将模糊控制思想引人到遗传算法中,进行交叉概率Pc和变异概率Pm的整定工作,并在此基础上提出了一种基于模糊控制的遗传算法——模糊遗传算法.仿真结果表明:该算法不仅能提高解的质量,而且能加速解的收敛速度

1. MATLAB中概率分布函数 2. 二项分布实验 3. 泊松分布实验 4. 二项分布与泊松分布关系实验 5. 连续型随机变量分布实验 6. 随机变量的均值与方差 7. 逆累积分布函数实验 8. 中心极限定理实验

4.1数值微积分 4.1.1 近似数值极限及导数 4.1.2 数值求和与近似数值积分 4.1.3 计算精度可控的数值积分 4.1.4 函数极值的数值求解 4.1.5 常微分方程的数值解 4.2矩阵和代数方程 4.2.1 矩阵运算和特征参数 4.2.2 矩阵的变换和特征值分解 4.2.3 线性方程的解 4.2.4 一般代数方程的解 4.3 概率分布和统计分析 4.3.1 概率函数、分布函数、逆分布函数和随机数的发生 4.3.2 随机数发生器和统计分析指令 4.4 多项式运算和卷积 • 4.4.1 多项式的运算函数 • 4.4.2 多项式拟合和最小二乘法 • 4.4.3 两个有限长序列的卷积

➢ 掌握总体、样本、抽样的含义 ➢ 了解抽样单位、抽样框、参数值、统计值、置信度的含义 ➢ 了解抽样的类型：概率抽样&非概率抽样 ➢ 掌握常用的抽样方法 ➢ 3.1 抽样概述 ➢ 3.2 抽样分布 ➢ 3.3 中心极限定理及其应用

常用的概率密度函数分布的数学形式 相应的平均值与方差 相关的应用范围

人工智能基础：概率联系数化的原理及其在概率推理中的应用

人工智能基础：贝叶斯概率向赵森烽-克勤概率的转换与应用

新疆大学：《概率与数理统计》课程授课教案（PPT教学课件）第二章 随机变量及其分布 第4节 连续型随机变量的概率密度

基于遗传算法的基本原理,提出一种改进的遗传算法,将模糊控制思想与小生境技术引入到其中,从而保护种群的多样性,同时使每代最优解得以保存．遗传算法加入小生境技术后虽可保持种群群体的多样性,但是不可避免的会产生部分个体的早熟以及陷入局部最优,于是加入模糊控制思想,对种群的交叉概率Pc和变异概率Pm进行模糊控制,以此为基础,形成了一种新型的模糊控制小生境遗传算法．最后通过对三个典型函数的数值分析证明了该方法的有效性和可行性．

北京工业大学：《概率与数理统计》课程教学资源（PPT课件讲稿）§1.4 条件概率