毕业论文基于贝叶斯分类

各位老师，上午好！我叫谢天香，是07计 2班的学生，我的论文题目是贝叶斯分类算法的设计与实现。论文是在导师的悉心指导下完成的，在这里我向我的导师表示深深的谢意，同时向各位老师参加我的论文答辩表示衷心的感谢。下面我将本论文设计的目的和主要内容向各位老师作一汇报，恳请各位老师批评指导。首先，我想谈谈这个毕业论文设计的目的及意义。……其次，我想谈谈这篇论文的结构和主要内容。本文分成4个部分.第1章，绪论。主要介绍了贝叶斯分类器研究的意义，国内外发展现状和本课题研究内容。第2章，贝叶斯分类算法概述。介绍了本系统采取的核心算法—贝叶斯算法的数学模型，贝叶斯分类器的工作原理与理论原型。第3章，贝叶斯分类算法的设计与实现。讨论了贝叶斯分类算法的设计模型，分析了该模型实验的各个步骤，以及具体实现。第4章，总结。对本论文进行了总结工作，并指出这些方法不足之处，为将来的实验研究作好了铺垫。最后，我想谈谈这篇论文和系统存在的不足。由于我把178个样本分成了130个训练样本和48个测试样本，训练样本与测试样本的比例不是很高，所以得到的TP没有达到理想的程度。这篇论文的写作以及修改的过程，也是我越来越认识到自己知识与经验缺乏的过程。虽然，我尽可能地收集材料，运用自己所学的知识进行论文写作，但论文还是存在许多不足之处，有待改进。请各位评委老师多批评指正，让我在今后的学习中学到更多，谢谢！这是我的开场白希望对你有用

老师们同学们，大家上午好，我是某专业某班的某某，我的毕业设计题目是***，这个题目是我在（什么样的背景下，什么什么样的契机）选的，通过什么样的方法进行的研究，想达到一种什么样的效果。然后把大纲念一遍，加点连接语更好。（期间礼节性用语还是说点）答辩这个事，每个学校会不一样。我给我答辩的过程敲下来，作为一个参考嘛，并不一定要选为最佳答案。分享一下而已。我是国际商务专业，专业课程跟楼主的还是有一定关联。答辩小组的老师都是我们院的老师，不会太为难你的。答辩注意的问题：细节。也就是论文格式问题，一定要过关，可以找个模板，一个一个弄好，然后多找几个朋友互相交换纠正一下。我们是分成小组上去答辩的，团支书在旁边记录答辩过程。首先老师会叫你简单描述一下你写的论文，其实也就是提纲。我是把论文打印了一下，然后用笔把提纲在背面写了一遍，拿着上去念的。这个过程只要装着不紧张，说话流利就行，一般老师都没听这个内容，他们这个时候正在考虑怎么问你（当让问题是他们提前看论文后想好的），和看你在台上的表达状况。流利是王道。回答问题阶段，这个很关键啊，这个考的是临场反应，和基础知识的掌握程度。当然这些都是围绕你的论文来的，你肯定得把你论文吃透撒。关于问题的难度，如果你的论文写的很好，老师会问一些深一点的问题，写得一般，也就随便问问吧。他们的原则是，不为难。回答问题一定要有层次性，逻辑性。不能咿呀呜呜的，要口齿清楚。如果紧张，那么放缓语速吧。然后然后，你论文写得很好的话，会被选派到院里，系里进行答辩，我们这个有录像的，面子工程吗？不晓得其他学校是不是也有这个传统。总之：只要你答了，论文写了，格式对了，成绩70+毫无疑问。如果85+，得稍微努点力。

各位老师，下午好！我叫***，是**级**班的学生，我的论文题目是--------------------，论文是在**导师的悉心指点下完成的，在这里我向我的导师表示深深的谢意，向各位老师不辞辛苦参加我的论文答辩表示衷心的感谢，并对三年来我有机会聆听教诲的各位老师表示由衷的敬意。下面我将本论文设计的目的和主要内容向各位老师作一汇报，恳请各位老师批评指导。首先，我想谈谈这个毕业论文设计的目的及意义。作为计算机应用的一部分,图书销售管理系统对图书销售进行管理,具有着手工管理所无法比拟的优点,极大地提高图书销售管理效率及在同行业中的竞争力.因此，图书销售管理系统有着广泛的市场前景和实际的应用价值.其次，我想谈谈这篇论文的结构和主要内容。本文分成五个部分.第1部。。第2部。。第3部~第5部这篇论文的写作以及系统开发的过程，也是我越来越认识到自己知识与经验缺乏的过程。虽然，我尽可能地收集材料，竭尽所能运用自己所学的知识进行论文写作和系统开发，但论文还是存在许多不足之处,系统功能并不完备，有待改进.请各位评委老师多批评指正，让我在今后的学习中学到更多。谢谢！开场白就这个样子了至于提问么，这要看老师了，但问题都出自你的论文，你必须的熟悉你写的内容。顺便看熟自己的参考文献，别老师问了打不出。的明确自己为什么要写这篇论文，用意何在，所论内容问题何在，你的解决方法是什么。至于具体问题我就说不出来了。

我也是法学专业的，前天刚答辩完，只不过我是刑法第一个出场，论文又涉及极具争议的邓玉娇案，所以答辩居然花了50分钟。根据我的答辩过程，说说我的感受吧，希望对你有用。自述方面，先向老师说问候语，然后介绍自己是某级某班的某某，自己论文的题目，论文主体研究的目的，意义。接着介绍论文的结构，分几个部分，每个部分写的是什么，以及自己的研究成果。最后结束语要感谢自己的导师，希望各位答辩老师指正。自述要尽量简练，让答辩老师熟悉论文的大概，尽量在5分钟内完成。你也可以上网搜一些答辩自述的范文来修改，然后背下来也行。接下来就是老师问问题了。问题只要根据你论文的内容来定，比如对于小产权房的一些法律问题发表你的观点，也会对你论文中的案例进行提问，也会问一些理论方面的问题等。每个老师的注重都不一样，根据你刚写的论文目录，我觉得你论文的每一个部分都可能被问，特别是法律界定、法律风险和小产权房问题的解决对策。所以一定要多看自己的论文，最好滚瓜烂熟，因为好多问题都是论文中会涉及到的，老师也想看看你对你论文研究的熟悉程度。一般来说，答辩需要15分钟左右（包括自述5分钟），老师会至少提2到3个问题，由易到难。我因为邓玉娇案子就杯具了，被问了十多个问题。最后，还有杀手锏，如果碰到一些很难的问题不会答，你就直接说：“老师，我水平有限，这个问题我还没有深入研究，请您指教。”这招屡试不爽，这样老师也不会为难你了。最后还是那句话，要熟悉自己的论文，答辩的时候要随即应变，不要跟老师降嘴，这样对你没好处。答辩时候没必要紧张，一般都会过的，除非你真的是答非所问，一问三不知。以上就是我的经验，祝你好运。

