“比较聪明?”林朝夕赶紧躲开。
阿光已经在纸上打不少草稿,忽然抬头:“妈,无法反驳,你确实聪明。”
他说。
——
林朝夕其实很惭愧,这是她深入研究车祸问题,花很长时间才得到思路。而老王和阿光看上去却是点即通,接下来讨论,就变成老王和阿光同学主场。
老王:“然后按照时间顺序,不断更新?”
林朝夕点头。
“觉得可以。”阿光说,“首先给每方格赋予不同先验概率,利用目击事件似然更新每个小方格后验概率p(i,j)。”
“对,其实就是根据目击报告,结合交通状况、道路桥梁构架、历史数据,不断给每个方格赋予新值。”
“比如这条和这条。”林朝夕用手指着报案记录中两条报告,“条显示逃犯在城东,另条显示在城西,但如果前个时刻报告也显示嫌犯在城东,那城西报告显然可信度偏低。”
非常相似,但他们仍有不同。
按照事先制定策略,他们三个开始仔细审读题目,并发表各自看法。俗称头脑风,bao。
老王又开始老干部模式主持会议:“大家各自说说自己看法,这个题还是很有难度。”
阿光打开附录中文档,里面记载密密麻麻通话记录:“相当阴险啊,这些报警里,肯定有虚假警报和真实警报,需要把他们区分开。”
“如何区分?”老王问。
般来说,建模大赛参赛团队必有分工。人负责建模;人作为论文主笔,而剩下最后人,则负责程序编写数据生成校验。
按照他们事先制定计划,老王负责建模,阿光负责编程,而她做更基础文字工作,构建论文框架,撰写论文。
但……
“为什你觉得python更好,matlab仍是科学计算第工具,在数学建模
“也正因为这样,在t+1时间内,城西这条道路附近目击事件赋值更高。”老王接着说。
“嗯。”
“所以要用贝叶斯网络?”老王说,“重复多次使用贝叶斯定理,随着证据越来越多,不断更新后验概率,弥补主观判断赋值后造成偏差?”
“是啊。”林朝夕说,“也就是说,们可以同时考虑在每个时间截点上,逃犯可能出现所有位置,得到张概率分布图,这张图上数值是不断更新着……”
“是你个头!”老王震悚,“你这思路也太清奇吧?让把你脑子敲开看看!”
“贝叶斯网络。林朝夕说。
“嚯!”老王深吸口气,“徒弟你年纪不大,口气不小!”
“们可以对每个目击事件赋予个概率,概率越大,它就越可能发生。”林朝夕说着,拿过草稿纸。她先在上面画上简易地图,又打上网格。
“把地图分成相同大小网格,以n和e表示其经纬度,t为时间,p(n,e,t)为逃犯在某时刻出现在某位置概率。”
老王和阿光敛眉深思。
请关闭浏览器阅读模式后查看本章节,否则可能部分章节内容会丢失。