yǎng)了兩院院士64位，大學(xué)校長(zhǎng)50余位。新中國(guó)成立后，共培養(yǎng)200余位副部級(jí)以上干部和數(shù)百名特大型企業(yè)的負(fù)責(zé)人和總工程師。

天津大學(xué) 哪些系有院士

4，貝葉斯公式應(yīng)用實(shí)例

寫作話題: 貝葉斯預(yù)測(cè)模型在礦物含量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用貝葉斯預(yù)測(cè)模型在氣溫變化預(yù)測(cè)中的應(yīng)用貝葉斯學(xué)習(xí)原理及其在預(yù)測(cè)未來(lái)地震危險(xiǎn)中的應(yīng)用基于稀疏貝葉斯分類器的汽車車型識(shí)別信號(hào)估計(jì)中的貝葉斯方法及應(yīng)用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在生物序列分析中的應(yīng)用基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的海上目標(biāo)識(shí)別貝葉斯原理在發(fā)動(dòng)機(jī)標(biāo)定中的應(yīng)用貝葉斯法在繼電器可靠性評(píng)估中的應(yīng)用相關(guān)書籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》 Springer 《貝葉斯決策》黃曉榕《經(jīng)濟(jì)信息價(jià)格評(píng)估以及貝葉斯方法的應(yīng)用》張麗 , 閆善文 , 劉亞?wèn)| 《全概率公式與貝葉斯公式的應(yīng)用及推廣》周麗琴《貝葉斯均衡的應(yīng)用》王輝 , 張劍飛 , 王雙成《基于預(yù)測(cè)能力的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)》張旭東 , 陳鋒 , 高雋 , 方廷健《稀疏貝葉斯及其在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用》鄒林全《貝葉斯方法在會(huì)計(jì)決策中的應(yīng)用》周麗華《市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的貝葉斯公式應(yīng)用》夏敏軼 , 張焱《貝葉斯公式在風(fēng)險(xiǎn)決策中的應(yīng)用》臧玉衛(wèi) , 王萍 , 吳育華《貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在股指期貨風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用》黨佳瑞 , 胡杉杉 , 藍(lán)伯雄《基于貝葉斯決策方法的證券歷史數(shù)據(jù)有效性分析》肖玉山 , 王海東《無(wú)偏預(yù)測(cè)理論在經(jīng)驗(yàn)貝葉斯分析中的應(yīng)用》嚴(yán)惠云 , 師義民《Linex損失下股票投資的貝葉斯預(yù)測(cè)》卜祥志 , 王紹綿 , 陳文斌 , 余貽鑫 , 岳順民《貝葉斯拍賣定價(jià)方法在配電市場(chǎng)定價(jià)中的應(yīng)用》劉嘉焜 , 范貽昌 , 劉波《分整模型在商品價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用》《Bayes方法在經(jīng)營(yíng)決策中的應(yīng)用》《決策有用性的信息觀》《統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)和決策課件》《貝葉斯經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用研究》《貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷》《決策分析理論與實(shí)務(wù)》

疾病診斷. 假設(shè)有一臺(tái)癌癥診斷儀，通過(guò)對(duì)它以往的診斷記錄的分析，如果患者確實(shí)患有癌癥它的確診率為90%，若果患者沒(méi)有癌癥，被診斷成癌癥的概率為10%。問(wèn)題：如果一個(gè)人被這臺(tái)診斷儀確診成癌癥，這個(gè)人患有癌癥的概率是多少？設(shè) A：癌癥診斷儀給出癌癥診斷。B1：病人是癌癥患者。B2 病人不是癌癥患者。 P(A|B1) = 90%； P(A) = 90%*P(B1) + 10%*P(B2)；則: P(B1|A) = P(B1)*90% / (90%*P(B1) + 10%*P(B2))；我們知道人群中癌癥患者的比重是很小了，假設(shè)為1%，則 P(B1) = 1%；P(B2) = 99%；可以算出： P(B1|A) = 8% 看出什么問(wèn)題了嗎？如果醫(yī)生僅僅根據(jù)癌癥診斷儀給出的確診信息就認(rèn)為病人有很大可能性患有癌癥(醫(yī)生經(jīng)常這么做)，那就太不付責(zé)任了！因?yàn)榧词惯@樣，這個(gè)病人得癌癥的概率還是只有8%! 對(duì)公式P(B1|A) = P(B1)*90% / (90%*P(B1) + 10%*P(B2))做一下簡(jiǎn)單的變形，得: P(B1|A) =1 / (1 + (10%*P(B2))/(P(B1)*90%)) 在結(jié)果中只有一個(gè) 變量 P(B2))/(P(B1)，這個(gè)比率也叫做基礎(chǔ)比率。基礎(chǔ)比率越大，P(B1|A)的值越小。在本例中P(B2))/(P(B1) = 99：1。在推理中基礎(chǔ)比率起到的至關(guān)重要的作用?？墒谴蟛糠秩嗽谏钪凶雠袛嗟臅r(shí)候卻忽略了它,從而對(duì)于必然的小概率事件的發(fā)生深信不疑。