关于贝叶斯研究的相关论文

之前看过一些贝叶斯的论文后，发现很多细节不理解，对贝叶斯在各个领域的应用也不清楚，便想着找本偏科普的书来看看，于是开始阅读贝叶斯思维（Think Bayes）这本书。很薄的一本。贝叶斯的基本理论都是源于条件概率模型，作者用一个很有意思的例子来解释了条件概率。注意：不是抓球那种老掉牙的例子。作者希望知道自己得FCA的概率（某种心脏病，具体病名叫First Coronary Attack），根据已有的统计报告，美国每年大概有785000人次患FCA。因为美国的人口是亿，因此可以得出一个美国人患上FCA的概率是。但作者觉得这种算法不够准确，因为他并不是一个随机抽取的美国人，平均值并不能代表他的值，某个具体人患上FCA的概率需要考虑很多其他因素，例如年龄，性别等。作者男性，45岁，这些因素增加了他患FCA的概率；而他是低血压却减低了他患FCA的概率。综合这些因素，作者算出他下年患上FCA的概率是，低于平均值。而这种考虑多种因素后算出的概率被称为条件概率。而条件概率的定义就是大家所熟知的p(A|B)：B发生的时候，发生A的概率。结合作者的例子来解释就是：A代表作者患上FCA的概率，B是作者列出的影响因素的集合（年龄，性别，血压等）。联合概率用来描述两个事件A和B同时发生的概率，记做p(A and B)=p(A)p(B)。用抛硬币来举例，第一次抛硬币正面朝上的概率记做p(A)，第二次抛硬币正面朝上的概率记做p(B)，那么两次都朝上的概率是p(A)p(B)=。需要注意的是，p(A and B)=p(A)p(B)并不是什么时候都成立，要求事件A和B要彼此独立，也就是p(B|A)=p(B)，直白点的解释就是B发生的概率与A发生与否没有关系。抛硬币的事件就满足这个条件。再举一个事件不相互独立的例子。假设A代表今天下雨，B代表明天下雨。通常，如果今天下雨，明天下雨的概率会比较大，因此可以得出p(B|A)>p(B)。因此呢，p(A and B)写成p(A)p(B|A)会比较准确。综上所述，联合概率的公式可以写成：p(A and B)=p(A)p(B|A)

