贝叶斯的毕业论文

我前几天刚刚答辩完毕，首先会给你几分钟自述，我准备的蛮多的但是老师只叫我说下论文的结构和内容，只要把论文的东西说清楚就行。问问题的话老师分组都不一样我们学院是一轮自述完毕再问问题给你准备时间准备回答所以问的比较专业吧我的是针对论文中理论部分提出的如果像是我们学校其他学院的答辩是一个人自述接着问问题就回答的话不给你准备时间这样的话问题不会很难起码不会很专业的总体还是围绕论文展开把论文前后都弄熟就行了大概就是这样吧我们答辩的时候也蛮紧张的祝你好运咯~

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

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。

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。

毕业论文基于贝叶斯分类

用支持向量机和贝叶斯两种方法对蛋白质四级结构进行分类研究。结果表明，基于支持向量机的分类结果最好，其l0CV检验的总分类精度、正样本正确预测率、Matthes相关系数和假阳性率分别为74．2％、84．6％、0．474、38．9％；基于贝叶斯的分类结果没有支持向量机的分类结果好，但其l0CV检验的假阳性率最低(15．9％)．这些结果说明同源寡聚蛋白质一级序列包含四级结构信息，同时特征向量的确表示了埋藏在缔合亚基作用部位接触表面的基本信息。

贝叶斯法则

机器学习的任务：在给定训练数据D时，确定假设空间H中的最佳假设。

最佳假设：一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设。贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法，基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身。

应用

变分贝叶斯估计可以应用于完整的贝叶斯推断（full Bayesian inference），即对后验分布按因子展开进行近求解。在最大期望算法（Expectation-Maximization algorithm, EM）的E步中对隐变量后验分布的求解可以通过变分贝叶斯估计实现，形成变分贝叶斯EM（Variational Bayesian EM algorithm, VBEM）。

贝叶斯网络的研究论文

概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。由图灵奖获得者Pearl开发出来。

如果用一个词来形容概率图模型（Probabilistic Graphical Model）的话，那就是“优雅”。对于一个实际问题，我们希望能够挖掘隐含在数据中的知识。概率图模型构建了这样一幅图，用观测结点表示观测到的数据，用隐含结点表示潜在的知识，用边来描述知识与数据的相互关系，最后基于这样的关系图获得一个概率分布，非常“优雅”地解决了问题。

概率图中的节点分为隐含节点和观测节点，边分为有向边和无向边。从概率论的角度，节点对应于随机变量，边对应于随机变量的依赖或相关关系，其中有向边表示单向的依赖，无向边表示相互依赖关系。

概率图模型分为贝叶斯网络（Bayesian Network）和马尔可夫网络（Markov Network）两大类。贝叶斯网络可以用一个有向图结构表示，马尔可夫网络可以表示成一个无向图的网络结构。更详细地说，概率图模型包括了朴素贝叶斯模型、最大熵模型、隐马尔可夫模型、条件随机场、主题模型等，在机器学习的诸多场景中都有着广泛的应用。

长久以来，人们对一件事情发生或不发生的概率，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中取得白球的概率是多少？”他们会想都不用想，会立马告诉你，取出白球的概率就是1/2，要么取到白球，要么取不到白球，即θ只能有一个值，而且不论你取了多少次，取得白球的概率θ始终都是1/2 ，即不随观察结果X 的变化而变化。

这种频率派的观点长期统治着人们的观念，直到后来一个名叫Thomas Bayes的人物出现。

托马斯·贝叶斯Thomas Bayes（1702-1763）在世时，并不为当时的人们所熟知，很少发表论文或出版著作，与当时学术界的人沟通交流也很少，用现在的话来说，贝叶斯就是活生生一民间学术“屌丝”，可这个“屌丝”最终发表了一篇名为“An essay towards solving a problem in the doctrine of chances”，翻译过来则是：机遇理论中一个问题的解。你可能觉得我要说：这篇论文的发表随机产生轰动效应，从而奠定贝叶斯在学术史上的地位。

这篇论文可以用上面的例子来说明，“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中取得白球的概率θ是多少？”贝叶斯认为取得白球的概率是个不确定的值，因为其中含有机遇的成分。比如，一个朋友创业，你明明知道创业的结果就两种，即要么成功要么失败，但你依然会忍不住去估计他创业成功的几率有多大？你如果对他为人比较了解，而且有方法、思路清晰、有毅力、且能团结周围的人，你会不由自主的估计他创业成功的几率可能在80%以上。这种不同于最开始的“非黑即白、非0即1”的思考方式，便是贝叶斯式的思考方式。

