1) random conditional event
随机条件事件
2) random fuzzy conditional event
随机模糊条件事件
4) random event
随机事件
1.
A forecasting method for random events of complex systems is developed.
提出了复杂系统随机事件的一种预测方法，其基本思想是搜索复杂系统中曾经出现过的类比事态；探讨了复杂系统的随机事件与多维随机过程的预测问题之间的异同；论述了随机事件预测的一种非参数型搜索算法；列举了一个实际的短期预测问题。
2.
On the basis of classic probability model and probability space(Ω,F,P),this thesis discusses the sufficient and necessary condition of independence about random events.
在古典概型和概率空间(Ω,F,P)[1]上,讨论随机事件相互独立的充要条件。
3.
By using the knowledge of the probability and the statistics,this paper makes the probability analysis and summary on three common random events in the life.
利用概率与统计的知识对生活中常见的3个随机事件进行了概率分析与总结。
5) Random events
随机事件
1.
It is a real trial for the exhibition organizers to prejudge random events and adopt appropriate measures to guard and dispose.
展会活动的组织和实施过程中,随机事件层出不穷,如何准确地对这些随机事件进行预判,并及时采取得当的措施进行防范和处理,是对展会组织者的组织水平和能力的真正考验。
6) conditional random fields
条件随机域
1.
Web information extraction based on conditional random fields;
基于条件随机域的Web信息抽取
2.
Conditional Random Fields Based POS Tagging;
基于条件随机域的词性标注模型
3.
Using conditional random fields model for text information extraction;
基于条件随机域CRF模型的文本信息抽取
补充资料：随机事件
随机事件
random event
随机事件[.州肠ne叭，It;c月，，浦“oe eo6~e]，事件(ewnt) 一个具有确定发生概率的试验结果的任意组合. 例1.掷两颗般子，36个结果的每一个可以表示为一个数对(i，j)，其中i是第一颗般子上面的点数，j是第二颗的点数.事件“点数之和等于11”恰是两个结果(5，6)和(6，5)的组合. 例2.在区间〔O，11中随机投两个点，其所有结果的集合用正方形{(x，夕):o簇x蕊l，o(夕簇l}中的点(x，y)(其中x是第一个点的值，y是第二个点的值)的集合来表示.事件“连接x和夕的区间的长小于叭o<戊<1”是在正方形中与过原点的对角线距离小于:/丫厄的点的集合. 在普遍承认的概率论(pro恤b正ty thoo习)的公理化(见【l」)范围内，其中概率模型是概率空间(pro-悦bibty sPa沈)(Q，了，P)(O是基本事件空间，即给定试验的一切可能结果的集合，.了是Q的子集的一个，代数而尸是定义在了上的概率测度).随机事件正是属于了的集合. 在上述第一个例子中，Q是一个具36个元素的有限集:点(泣，j)，1(乞，j簇6;了是Q的所有2，6个子集组成的类(包含。本身和空集必)，而对每一A6叭其概率P(A)等于m/36，其中水是A的元素个数.在第二个例子中，O是单位正方形中的点所构成的集，了是它的BO心子集类，尸是通常的了上的玩比gtle测度(对简单图形与其面积相同). 与(Q，.或尸)相联系的事件类了形成一个玫刘e环(Boo】eanrUlg)，具有运算A十B，(A\B)口(B\A)(对称差)和A·B=A门B(它有一个乘法单位元Q)，于是，它形成一个致de代数(R刀知n日罗bra)，定义在这个助司e代数上的函数P(A)除了不能由P(A)=O推出A一协外具有范数的一切J胜质.如果定义对称差的P测度为零的两个集合是等价的，并考虑等价类万代替事件A，就可得到类万的乎规侈Boole华攀(加nla恤沮一BOolamaige-腼)挤.这一观点导向概率论公理化的另一种可能的方法，在其中基本对象不是与给定试验相联结的概率空间，而是随机事件的正规化B以无代数(见〔2J，「31).
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条