贝叶斯推理研究综述_思想政治教育

贝叶斯定理太有用了，不管是在投资领域，还是机器学习，或是日常生活中高手几乎都在用到它。生命科学家用贝叶斯定理研究基因是如何被控制的；教育学家突然意识到，学生的学习过程其实就是贝叶斯法则的运用；基金经理用贝叶斯法则找到投资策略；Google用贝叶斯定理改进搜索功能，帮助用户过滤垃圾邮件；无人驾驶汽车接收车顶传感器收集到的路况和交通数据，运用贝叶斯定理更新从地图上获得的信息；人工智能、机器翻译中大量用到贝叶斯定理。我将从以下4个角度来科普贝叶斯定理及其背后的思维： 1.贝叶斯定理有什么用？ 2.什么是贝叶斯定理？ 3.贝叶斯定理的应用案例 4.生活中的贝叶斯思维 1.贝叶斯定理有什么用？英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）在1763年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。而这篇论文是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。（ps：贝叶斯定理其实就是下面图片中的概率公式，这里先不讲这个公式，而是重点关注它的使用价值，因为只有理解了它的使用意义，你才会更有兴趣去学习它。）在这篇论文中，他为了解决一个“逆概率”问题，而提出了贝叶斯定理。在贝叶斯写这篇文章之前，人们已经能够计算“正向概率”，比如杜蕾斯举办了一个抽奖，抽奖桶里有10个球，其中2个白球，8个黑球，抽到白球就算你中奖。你伸手进去随便摸出1颗球，摸出中奖球的概率是多大。根据频率概率的计算公式，你可以轻松的知道中奖的概率是2/10 如果还不懂怎么算出来的，可以看我之前写的科普概率的回答：猴子：如何理解条件概率？而贝叶斯在他的文章中是为了解决一个“逆概率”的问题。比如上面的例子我们并不知道抽奖桶里有什么，而是摸出一个球，通过观察这个球的颜色，来预测这个桶里里白色球和黑色球的比例。这个预测其实就可以用贝叶斯定理来做。贝叶斯当时的论文只是对“逆概率”这个问题的一个直接的求解尝试，这哥们当时并不清楚这里面这里面包含着的深刻思想。然而后来，贝叶斯定理席卷了概率论，并将应用延伸到各个问题领域。可以说，所有需要作出概率预测的地方都可以见到贝叶斯定理的影子，特别地，贝叶斯是机器学习的核心方法之一。为什么贝叶斯定理在现实生活中这么有用呢？这是因为现实生活中的问题，大部分都是像上面的“逆概率”问题。生活中绝大多数决策面临的信息都是不全的，我们手中只有有限的信息。既然无法得到全面的信息，我们就在信息有限的情况下，尽可能做出一个好的预测。比如天气预报说，明天降雨的概率是30%，这是什么意思呢？我们无法像计算频率概率那样，重复地把明天过上100次，然后计算出大约有30次会下雨。而是只能利用有限的信息（过去天气的测量数据），用贝叶斯定理来预测出明天下雨的概率是多少。同样的，在现实世界中，我们每个人都需要预测。想要深入分析未来、思考是否买股票、政策给自己带来哪些机遇、提出新产品构想，或者只是计划一周的饭菜。贝叶斯定理就是为了解决这些问题而诞生的，它可以根据过去的数据来预测出概率。贝叶斯定理的思考方式为我们提供了明显有效的方法来帮助我们提供能力，以便更好地预测未来的商业、金融、以及日常生活。总结下第1部分：贝叶斯定理有什么用？在有限的信息下，能够帮助我们预测出概率。所有需要作出概率预测的地方都可以见到贝叶斯定理的影子，特别地，贝叶斯是机器学习的核心方法之一。例如垃圾邮件过滤，中文分词，艾滋病检查，肝癌检查等。 2.什么是贝叶斯定理？贝叶斯定理长这样：到这来，你可能会说：猴子，说人话，我一看到公式就头大啊。其实，我和你一样，不喜欢公式。我们还是从一个例子开始聊起。我的朋友小鹿说，他的女神每次看到他的时候都冲他笑，他想知道女神是不是喜欢他呢？谁让我学过统计概率知识呢，下面我们一起用贝叶斯帮小鹿预测下女神喜欢他的概率有多大，这样小鹿就可以根据概率的大小来决定是否要表白女神。首先，我分析了给定的已知信息和未知信息： 1）要求解的问题：女神喜欢你，记为A事件 2）已知条件：女神经常冲你笑，记为B事件所以说，P(A|B)是女神经常冲你笑这个事件(B)发生后，女神喜欢你（A）的概率。从公式来看，我们需要知道这么3个事情： 1）先验概率我们把P(A)称为'先验概率'（Prior probability），即在不知道B事件的前提下，我们对A事件概率的一个主观判断。这个例子里就是在不知道女神经常对你笑的前提下，来主观判断出女神喜欢一个人的概率，这里我们假设是50%，也就是不能喜欢你，可能不喜欢还你的概率都是一半。 2）可能性函数 P(B|A)/P(B)称为'可能性函数'（Likelyhood），这是一个调整因子，即新信息B带来的调整，作用是使得先验概率更接近真实概率。可能性函数你可以理解为新信息过来后，对先验概率的一个调整。比如我们刚开始看到“人工智能”这个信息，你有自己的理解（先验概率/主观判断），但是当你学习了一些数据分析，或者看了些这方面的书后（新的信息），然后你根据掌握的最新信息优化了自己之前的理解（可能性函数/调整因子），最后重新理解了“人工智能”这个信息（后验概率）如果'可能性函数'P(B|A)/P(B)>1，意味着'先验概率'被增强，事件A的发生的可能性变大；如果'可能性函数'=1，意味着B事件无助于判断事件A的可能性；如果"可能性函数"<1，意味着"先验概率"被削弱，事件A的可能性变小还是刚才的例子，根据女神经常冲你笑这个新的信息，我调查走访了女神的闺蜜，最后发现女神平日比较高冷，很少对人笑。所以我估计出'可能性函数'P(B|A)/P(B)=（具体如何估计，省去1万字，后面会有更详细科学的例子） 3）后验概率 P(A|B)称为'后验概率'（Posterior probability），即在B事件发生之后，我们对A事件概率的重新评估。这个例子里就是在女神冲你笑后，对女神喜欢你的概率重新预测。带入贝叶斯公式计算出P(A|B)=P(A)* P(B|A)/P(B)=50% * 因此，女神经常冲你笑，喜欢上你的概率是75%。这说明，女神经常冲你笑这个新信息的推断能力很强，将50%的'先验概率'一下子提高到了75%的'后验概率'。在得到预测概率后，小鹿自信满满的发了下面的表白微博：无图稍后，果然收到了女神的回复。预测成功。无图现在我们再看一遍贝叶斯公式，你现在就能明白这个公式背后的最关键思想了：我们先根据以往的经验预估一个'先验概率'P(A)，然后加入新的信息（实验结果B），这样有了新的信息后，我们对事件A的预测就更加准确。因此，贝叶斯定理可以理解成下面的式子：后验概率（新信息出现后的A概率）＝先验概率（A概率） x 可能性函数（新信息带来的调整）贝叶斯的底层思想就是：如果我能掌握一个事情的全部信息，我当然能计算出一个客观概率（古典概率）。可是生活中绝大多数决策面临的信息都是不全的，我们手中只有有限的信息。既然无法得到全面的信息，我们就在信息有限的情况下，尽可能做出一个好的预测。也就是，在主观判断的基础上，你可以先估计一个值（先验概率），然后根据观察的新信息不断修正(可能性函数)。如果用图形表示就是这样的：其实阿尔法狗也是这么战胜人类的，简单来说，阿尔法狗会在下每一步棋的时候，都可以计算自己赢棋的最大概率，就是说在每走一步之后，他都可以完全客观冷静的更新自己的信念值，完全不受其他环境影响。 3.贝叶斯定理的应用案例前面我们介绍了贝叶斯定理公式，及其背后的思想。现在我们来举个应用案例，你会更加熟悉这个牛瓣的工具。为了后面的案例计算，我们需要先补充下面这个知识。 1.全概率公式这个公式的作用是计算贝叶斯定理中的P(B)。假定样本空间S，由两个事件A与A'组成的和。例如下图中，红色部分是事件A，绿色部分是事件A'，它们共同构成了样本空间S。这时候来了个事件B，如下图：全概率公式：它的含义是，如果A和A'构成一个问题的全部（全部的样本空间），那么事件B的概率，就等于A和A'的概率分别乘以B对这两个事件的条件概率之和。看到这么复杂的公式，记不住没关系，因为我也记不住，下面用的时候翻到这里来看下就可以了。案例1：贝叶斯定理在做判断上的应用有两个一模一样的碗，1号碗里有30个巧克力和10个水果糖，2号碗里有20个巧克力和20个水果糖。然后把碗盖住。随机选择一个碗，从里面摸出一个巧克力。问题：这颗巧克力来自1号碗的概率是多少？好了，下面我就用套路来解决这个问题，到最后我会给出这个套路。第1步，分解问题 1）要求解的问题：取出的巧克力，来自1号碗的概率是多少？来自1号碗记为事件A1，来自2号碗记为事件A2 取出的是巧克力，记为事件B，那么要求的问题就是P(A1|B)，即取出的是巧克力，来自1号碗的概率 2）已知信息： 1号碗里有30个巧克力和10个水果糖 2号碗里有20个巧克力和20个水果糖取出的是巧克力第2步，应用贝叶斯定理 1）求先验概率由于两个碗是一样的，所以在得到新信息（取出是巧克力之前），这两个碗被选中的概率相同，因此P(A1)=P(A2)=,(其中A1表示来自1号碗，A2表示来自2号碗) 这个概率就是'先验概率'，即没有做实验之前，来自一号碗、二号碗的概率都是。 2）求可能性函数 P(B|A1)/P(B) 其中，P(B|A1)表示从一号碗中(A1)取出巧克力(B)的概率。因为1号碗里有30个水果糖和10个巧克力，所以P(B|A1)=30/(30+10)=75% 现在只有求出P(B)就可以得到答案。根据全概率公式，可以求得P(B)如下图：图中P(B|A1)是1号碗中巧克力的概率，我们根据前面的已知条件，很容易求出。同样的，P(B|A2)是2号碗中巧克力的概率，也很容易求出（图中已给出）。而P(A1)=P(A2)= 将这些数值带入公式中就是小学生也可以算出来的事情了。最后P(B)= 所以，可能性函数P(A1|B)/P(B)=75%/ 可能性函数>1.表示新信息B对事情A1的可能性增强了。 3）带入贝叶斯公式求后验概率将上述计算结果，带入贝叶斯定理，即可算出P(A1|B)=60% 这个例子中我们需要关注的是约束条件：抓出的是巧克力。如果没有这个约束条件在，来自一号碗这件事的概率就是50%了，因为巧克力的分布不均把概率从50%提升到60%。现在，我总结下刚才的贝叶斯定理应用的套路，你就更清楚了，会发现像小学生做应用题一样简单：第1步. 分解问题简单来说就像做应用题的感觉，先列出解决这个问题所需要的一些条件，然后记清楚哪些是已知的，哪些是未知的。 1）要求解的问题是什么？识别出哪个是贝叶斯中的事件A（一般是想要知道的问题），哪个是事件B（一般是新的信息，或者实验结果） 2）已知条件是什么？第2步.应用贝叶斯定理第3步，求贝叶斯公式中的2个指标 1）求先验概率 2）求可能性函数 3）带入贝叶斯公式求后验概率

贝叶斯公式的论文题目

贝叶斯公式直接的应用就是学习，啥意思，就是根据经验对新发生的事物进行判断。抽象地说就是这样。应用的原因就是为了预测未来，规避风险。就和你知道很多鸟都是黑色的，但是其中乌鸦是黑色的可能性最大，于是当你再看到一只黑色的鸟的时候，你就会想着这只鸟是不是乌鸦。包括你学习贝叶斯也是这样的，别人都说贝叶斯很厉害[先验]，然后你找了很多案例，最后想看看贝叶斯成功的概率是多少[后验]，其本质就是这个