先简单总结下频率派与贝叶斯派各自不同的思考方式：

贝叶斯派既然把看做是一个随机变量，所以要计算的分布，便得事先知道的无条件分布，即在有样本之前（或观察到X之前），有着怎样的分布呢？

比如往台球桌上扔一个球，这个球落会落在何处呢？如果是不偏不倚的把球抛出去，那么此球落在台球桌上的任一位置都有着相同的机会，即球落在台球桌上某一位置的概率服从均匀分布。这种在实验之前定下的属于基本前提性质的分布称为先验分布，或着无条件分布。

其中，先验信息一般来源于经验跟历史资料。比如林丹跟某选手对决，解说一般会根据林丹历次比赛的成绩对此次比赛的胜负做个大致的判断。再比如，某工厂每天都要对产品进行质检，以评估产品的不合格率θ，经过一段时间后便会积累大量的历史资料，这些历史资料便是先验知识，有了这些先验知识，便在决定对一个产品是否需要每天质检时便有了依据，如果以往的历史资料显示，某产品的不合格率只有，便可视为信得过产品或免检产品，只每月抽检一两次，从而省去大量的人力物力。

而后验分布 π（θ|X）一般也认为是在给定样本X的情况下的θ条件分布，而使π（θ|X）达到最大的值θMD称为最大后验估计，类似于经典统计学中的极大似然估计。

综合起来看，则好比是人类刚开始时对大自然只有少得可怜的先验知识，但随着不断观察、实验获得更多的样本、结果，使得人们对自然界的规律摸得越来越透彻。所以，贝叶斯方法既符合人们日常生活的思考方式，也符合人们认识自然的规律，经过不断的发展，最终占据统计学领域的半壁江山，与经典统计学分庭抗礼。

条件概率（又称后验概率）就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为P(A|B)，读作“在B条件下A的概率”。

比如上图，在同一个样本空间Ω中的事件或者子集A与B，如果随机从Ω中选出的一个元素属于B，那么这个随机选择的元素还属于A的概率就定义为在B的前提下A的条件概率：

联合概率：

边缘概率(先验概率)：P(A)或者P(B)

贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型(directed acyclic graphical model)，是一种概率图模型，于1985年由Judea Pearl首先提出。它是一种模拟人类推理过程中因果关系的不确定性处理模型，其网络拓朴结构是一个有向无环图(DAG)。

贝叶斯网络的有向无环图中的节点表示随机变量

它们可以是可观察到的变量，或隐变量、未知参数等。认为有因果关系（或非条件独立）的变量或命题则用箭头来连接。若两个节点间以一个单箭头连接在一起，表示其中一个节点是“因(parents)”，另一个是“果(children)”，两节点就会产生一个条件概率值。

例如，假设节点E直接影响到节点H，即E→H，则用从E指向H的箭头建立结点E到结点H的有向弧(E,H)，权值(即连接强度)用条件概率P(H|E)来表示，如下图所示：

简言之，把某个研究系统中涉及的随机变量，根据是否条件独立绘制在一个有向图中，就形成了贝叶斯网络。其主要用来描述随机变量之间的条件依赖，用圈表示随机变量(random variables)，用箭头表示条件依赖(conditional dependencies)。

此外，对于任意的随机变量，其联合概率可由各自的局部条件概率分布相乘而得出：

1. head-to-head

依上图，所以有：P(a,b,c) = P(a) P(b) P(c|a,b)成立，即在c未知的条件下，a、b被阻断(blocked)，是独立的，称之为head-to-head条件独立。

2. tail-to-tail

考虑c未知，跟c已知这两种情况：

3. head-to-tail

还是分c未知跟c已知这两种情况：

wikipedia上是这样定义因子图的：将一个具有多变量的全局函数因子分解，得到几个局部函数的乘积，以此为基础得到的一个双向图叫做因子图（Factor Graph）。

通俗来讲，所谓因子图就是对函数进行因子分解得到的一种概率图。一般内含两种节点：变量节点和函数节点。我们知道，一个全局函数通过因式分解能够分解为多个局部函数的乘积，这些局部函数和对应的变量关系就体现在因子图上。

举个例子，现在有一个全局函数，其因式分解方程为：

其中fA,fB,fC,fD,fE为各函数，表示变量之间的关系，可以是条件概率也可以是其他关系。其对应的因子图为：

在概率图中，求某个变量的边缘分布是常见的问题。这问题有很多求解方法，其中之一就是把贝叶斯网络或马尔科夫随机场转换成因子图，然后用sum-product算法求解。换言之，基于因子图可以用 sum-product 算法高效的求各个变量的边缘分布。

详细的sum-product算法过程，请查看博文：从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络

朴素贝叶斯(Naive Bayesian)是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。**朴素贝叶斯可以看做是贝叶斯网络的特殊情况：即该网络中无边，各个节点都是独立的。 **

