1) probabilistic decision model
概率决策模型
2) issue decision probit model
发行决策概率模型
3) Bayesian decision stochastic model
贝叶斯决策概率模型
4) Probability Ranking Based Decision Making
概率排序型决策
1.
Network Program of Probability Ranking Based Decision Making and Its Application in Risk Analysis of Agri-biodiversity;
生物多样性风险分析的概率排序型决策网络计算软件
5) decision making under interval of the probablities
概率区间型决策
1.
A simple and convenient algorithm is presented for evaluating the extremum of expectation of action in decision making under interval of the probablities.
给出了一个求概率区间型决策中方案的最大期望值和最小期望值的简便算法 ,证明了该算法的正确性 ,并举例说明它的应
6) probability decision
概率决策
1.
Because of the maturity degree of different varieties under the same climate condition and the yield difference between varieties, the main planting variety was determined by using probability decision.
根据栽培地的热量资源及玉米生育期所需的热量指标 ,确定不同品种在不同地区的成熟度;利用概率决策方法 ,计算同一气候条件下不同品种的成熟度和品种间的产量差异 ,来确定当地的主栽品种 ;采用线性规划方法综合考虑栽培地区的热量年际波动状况,对当地不同熟型玉米品种种植比例进行了搭配,以充分合理利用当地热量资源,优化玉米品种布局,达到主动防御低温冷害的目的。
补充资料：跳汰分层的概率—统计模型
跳汰分层的概率—统计模型
probability-statistic model of jigging stratification
t Iootol feneeng de ga一l已一tongj一m0Xing跳汰分层的概率一统计模型(probability-statistie model of Jigging stratifieation)应用概率一统计方法研究跳汰选矿分层规律的数学表达式。该项研究不再考虑分层作用机理，而将跳汰分层视作不同密度和杠度的颗粒向各自平衡层迁移的过程。在这一过程中颗粒之间的碰撞和紊流扰动使颗粒的运动带有随机性。同样性质的颗粒也会有不同的运动轨迹。因此对同一性质颗粒的分层运动可以用其分布中心的迁移和向邻层扩散来表述。重矿物进入下层的概率要比进入上层的为大，在床层的d，微层中，某种颗粒的概率分布密度aJ对时间的变化率可用颗粒的沉降量与扩散量之和表示: 瓮一，窦+:穿、l)式中x为床层厚度，m;A为颗粒在重力和阻力作用下向下运动的速度系数，m/s;B为颗粒的随机扩散运动系数，m/s“。由概率一统计原理知，某种性质颗粒分布中心的迁移速度以及颗粒围绕这个中心的离散均正比于颗粒从一层转入另一层的概率。随着时间的延长，颗粒接近自己的平衡层，层间转移的概率随之降低。某种性质粒群分布中心随时间变化的关系式为 夕、一夕ma、(1一e一k‘)(2)围绕该分布中心颗粒的离散(标准离差)武mZ)为 。2一令，急a、、e一‘!(3) 2“JJ___式中y为某种性质颗粒在时间为t时的分布中心距床层上表面的高度，m;yma、为该性质颗粒群的平衡层距上表面高度，m;K为表征移动比速度的系数;对一定性质的给料和一定的水力学参数，k值不变，其单位为l/S。 该概率一统计模型是一种普遍的规律式，它只能定性地说明跳汰过程中各密度层的形成过程。式中系数k与给料性质和水流特性存在一定关系，通过试验进一步建立起它们之间的关系后，有可能表示出原料性质对操作条件的要求和在一定时间内达到的分选指标，这项研究还有待继续完善。 (孙玉波)
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参考词条