写作话题: 贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别讯号估计中的贝叶斯方法及应用贝叶斯神经网路在生物序列分析中的应用基于贝叶斯网路的海上目标识别贝叶斯原理在发动机标定中的应用贝叶斯法在继电器可靠性评估中的应用相关书籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》 Springer 《贝叶斯决策》黄晓榕《经济资讯价格评估以及贝叶斯方法的应用》张丽 , 闫善文 , 刘亚东《全概率公式与贝叶斯公式的应用及推广》周丽琴《贝叶斯均衡的应用》王辉 , 张剑飞 , 王双成《基于预测能力的贝叶斯网路结构学习》张旭东 , 陈锋 , 高隽 , 方廷健《稀疏贝叶斯及其在时间序列预测中的应用》邹林全《贝叶斯方法在会计决策中的应用》周丽华《市场预测中的贝叶斯公式应用》夏敏轶 , 张焱《贝叶斯公式在风险决策中的应用》臧玉卫 , 王萍 , 吴育华《贝叶斯网路在股指期货风险预警中的应用》党佳瑞 , 胡杉杉 , 蓝伯雄《基于贝叶斯决策方法的证券历史资料有效性分析》肖玉山 , 王海东《无偏预测理论在经验贝叶斯分析中的应用》严惠云 , 师义民《Linex损失下股票投资的贝叶斯预测》卜祥志 , 王绍绵 , 陈文斌 , 余贻鑫 , 岳顺民《贝叶斯拍卖定价方法在配电市场定价中的应用》刘嘉焜 , 范贻昌 , 刘波《分整模型在商品价格预测中的应用》《Bayes方法在经营决策中的应用》《决策有用性的资讯观》《统计预测和决策课件》《贝叶斯经济时间序列预测模型及其应用研究》《贝叶斯统计推断》《决策分析理论与实务》

P(A | B) 是B发生的条件下A发生的概率 P(AB)是A、B同时发生的概率P(AB)=P(A|B)P(B) 在盗贼入侵时狗叫的概率：盗贼的入侵使得狗叫，B是因，A是果，所以是P(A|B)，当然狗叫也有其他原因B1、B2，……，即BUB1UB2U……=S(S为总空间，即P(S)=1)，此时狗叫的概率为P(A)=P(A|BUB1UB2U……)，B只是一个原因在盗贼入侵的同时狗叫了的概率：盗贼入侵的时候，狗恰好叫了，可能是因为入侵引起了，也可能只是随便乱叫了，概率为P(AB) 应用中，一般因果导致出某件事的概率都为条件概率，同时发生的概率则为联合概率

这位同学首先说明一下，Bayes公式是有适用条件的。比如设有A,B,C，3个事件，但是你不确定他们的关系是不是相互独立的就不能确定求他们都发生的概率的演算法。Bayes公式只适用于A,B,C是一个完备事件组的情况. P(Ai| B)={P(Ai)P(B| Ai)}/{∑P(Ai)P(B| Ai)}, i=1,2,3……，n 此式被称为贝叶斯公式如果你说的问题满足它的条件，那么它详细地说明了多个条件下的概率求法，就是有几个条件，i就为几希望对你能有帮助。

在过去很长的时间里，频率统计论一直是概率理论研究中的主流思想。然而，随着贝叶斯理论的发展，人们发现在很多实际应用中，贝叶斯理论更具普适性，并且能得到更好的结果。统计物理学也不例外，传统的研究方法主要基于频率统计论，而贝叶斯理论能让我们从资料中发掘出更多的资讯。

贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。人们根据不确定性资讯作出推理和决策需要对各种结论的概率作出估计，这类推理称为概率推理。概率推理既是概率学和逻辑学的研究物件，也是心理学的研究物件，但研究的角度是不同的。概率学和逻辑学研究的是客观概率推算的公式或规则；而心理学研究人们主观概率估计的认知加工过程规律。贝叶斯推理的问题是条件概率推理问题，这一领域的探讨对揭示人们对概率资讯的认知加工过程与规律、指导人们进行有效的学习和判断决策都具有十分重要的理论意义和实践意义。贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与H[,1],H[,2]…,H[,n]相伴随机出现，且已知条件概率P(A/H[,i])，求P(H[,i]/A)。贝叶斯公式（发表于1763年）为： P(H[i]|A)=P(H[i])*P(A│H[i])/{P(H[1])*P(A│H[1]) +P(H[2])*P(A│H[2])+…+P(H[n])*P(A│H[n])} 这就是著名的“贝叶斯定理”，一些文献中把P(H[1])、P(H[2])称为基础概率，P(A│H[1])为击中率，P(A│H[2])为误报率[1][

贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则，可以立刻汇出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为：P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A)。例如：一座别墅在过去的 20 年里一共发生过 2 次被盗，别墅的主人有一条狗，狗平均每周晚上叫 3 次，在盗贼入侵时狗叫的概率被估计为，问题是：在狗叫的时候发生入侵的概率是多少？我们假设 A 事件为狗在晚上叫，B 为盗贼入侵，则以天为单位统计，P(A) = 3/7，P(B) = 2/(20*365) = 2/7300，P(A|B) = ，按照公式很容易得出结果：P(B|A) = *(2/7300) / (3/7) = 。

原题：A Beginner's Guide to Variational Methods: Mean-Field Approximation 给初学者的变分法指导：平均场近似

这种推断-优化的二元性，赋予我们强大的能力。我们既可以使用最新、最好的优化算法来解决统计机器学习问题，也可以反过来，使用统计技术来最小化函数。

这篇文章是关于变分方法的入门教程。我将推导出最简单的VB方法的优化目标，称为平均场近似。这个目标，也称为变分下界，与变分自动编码器（ VAE ）中使用的技术完全相同（我将在后续文章中相信介绍它，堪称入木三分）。

1.问题的前提和符号约定 2.问题的表述 3.平均场近似的变分下界 4.前传KL与反传KL 5.与深度学习的联系

本文假设读者熟悉随机变量、概率分布和数学期望等概念。如果你忘了这些概念，可以在这里进行复习。机器学习和统计领域的符号约定没有被严格地标准化，因此在这篇文章中，我们约定如下符号，确定的符号将对理解文意很有帮助：

许多学术论文将术语“变量”、“分布”、“密度”，甚至“模型”互换使用。这种做法本身不一定导致错误，因为、和都可以通过一对一的对应关系相互指代。但是，将这些术语混合在一起，容易让人感到困惑。因为它们的指代范畴各不相同（比如对函数进行抽样没有意义，对分布积分同样没有意义）。

我们将系统建模为随机变量的集合，其中一些变量（）是“可观察的”，而其他变量（）是“隐藏的”。【译者按：后文称二者为“观察变量”和“隐变量”】我们可以通过下图绘制这种关系：

从到，通过条件分布这条边，将两个变量联系在一起。

说一个更形象的例子：可能代表“图像的原始像素值”，而是二值变量。如果是猫的图像，。

贝叶斯定理给出了任意一对随机变量之间的一般关系：其中的各项与如下常见名称相关联：

是后验概率：“给定图像，这是猫的概率是多少？” 如果我们可以从进行采样，我们可以用它作一个猫分类器，告诉我们给定的图像是否是猫。

是似然概率：“给定的值，计算出该图像在该类别下的‘可能’程度（{是猫/不是猫})” 如果我们可以从进行采样，那么我们就可以生成猫的图像和非猫的图像，就像生成随机数一样容易。如果你想了解更多相关信息，请参阅我的关于生成模型的其他文章： [1] , [2] 。