朴素贝叶斯朴素在哪里呢？ —— 两个假设：

贝叶斯公式如下：

下面以一个例子来解释朴素贝叶斯，给定数据如下：

现在给我们的问题是，如果一对男女朋友，男生想女生求婚，男生的四个特点分别是不帅，性格不好，身高矮，不上进，请你判断一下女生是嫁还是不嫁？

这是一个典型的分类问题，转为数学问题就是比较p(嫁|(不帅、性格不好、身高矮、不上进))与p(不嫁|(不帅、性格不好、身高矮、不上进))的概率，谁的概率大，我就能给出嫁或者不嫁的答案！这里我们联系到朴素贝叶斯公式：

我们需要求p(嫁|(不帅、性格不好、身高矮、不上进),这是我们不知道的，但是通过朴素贝叶斯公式可以转化为好求的三个量，这三个变量都能通过统计的方法求得。

等等，为什么这个成立呢？学过概率论的同学可能有感觉了，这个等式成立的条件需要特征之间相互独立吧！对的！这也就是为什么朴素贝叶斯分类有朴素一词的来源，朴素贝叶斯算法是假设各个特征之间相互独立，那么这个等式就成立了！

但是为什么需要假设特征之间相互独立呢？

根据上面俩个原因，朴素贝叶斯法对条件概率分布做了条件独立性的假设，由于这是一个较强的假设，朴素贝叶斯也由此得名！这一假设使得朴素贝叶斯法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。

朴素贝叶斯优点：

朴素贝叶斯缺点：

理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不好。

朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model)的朴素(Naive)的含义是"很简单很天真" 地假设样本特征彼此独立. 这个假设现实中基本上不存在, 但特征相关性很小的实际情况还是很多的, 所以这个模型仍然能够工作得很好。

