计算机刘惟一不确定性知识的定性表示_推理及其应用_定性概率网研究综述

针对模型响应不确定性的稳健参数设计问题,在高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)建模的框架下,结合贝叶斯超参数最大后验(Maximum a posteriori

风速决定了风电场的输出功率,风速模型是研究含风电系统运行与规划的重要基础。提出一种基于证据理论的风速不确定建模方法。采用证据理论中基本可信度分配的概念描述风速;提出依据实测历史数据确定基本可信度分配的

机器学习是一种强大的工具,可以揭示和利用多维参数空间中的相关性。 从这种相关性进行预测是一项非常艰巨的任务,特别是当尚未完全理解理论模型的基本动力学细节时。 使用对抗网络,我们可以在训练过程中包括系统

我们修改了Dabrowski和Wagner在[9]中最近讨论的Rindler和Friedmann时空的扩展不确定性关系。我们揭示这些结果是最近在[10]中为恒定曲率的一般3维空间导出的不变不确定性关系

matlab开发-可视化不确定性的足迹。在模糊MF中可视化不确定性的上下足迹。

受广义不确定性原理，协方差和最小可测量时间的影响，我们提出了一个海森堡代数的变形，并表明这导致对所有量子力学系统的校正。我们还证明了这种变形意味着时间的离散频谱。换句话说，时间就像水晶一样。作为形式主

关于如何更好建设团队，在实际社会活动中快速应对各种挑战。

随着国内巨头BAT和华为等公司涉足ChatGPT领域，这种新兴人工智能技术受到了更多的关注。本文将从ChatGPT技术的优势和发展的不确定性两个方面进行分析。相比于传统的机器学习和深度学习技术，Cha

随着全球经济环境日益复杂多变，宏观不确定性已成为影响房地产行业的关键因素之一。这种不确定性主要源自政策调整、经济波动、金融市场变化等多个方面。对于购房需求而言，宏观不确定性可能产生以下影响：首先，政

对于一对不兼容的量子测量，总不确定度可以由状态无关的常数限制。 但是，如果量子系统与另一个量子系统（称为记忆）纠缠，则可能会违反该限制。 系统之间的量子相关性可以减少测量的不确定性。 另一方面，在弯曲