是先验概率。它指代我们所知道的关于的任何先前信息——例如，如果我们认为所有图像中，有1/3是猫，那么并且。

这部分是为了感兴趣的读者准备的。请直接跳到下一部分，继续学习本教程。

前面猫的示例提供了观察变量、隐变量和先验的理解角度，是传统的一个示例。但是请注意，我们定义隐变量/观察变量之间的区别有些随意，你可以自由地将图形模型按需求进行分解。

我们可以通过交换等式的项来重写贝叶斯定理：现在的“后验概率”是。

从贝叶斯统计框架，隐变量可以解释为附加到观察变量的先验信念。例如，如果我们认为是多元高斯，则隐变量可以表示高斯分布的均值和方差。另外，参数上的分布是的先验分布。

你也可以自由选择和代表的值。例如，可以代之以“均值、方差的立方根、以及，其中 ”。虽然有点突兀、奇怪，但只要相应地修改，结构仍然有效。

你甚至可以往系统中“添加”变量。先验本身可能通过依赖于其他随机变量，具有它们自己的的先验分布，并且那些先验仍然是有先验的，依此类推。任何超参数都可以被认为是先验的。在贝叶斯统计中，先验是无穷递归的。【译者按：1.英文中俗语“turtles all the way down”表示问题无限循环、递归，作者用了"priors all the way down"来诙谐地表达先验系统的递归性。2.先验的层次越深，对结果的影响越小】

我们感兴趣的关键问题是隐变量的后验推断或密度函数。后验推断的一些典型例子：

我们通常假设，我们已知如何计算似然分布和先验分布【译者按：原文为“function”函数，应为讹误，后文类似情况以符号为准】。

然而，对于像上面的复杂任务，我们常常不知道如何从采样或计算。或者，我们可能知道的形式，但相应的计算十分复杂，以至于我们无法在合理的时间内对其评估【译者按：“评估”的意思是给定似然函数，求出该函数在某一点上的值】。我们可以尝试使用像 MCMC 这样的基于采样的方法求解，但这类方法很难收敛。

变分推断背后的想法是这样的：对简单的参数分布（就像高斯分布）进行推断。对这个函数，我们已经知道如何做后验推断，于是任务变成了调整参数使得尽可能接近。【译者按：“推断”在这里指的是从观察变量的概率分布导出隐变量的概率分布】

这在视觉上如下图所示：蓝色曲线是真实的后验分布，绿色分布是通过优化得到的拟合蓝色密度的变分近似（高斯分布）。

两个分布“接近”意味着什么？平均场变分贝叶斯（最常见的类型）使用反向KL散度作为两个分布之间的距离度量。

反向KL散度测量出将 “扭曲（distort）”成所需的信息量（以nat为单位或以2为底的对数bits为单位）。我们希望最小化这个量。【译者按：1.“扭曲”的意思是，把和贴合在一起，即通过某种映射引发函数图像的形变，使二者图像一致；2.许多研究产生式模型的论文会比较不同方法下的散度值。】

根据条件分布的定义，。让我们将这个表达式代入原来的KL表达式，然后使用分配律：为了使相对于变分参数最小化，我们只需要最小化，因为对于来说是常数。让我们重新写这个数量作为对分布的期望。最小化上面的式子等价于最大化负的式子：在文献中，被称为变分下界。如果我们能够估计、、，我们就可以计算它。我们可以继续调整式子里各项的顺序，使之更符合直觉：如果说采样是将观察变量 “编码”为隐变量的过程，则采样是从重建观察变量的“解码”过程。

由此得出是预期的“解码”似然（即变分分布能在多大程度上将样本解码回样本），再减去变分近似的分布与先验之间的KL散度【译者按：原文是“加上”，应该是减去】。如果我们假设是条件高斯的，那么先验通常被指定为平均值0、标准偏差1的对角高斯分布。

为什么称为变分下界？将代入，我们有：的含义，用大白话说就是，真实分布下的数据点的对数似然，等于，加上用来捕获在该特定值处和之间距离的差。

由于，必大于（或等于）。因此是的下界。也被称为证据下界（ELBO），通过调整公式：

注意，本身包含近似后验和先验之间的KL散度，因此中总共有两个KL项。

KL散度函数不是对称距离函数，即（当时除外）第一个被称为“前向KL”，而后者是“反向KL””。我们为什么要使用反向KL呢？因为推导的目标要求我们近似，所以【在和不能同时得到最优形式的情况下】我们要优先确保的形式准确。

我很喜欢Kevin Murphy在 PML教科书中的解释，我在这里尝试重新说明一下：

让我们首先考虑正向KL。正如上述推导，我们可以将KL写为，权重函数加权下，“惩罚”函数的期望。只要，惩罚函数在任何地方都会给总KL带来损失。对于，。这意味着前向KL将在未能“掩盖” 时，将会很大。

因此，当我们确保前向KL最小化时时，。优化的变分分布被称为“避免零（zero-avoiding）”（密度为零时避免为零）。

如果，我们必须确保分母的地方，加权功能的，否则KL会爆炸。这被称为“必设零(zero-forcing)”：

在机器学习问题中，使用平均场近似时，留意反向KL的后果很重要。如果我们将单峰分布拟合到多模态分布，我们最终会得到更多的假阴性的样例（也就是说，实际上存在概率，但我们依据认为没有可能性）。

变分法对于深度学习非常重要。我将在后面再写文章详细说明。这是“太长不看版”：

结合深度学习和变分贝叶斯方法，我们可以对极其复杂的后验分布进行推断。事实证明，像变分自动编码器这样的现代技术，可以优化得到上文中形式完全相同的平均场变分下界！

感谢阅读，敬请期待！

鉴于标题，我们值得给出“平均场近似”这个名字背后的一些动机。

从统计物理学的观点来看，“平均场”是指忽略二阶效应，将困难的优化问题放松到更简单的问题。例如，在图模型的情境中，我们可以把估计马尔可夫随机场的配分函数（partition function）问题，转为最大化吉布斯自由能（对数配分函数减去相对熵）的问题。这显著地简化了全概率测量空间的全局优化的形式（参见M. Mezard和A. Montanari，Sect ）。

整体分解：平均场近似的分解：

从算法的观点来看，“平均场”是指用于计算马尔可夫随机场边缘概率的朴素平均场算法（naive mean field algorithm）。回想一下，朴素平均场算法的固定点【即最终解】是吉布斯变分问题的平均场近似的最优点。这种方法是“均值”，因为它是吉布斯采样器的平均/期望/ LLN版本，因此忽略了二阶（随机）效应（参见，和M. Jordan，（）和（））。

【译者按： 1.上述说明主要针对配分函数而言的。的隐空间为标准高斯分布，协方差矩阵为对角单位阵，而不考虑非对角元素的影响。这体现了“平均场”的思想。的实验效果显示，产生图像较为模糊或“平均”，不够锐利，也许正是平均场近似的结果】