5，貝葉斯公式應(yīng)用實(shí)例

寫作話題: 貝葉斯預(yù)測(cè)模型在礦物含量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用貝葉斯預(yù)測(cè)模型在氣溫變化預(yù)測(cè)中的應(yīng)用貝葉斯學(xué)習(xí)原理及其在預(yù)測(cè)未來(lái)地震危險(xiǎn)中的應(yīng)用基于稀疏貝葉斯分類器的汽車車型識(shí)別信號(hào)估計(jì)中的貝葉斯方法及應(yīng)用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在生物序列分析中的應(yīng)用基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的海上目標(biāo)識(shí)別貝葉斯原理在發(fā)動(dòng)機(jī)標(biāo)定中的應(yīng)用貝葉斯法在繼電器可靠性評(píng)估中的應(yīng)用相關(guān)書籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》Springer 《貝葉斯決策》黃曉榕《經(jīng)濟(jì)信息價(jià)格評(píng)估以及貝葉斯方法的應(yīng)用》張麗 , 閆善文 , 劉亞?wèn)| 《全概率公式與貝葉斯公式的應(yīng)用及推廣》周麗琴《貝葉斯均衡的應(yīng)用》王輝 , 張劍飛 , 王雙成《基于預(yù)測(cè)能力的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)》張旭東 , 陳鋒 , 高雋 , 方廷健《稀疏貝葉斯及其在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用》鄒林全《貝葉斯方法在會(huì)計(jì)決策中的應(yīng)用》周麗華《市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的貝葉斯公式應(yīng)用》夏敏軼 , 張焱《貝葉斯公式在風(fēng)險(xiǎn)決策中的應(yīng)用》臧玉衛(wèi) , 王萍 , 吳育華《貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在股指期貨風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用》黨佳瑞 , 胡杉杉 , 藍(lán)伯雄《基于貝葉斯決策方法的證券歷史數(shù)據(jù)有效性分析》肖玉山 , 王海東《無(wú)偏預(yù)測(cè)理論在經(jīng)驗(yàn)貝葉斯分析中的應(yīng)用》嚴(yán)惠云 , 師義民《Linex損失下股票投資的貝葉斯預(yù)測(cè)》卜祥志 , 王紹綿 , 陳文斌 , 余貽鑫 , 岳順民《貝葉斯拍賣定價(jià)方法在配電市場(chǎng)定價(jià)中的應(yīng)用》劉嘉焜 , 范貽昌 , 劉波《分整模型在商品價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用》《Bayes方法在經(jīng)營(yíng)決策中的應(yīng)用》《決策有用性的信息觀》《統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)和決策課件》《貝葉斯經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用研究》《貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷》《決策分析理論與實(shí)務(wù)》

貝葉斯公式貝葉斯公式貝葉斯定理由英國(guó)數(shù)學(xué)家貝葉斯 ( thomas bayes 1702-1761 ) 發(fā)展，用來(lái)描述兩個(gè)條件概率之間的關(guān)系，比如 p(a|b) 和 p(b|a)。按照乘法法則：p(a∩b)=p(a)*p(b|a)=p(b)*p(a|b)，可以立刻導(dǎo)出貝葉斯定理公式：p(a|b)=p(b|a)*p(a)/p(b) 如上公式也可變形為：p(b|a)=p(a|b)*p(b)/p(a) 例如：一座別墅在過(guò)去的 20 年里一共發(fā)生過(guò) 2 次被盜，別墅的主人有一條狗，狗平均每周晚上叫 3 次，在盜賊入侵時(shí)狗叫的概率被估計(jì)為 0.9，問(wèn)題是：在狗叫的時(shí)候發(fā)生入侵的概率是多少？我們假設(shè) a 事件為狗在晚上叫，b 為盜賊入侵，則 p(a) = 3 / 7，p(b)=2/(20·365)=2/7300，p(a | b) = 0.9，按照公式很容易得出結(jié)果：p(b|a)=0.9*(2/7300)*(7/3)=0.00058 另一個(gè)例子，現(xiàn)分別有 a，b 兩個(gè)容器，在容器 a 里分別有 7 個(gè)紅球和 3 個(gè)白球，在容器 b 里有 1 個(gè)紅球和 9 個(gè)白球，現(xiàn)已知從這兩個(gè)容器里任意抽出了一個(gè)球，且是紅球，問(wèn)這個(gè)紅球是來(lái)自容器 a 的概率是多少? 假設(shè)已經(jīng)抽出紅球?yàn)槭录?b，從容器 a 里抽出球?yàn)槭录?a，則有：p(b) = 8 / 20，p(a) = 1 / 2，p(b | a) = 7 / 10，按照公式，則有：p(a|b)=(7 / 10)*(1 / 2)*(20/8)=7/8 貝葉斯公式為利用搜集到的信息對(duì)原有判斷進(jìn)行修正提供了有效手段。在采樣之前，經(jīng)濟(jì)主體對(duì)各種假設(shè)有一個(gè)判斷（先驗(yàn)概率），關(guān)于先驗(yàn)概率的分布，通?？筛鶕?jù)經(jīng)濟(jì)主體的經(jīng)驗(yàn)判斷確定(當(dāng)無(wú)任何信息時(shí)，一般假設(shè)各先驗(yàn)概率相同)，較復(fù)雜精確的可利用包括最大熵技術(shù)或邊際分布密度以及相互信息原理等方法來(lái)確定先驗(yàn)概率分布。