贝斯毕业论文

1. 非盈利组织战略管理会计初探2. 供应链成本及其核算3. 供应链成本管理研究4. 会计师事务所收费机制研究5. 企业环境会计研究6. 公司并购绩效研究7. 上市公司信息披露机制研究8. 上市公司资本结构研究9. 上市公司价值评估研究10. 公司财务报告质量研究11. 我国中小企业财务风险及控制对策初探12. 公允价值在我国实际运用中存在的问题及建议13. 事务所合并与审计质量14. 我国上市公司并购财富效应研究15. 公司避税与会计信息质量16. 公司避税与盈余管理17. 市场势力与并购财富效应18. 企业信用管理分析19. 企业商业模式分析20. 中小企业融资问题分析21. 企业发展阶段与融资策略分析22. 企业税收筹划分析23. 会计计量选择与会计信息质量24. 公允价值与经济周期25. 环境会计信息披露26. 会计信息的经济后果27. 会计政策选择的经济后果28. 我国上市公司会计信息批露存在的问题及对策29. 我国企业内部控制存在的问题及对策-----以*****企业为例30. 我国中小企业融资的困境与对策31. 款五级分类与现金流量关系研究32. 有色金属行业上市公司环境治理信息披露研究33. 我国上市银行信息披露的特殊性研究34. 股权分置对上市公司绩效的影响研究－案例分析35. 股权贷分置后上市公司盈余管理问题研究36. 经理人控制对企业业绩的影响分析37. 股权结构与公司绩效的相关性分析38. 公司资本结构影响因素分析39. 产品市场对资本结构的影响分析40. 上市公司再融资决策分析41. 公司治理影响会计报告质量吗？42. 公司高管的政治背景与会计报告质量之间关系的实证分析43. 上市公司的商业信用与银行信用的关系：互补还是替代？44. 国有上市公司与民营上市公司的债务融资差异分析45. 公司高管的政治关系与税收优惠：基于中国上市公司的实证分析46. 企业盈余管理和审计质量关系研究47. 公允价值计量属性研究48. 审计声誉机制研究49. 基于公司治理视角的内部审计研究50. 审计独立性的经济学分析51. 论新企业会计准则的创新理念及其影响52. 股权分置改革的理论与实践分析53. 内部会计控制的目标定位及实施途径分析54. 公共财政下会计管理模式研究与分析55. 上市公司审计委员会制度探析56. 上市公司审计失败问题分析57. 基于审计风险的审计收费研究58. 独立审计在公司治理结构中的地位与作用59. 内部审计在防范会计舞弊中的有效行分析60. 公允价值的理性思考61. 会计稳健性原则的应用分析62. 企业现金及流量管理问题研究63. 我国会计准则与国际会计准则的趋同分析64. 公允价值在新企业会计准则中的影响分析65. 关于谨慎性会计原则研究66. 关于人力资源产权与人力资源会计理论研究67. 关于人力资源会计的探讨68. 人力资源会计模式的比较研究69. 我国会计信息失真的现状及治理对策70. 企业信用管理政策问题研究71. EVA与企业绩效评价问题研究72. 企业并购后整合之问题及对策研究73. 企业资本结构优化对策研究74. 企业并购中目标企业价值评估问题研究75. 资产减值问题研究76. 商誉会计问题研究77. 会计准则制定的导向观研究78. 预计负债问题研究79. 关联方会计问题研究80. 会计信息决策有用性的信息观问题研究81. 会计信息可靠性与相关性的平衡问题研究82. 期权会计研究83. 公司价值创造理论与实务84. 公司财务风险管理研究85. 财务管理目标新探86. 公司财务预警机制研究87. 公司盈余管理策略研究88. 风险投资理论与实践探讨89. 衍生金融工具风险与价值研究90. 作业成本法在制造业的应用分析91. 作业成本法在服务业的应用分析92. 战略成本管理的理论与方法探讨93. 预算管理方法在企业的运用研究94. 平衡计分卡的基本理论与实际运用分析95. 战略成本管理在企业中的运用96. 价值链会计：构建与风险管理97. 内部控制、公司治理与风险管理98. 上市公司审计风险管理99. 企业绩效评价系统：构建及相关问题100. 论高等学校教育成本核算与财务管理101. 医院会计核算与财务管理102. 政府与事业单位会计问题研究103. 国库集中收付制度及其会计核算问题研究104. 事业单位财务管理体制问题研究105. 我国会计信息披露的现状及其完善106. 国有企业经理人期权激励问题研究107. 风险企业的财务问题研究108. 企业绩效评价问题研究109. 国有企业资本经营存在的主要问题及其对策研究110. 历史成本与公允价值111. 公允价值与盈余管理112. 内部控制信息披露113. 公允价值与会计信息质量114. 会计政策选择与盈余管理115. 债务重组会计准则演变研究116. 上市公司分部报告研究117. 注册会计师审计风险研究118. 现代风险导向审计模式的特点研究119. 分析程序的应用研究会计论文提纲注意事项：一、编写提纲的步骤：(一)确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料插进去，就形成了论文内容的提要。(二)原稿纸页数的分配写好毕业论文的提要之后，要根据论文的内容考虑篇幅的长短，文章的各个部分，大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文，考虑序论用1页，本论用17页，结论用1—2页。本论部分再进行分配，如本论共有四项，可以第一项3—4页，第二项用4—5页，第三项3—4页，第四项6—7页。有这样的分配，便于资料的配备和安排，写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字，因为过短，问题很难讲透，而作为毕业论文也不宜过长，这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。(三)编写提纲论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。二、毕业论文提纲的拟定如何落笔拟定毕业论文提纲呢?首先要把握拟定毕业论文提纲的原则，为此要掌握如下四个方面：(一)要有全局观念，从整体出发去检查每一部分在论文中所占的地位和作用。看看各部分的比例分配是否恰当，篇幅的长短是否合适，每一部分能否为中心论点服务。比如有一篇论文论述企业深化改革与稳定是辩证统一的，作者以浙江××市某企业为例，说只要干部在改革中以身作则，与职工同甘共苦，可以取得多数职工的理解。从全局观念分折，我们就可以发现这里只讲了企业如何改革才能稳定，没有论述通过深化改革，转换企业经营机制，提高了企业经济效益，职工收入增加，最终达到社会稳定。(二)从中心论点出发，决定材料的取舍，把与主题无关或关系不大的材料毫不可惜地舍弃，尽管这些材料是煞费苦心费了不少劳动搜集来的。有所失，才能有所得。一块毛料寸寸宝贵，台不得剪裁去，也就缝制不成合身的衣服。为了成衣，必须剪裁去不需要的部分。所以，我们必须时刻牢记材料只是为形成自己论文的论点服务的，离开了这一点，无论是多少好的材料都必须舍得抛弃。(三)要考虑各部分之间的逻辑关系。初学撰写论文的人常犯的毛病，是论点和论据没有必然联系，有的只限于反复阐述论点，而缺乏切实有力的论据;有的材料一大堆，论点不明确;有的各部分之间没有形成有机的逻辑关系，这样的毕业论文都是不合乎要求的，这样的毕业论文是没有说服力的。为了有说服力，必须有虚有实，有论点有例证，理论和实际相结合，论证过程有严密的逻辑性，拟提纲时特别要注意这一点，检查这一点。下面再简单阐述一下编写毕业论文提纲的方法：1.先拟标题;2.写出总论点;3.考虑全篇总的安排：从几个方面，以什么顺序来论述总论点，这是论文结构的骨架;4.大的项目安排妥当之后，再逐个考虑每个项目的下位论点，直到段一级，写出段的论点句(即段旨);5.依次考虑各个段的安排，把准备使用的材料按顺序编码，以便写作时使用;6.全面检查，作必要的增删。在编写毕业论文提纲时还要注意：第一，编写毕业论文提纲有两种方法：一是标题式写法。即用简要的文字写成标题，把这部分的内容概括出来。这种写法简明扼要，一目了然，但只有作者自己明白。毕业论文提纲一般不能采用这种方法编写.二是句子式写法。即以一个能表达完整意思的句子形式把该部分内容概括出来。这种写法具体而明确，别人看了也能明了，但费时费力。毕业论文的提纲编写要交与指导教师阅读，所以，要求采用这种编写方法。第二，提纲写好后，还有一项很重要的工作不可疏忽，这就是提纲的推敲和修改，这种推敲和修改要把握如下几点。一是推敲题目是否恰当，是否合适;二是推敲提纲的结构。先围绕所要阐述的中心论点或者说明的主要议题，检查划分的部分、层次和段落是否可以充分说明问题，是否合乎道理;各层次、段落之间的联系是否紧密，过渡是否自然。然后再进行客观总体布局的检查，再对每一层次中的论述秩序进行“微调”。第三，毕业论文的基本结构由序论、本论、结论三大部分组成。序论、结论这两部分在提纲中部应比较简略。本论则是全文的重点，是应集中笔墨写深写透的部分，因此在提纲上也要列得较为详细。本论部分至少要有两层标准，层层深入，层层推理，以便体现总论点和分论点的有机结合，把论点讲深讲透。知识经济时代正大步向我们走来。作为继农业革命、工业革命之后的第三次经济革命，知识革命将给人类带来全面和深远的影响，大到国家、政府，小到企业、个人都将受其影响，经济活动、传统观念、管理方法等各方面都面临着改进与创新的现实问题，会计也不例外。知识经济时代的会计模式将是一个全新的体系。会计枝式的分类与知识经济会计伎式的提出会计模式是会计实践本质特征的基本映现。由于人们所依据的会计实践的特征不同，因而有着多种不同的会计模式分类的方法。如美国著名会计学家g·g·米勒将各国会计按会计发展划分为四大集群，再按企业环境划分十大会计模式;美国会计学会(aaa)按"势力范围"将各国会计分为五大模式;英国会计学家c·w·诺贝斯按照各国现有会计惯例，采用分级分类方法，提出了一种分类系统;我国中央财经大学会计系课题组将会计模式按经济体制分为六大类型等。其实，会计是一个在一定的社会经济环境下，依据一定的技术手段向有关各方提供决策有用信息的信息系统，具有社会性和技术性两重特征，是社会性和技术性的统一。就目前情况看，对会计模式的分类一般都是从会计的社会性特征方面进行的，研究的目的是关于会计的国际化和国家化问题，很少有人从会计的技术性特征出发，亦即从会计的技术环境和会计技术方法重大变革的角度对会计模式进行分类。我们认为:(1)会计模式的分类应从会计的社会性和技术性双重特征进行，使之适应于不同经济社会的社会环境，促进社会的经济发展。(2)作为会计模式的分类标准，必须是便会计得以产生并推动会计向前发展的动力基础，即适应社会经济环境内部的矛盾运动和重大技术突破。按照上述标准，抛开国别会计差异，我们可以将会计模式划分为农业经济社会的会计模式 (简称为农业经济会计模式)、工业经济社会的会计模式(简称为工业经济会计模式)和知识经济社会的会计模式(简称为知识经济会计模式)。农业经济会计模式是在第一次经济革命(农业革命)及简单的算术技术出现后形成的，以单式记帐为主要特征的会计模式;工业经济会计模式是在第二次经济革命 (工业革命)特别是股份制经济形式的出现，在数学和科学技术得到进一步发展的条件下，以原始成本计价和复式记帐技术为主要特征的会计模式;而知识经济会计模式是在第三次经济革命(知识经济革命)，特别是知识资源成为企业核心资源及计算机技术、多媒体技术、网络技术为主要特征的信息技术高度发达后的会计模式。在知识经济会计模式下，将以多种属性计量计价和多元记帐为主要特征。知识经济对会计的影响主要包括两个方面:(1)在知识经济时代，知识成为第一生产力，在资源配置上以智力资源、无形资产为第一要素。掌握知识、拥有人才是企业生存和发展的关键。会计为了适应知识经济的需要，应如何真实反映企业拥有的资源(包括人才和知识智力资源门如何真实反映企业资源，的未来发展前景?(2)作为知识经济时代最重要特征的信息技术，它充分应用于会计后，会计应作出哪些反应?对提高会计的功能有什么意义?结合以上两个方面，我们认为，知识经济会计模式应具备以下特征:1·知识经济会计模式下的会计目标2·会计假设将被系统化、集成化模式所替代。3·会计基本原则方面的变化。4·会计工作中心的转移——从有形资产会计句知识资源会计转移。知识经济下会计模式要解决的问题一个系统模式的建立都要经历由不成熟到成熟、由不完善到完善的发展过程，而且往往在系统成熟完善时就是另一个系统孕育萌芽之初。工业经济会计模式在二十世纪才达到成熟，也正恰恰在此时，人们对工业会计模式提出了严厉的批评。知识经济会计模式目前仅仅处于研究阶段，显然在理论和实施上都存在着不足和局限性，需要不断地加以完善和改进。1·事项理论的不足。2·成本-效益原则的限制3·人力资源会计和无形资产会计研究的落后性。主要参考文献:1刘磊等:(知识经济——第三次经济革命)，中国大地出版社。2汤云为、钱选胜:(会计理论)，上海财经大学出版社3 肖泽忠:(信息技术与未来会计报告模式)，(会计研究)1996年第1期。4 [美]井尻雄士若，娄尔行译h三式钉记的结构和原理)，立信会计图书用品社。5 george sorter: an "event，"approach to acconting theory, the accounting review,january,1969由于字数要求，其中知识点的论述还需要你自己完全展开，格式用几号字打印，你问你导师，导师都有自己的要求的，封面要到你们学校论文网下载。3.考虑全篇总的安排：从几个方面，以什么顺序来论述总论点，这是论文结构的骨架;4.大的项目安排妥当之后，再逐个考虑每个项目的下位论点，直到段一级，写出段的论点句(即段旨);5.依次考虑各个段的安排，把准备使用的材料按顺序编码，以便写作时使用;6.全面检查，作必要的增删。在编写毕业论文提纲时还要注意：第一，编写毕业论文提纲有两种方法：一是标题式写法。即用简要的文字写成标题，把这部分的内容概括出来。这种写法简明扼要，一目了然，但只有作者自己明白。毕业论文提纲一般不能采用这种方法编写.二是句子式写法。即以一个能表达完整意思的句子形式把该部分内容概括出来。这种写法具体而明确，别人看了也能明了，但费时费力。毕业论文的提纲编写要交与指导教师阅读，所以，要求采用这种编写方法。第二，提纲写好后，还有一项很重要的工作不可疏忽，这就是提纲的推敲和修改，这种推敲和修改要把握如下几点。一是推敲题目是否恰当，是否合适;二是推敲提纲的结构。先围绕所要阐述的中心论点或者说明的主要议题，检查划分的部分、层次和段落是否可以充分说明问题，是否合乎道理;各层次、段落之间的联系是否紧密，过渡是否自然。然后再进行客观总体布局的检查，再对每一层次中的论述秩序进行“微调”。第三，毕业论文的基本结构由序论、本论、结论三大部分组成。序论、结论这两部分在提纲中部应比较简略。本论则是全文的重点，是应集中笔墨写深写透的部分，因此在提纲上也要列得较为详细。本论部分至少要有两层标准，层层深入，层层推理，以便体现总论点和分论点的有机结合，把论点讲深讲透。知识经济时代正大步向我们走来。作为继农业革命、工业革命之后的第三次经济革命，知识革命将给人类带来全面和深远的影响，大到国家、政府，小到企业、个人都将受其影响，经济活动、传统观念、管理方法等各方面都面临着改进与创新的现实问题，会计也不例外。知识经济时代的会计模式将是一个全新的体系。会计枝式的分类与知识经济会计伎式的提出会计模式是会计实践本质特征的基本映现。由于人们所依据的会计实践的特征不同，因而有着多种不同的会计模式分类的方法。如美国著名会计学家g·g·米勒将各国会计按会计发展划分为四大集群，再按企业环境划分十大会计模式;美国会计学会(aaa)按"势力范围"将各国会计分为五大模式;英国会计学家c·w·诺贝斯按照各国现有会计惯例，采用分级分类方法，提出了一种分类系统;我国中央财经大学会计系课题组将会计模式按经济体制分为六大类型等。其实，会计是一个在一定的社会经济环境下，依据一定的技术手段向有关各方提供决策有用信息的信息系统，具有社会性和技术性两重特征，是社会性和技术性的统一。就目前情况看，对会计模式的分类一般都是从会计的社会性特征方面进行的，研究的目的是关于会计的国际化和国家化问题，很少有人从会计的技术性特征出发，亦即从会计的技术环境和会计技术方法重大变革的角度对会计模式进行分类。我们认为:(1)会计模式的分类应从会计的社会性和技术性双重特征进行，使之适应于不同经济社会的社会环境，促进社会的经济发展。(2)作为会计模式的分类标准，必须是便会计得以产生并推动会计向前发展的动力基础，即适应社会经济环境内部的矛盾运动和重大技术突破。按照上述标准，抛开国别会计差异，我们可以将会计模式划分为农业经济社会的会计模式 (简称为农业经济会计模式)、工业经济社会的会计模式(简称为工业经济会计模式)和知识经济社会的会计模式(简称为知识经济会计模式)。

为了遏制过高收入取缔非法收入来实现共同富裕，我国企业特别是国有企业的分配主体地位还没有根本确立起来。虽然企业已经拥有较大的内部分配自主权，但为了实现社会公平大多国有企业的工资总额决定权仍由政府有关部门掌握，政府通过行政手段对企业实行工效挂钩或工资总额包干办法。非国有制企业大都实行工资总额包干或直接由政府有关部门核定工资总额的办法。有的地方政府，不仅控制企业的工资总额，而且直接干预企业内部工资比例等具体管理决策。这使企业的薪酬管理自主权难以落实，严重影响了内部分配制度改革的质量。

职工薪酬或者扩大一下范围即人工成本对企业运营能力的影响可以从两个角度来分析：

第一个，做为成本分析。将薪酬视为成本，就可以分析薪酬占收入、利润或成本的比例，例如人工成本率（人工成本/销售收入）、劳动分配率（人工成本/增加值）、单位产品的人工成本含量等。这些分析指标，一方面应当看自己企业当前状况和历史数据的对比，一方面应当与行业标杆对比，从而得出企业薪酬/人工成本究竟是高还是低。

第二个，做为投资分析。将薪酬视为投资，就可以分析薪酬的竞争力和回报率，例如人均薪酬水平、劳动生产率等。人均薪酬水平可以按岗位或级别分类，并与外部市场水平对比，再结合职工能力和经验的判断，从而可以看出薪酬对人才的吸引能力和保留能力；也可以分析历史人均薪酬水平与企业运营成果的趋势和关系，例如在人均薪酬水平高的时候企业利润是较高还是较低？劳动生产率是指每元人工成本的产出——收入、利润、产量、产值等，可以看出职工的效率，这一数据也应从两方面分析，一方面和外部对比，一方面分析历史趋势。

参考我喜欢吉他，因为它的声音非常好听！我和它的相遇是在一部动漫里。我是个漫画迷，喜欢找动漫看，一次无意间，我看了一部日本的动漫（我不得不说中国的漫画是比较落后的）。里面讲述的是一个组合：有弹吉他的，又弹贝斯的，有弹电子琴的，还有敲架子鼓的。我听啦她们那么美妙的歌曲，就想了解她们的乐器。我搜啦用吉他弹的歌，非常好听，从此我开始迷恋它！后来我缠着爸爸让他给我报吉他班，可爸爸说：“你这次毕业考好，就给你报。”我又高兴，又激动。我一直以来都在自学，虽然没有吉他，我还是很愿意！通过自学我知道：吉他有琴弦、琴枕琴桥、固弦锥、弦钮。还知道应该怎样保护它：1、避免阳光直接照射到琴，因为阳光会蒸发木头中的水分，会导致琴颈弯曲或者木头破裂。2、当擦拭琴身时，要选择柔软材质的布料擦拭，这样才不至于刮伤琴身上的漆，如果琴身上有赃的地方，尽可能用布及清水擦拭，有时候使用不良的清洁济反而会损伤表面。如果要在琴身上蜡的话，尽量使用专用的琴蜡，避免使用家具用的蜡，以防止损坏表面的漆；另外，上蜡时不要一次上太多，并且不要上到琴上没有烤漆的部分。3、上的污垢或囤积物可以用弹击琴弦的方式清除掉，当每次弹完之后，可以将每弦拉起并迅速放掉，让琴弦撞击指板，清除在琴弦细缝中的污垢，这样可以让弦的寿命久些；如果你是那种手上汗相当多的人，建议你在弹完后将琴弦用干布擦拭一遍。另外，对于那些老旧的琴弦，可以用水煮的方式除去囤积在细缝中的污垢及油脂，也可以在水中加入一些肥皂；对于那些还没用的琴弦，直接使用肥皂水清洗便可清除污垢，记得清洗完毕后一定要将水擦拭干净。……这都是我自学所知道的，从这看来，就知道我是多么的喜爱吉他了！

贝叶斯公式的论文答辩问题