新闻分类 GitHub：点击进入

【机器学习通俗易懂系列文章】

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络

刘勃，周荷琴，魏铭旭. 一种基于颜色和运动信息的夜间车辆检测方法. 中国图象图形学报，， , 2005.刘勃，魏明旭，周荷琴. 一种基于区间分布的自适应背景提取算法.模式识别与人工智能, 18（3），2005. (EI)刘勃，魏明旭，周荷琴. 混合交通环境中阴影检测算法. 信号处理，21（2）, Mei, Xian-Sheng Hua, He-Qin Zhou, Shipeng Li. Modeling and Mining of Users' Capture Intention for Home Videos, Accepted by IEEE Trans. on Multimedia (TMM).MEI Tao, ZHOU He-Qin, FENG Huan-Qing. Unsupervised Mining of Sports Video Structure with Mosaic. Journal of University of Science and Technology of China, , , , Apr. Mei, Xian-Sheng Hua, He-Qin Zhou. Tracking Users' Capture Intention: A Novel Complementary View for Home Video Content Analysis. In Proceedings of ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), , Singapore, Nov. Mei, Cai-Zhi Zhu, He-Qin Zhou, Xian-Sheng Hua. Spatio-Temporal Quality Assessment for Home Videos. In Proceedings of ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), pp. 439-442, Singapore, Nov. Mei, Xian-Sheng Hua, He-Qin Zhou, Shipeng Li, Hong-Jiang Zhang. EFFICIENT VIDEO MOSAICING BASED ON MOTION ANALYSIS. In Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Genoa, Italy, Sep. Mei, Xian-Sheng Hua, He-Qin Zhou, Shipeng Li. To Mine Capture Intention of Camcorder Users. In Proceedings of SPIE International Conference on Visual Communications and Image Processing (VCIP), pp. 268-275, Beijing, China, Jul. Mei, Yu-Fei Ma, He-Qin Zhou, Wei-Ying Ma, Hong-Jiang Video Mining with Mosaic. In Proceedings of IEEE International Multi-Media Modelling Conference (MMM), pp. 107-104, Melbourne, Australia, Jan. 2005.刘勃，魏明旭，周荷琴. 交通场景中分块阴影检测算法研究.计算机工程.31（11），2005周西汉，刘勃，周荷琴. 一种基于对称差分和背景消减的运动检测方法. 计算机仿真，22（4）：117-119，123，2005武海澄，刘正敏，周荷琴. 磁共振成像系统中低阶平板式匀场线圈的设计，中国电机工程学报(EI)，25（24）, 2005: 154-159刘正敏, 周荷琴, 武海澄. 磁共振成像系统的一种快速涡流补偿方法. 中国医疗器械杂志. 29 (6), 2005: 410-413范欣，周荷琴，陈立群. 针对图象自适应显示的视觉注意力模型. 计算机仿真，22(6)：53-56，2005诸葛斌，周荷琴等. 中国数字人数据集断层图象自动配准算法. 中国生物医学工程学报，24(4):443-447， 2005 (EI)诸葛斌，冯焕清，周荷琴，袁非牛. 医学图像表面重建中等值面的快速定位. 生物医学工程学杂志22(2):351-354, 2005诸葛斌，周荷琴等. 人体切片数据集颜色的自动校正方法. 航天医学与医学工程，18(3) (EI)诸葛斌，赵聪，周荷琴等. 基于裂隙扫描图象的角膜表面三维重建. 中国生物医学工程学报，24(3)：353-356，2005 (EI)郎文辉，冯焕清，周荷琴等. 一种基于HIS的距离联合RGB三维场边缘探测方法. 中国图象图形学报，10(3):301-304, 2005郎文辉，冯焕清，周荷琴等. 基于亮度信息的人体解剖照片集直接成像方法. 中国科学技术大学学报，35(1):88-93, 2005袁非牛，廖光煊，范维澄，周荷琴. 基于光线投射算法的混合场景可视化. 中国图象图形学报，10(7)： 2005Guodong Feng, Feng Li, Heqin Zhou, Huanqing Feng. A Mini PACS with High-level Image Postprocessing Function. Proc. of The 7th China-Japan-Korea Medical Informatics Conference. Shenzhen Wu，Feiniu Yuan，Heqin Zhou, etc. Proc. of The 7th China-Japan-Korea Medical Informatics Conference. Shenzhen Xie, Xin Fan, Wei-Ying Ma, He-Qin Zhou. Adapting Images on Proxies for Small Form Factor Devices, 4th IEEE Pacific-Rim Conference on Multimedia 2004.袁非牛，周荷琴等. 基于多重增量递推合采样点分解的求交算法. 北京生物医学工程,2（1）：54-58，2004郎文辉，冯焕清，周荷琴，袁非牛. 使用VHD的可视人成像方法研究. 数据采集与处理, 19（2）：135-139，2004诸葛斌，冯焕清，周荷琴. 医学图像表面重建中等值面的快速定位. 生物医学工程学杂志，22（2）：351-354，2005周西汉，刘勃，周荷琴，袁非牛. 一种基于奔腾SIMD指令的快速背景提取方法. 计算机工程与应用. 40(27)：81-83, 2004.刘勃，周荷琴. 基于贝叶斯网络的网络安全评估方法研究. 计算机工程，30(22):111-113，2004. （EI04528745431）Liu Bo，Zhou Xihan，Zhou Heqin. Vehicle Detection and Recognition in Multi-traffic Scenes. (5), .吴小培，冯焕清，周荷琴. 结合小波变换和独立分量分析的脑电特征提取. 仪器仪表学报，25（1），2004Ao Li, Minghui Wang, Dan Xie, Heqin Zhou, Huanqing Feng. A Novel Approach for Protein Subcellular Prediction Using PSI-BLAST and Support Vector Machine. Proc. of The 6th China-Japan-Korea Medical Informatics Conference. , 2004, Nov., Nagoya, Xie, Ao Li, Minghui Wang, Heqin Zhou, Huanqing Feng. LOCSVMpsi: A Subcellular Localization Web Server Based on A Novel Method Using Profile-based SVM. Proc. of The 6th China-Japan-Korea Medical Informatics Conference. , 2004, Nov., Nagoya, Feiniu, LIAO Guangxuan, FAN weicheng, ZHOU Heqin, FENG Huanqing. High Quality Interactive Volume Rendering Based on 3D Texture Mapping Using OpenGL SL. Proc. of The 6th China-Japan-Korea Medical Informatics Conference. . 2004, Nov., Nagoya, Japan.吴小培，李晓辉，冯焕清，周荷琴.基于盲源分离方法的工频干扰消除，信号处理，2003，19(1)，81-84，2003诸葛斌，冯焕清，周荷琴.基于有序体数据的最大密度投影算法.中国科学技术大学学报，33（4）：473－479，2003袁非牛，周荷琴等. 基于PC图形卡W-Buffer的交互直接体绘制.中国科学技术大学学报，33（4）：480－485，2003袁非牛，诸葛斌，周荷琴，冯焕清.基于SIMD技术和阈值分割方法的快速体绘制算法.中国图形图像学报，8（12）：2003诸葛斌，冯焕清，周荷琴. 医学图象体绘制中的快速三线性插值算法.航天医学与医学工程，16（3）：206－209，2003袁非牛, 周荷琴等. 虚拟内窥镜系统中的自动导航. 航天医学与医学工程，16（3）：201－205，2003Li-Qun Chen, Xing Xie, Xin Fan, Wei-Ying Ma, Hong-jiang Zhang, He-Qin Zhou. A visual attention model for adapting images on small displays, ACM Multimedia Systems Journal, , , p353-364, 2003.(SCI)Xin Fan, Xing Xie, He-Qin Zhou, Wei-Ying Ma. Looking into Video Frames on Small Displays. Proceedings of the 11th ACM international conference on Multimedia, p247-250, Berkeley, CA, USA, . (EI)Xin Fan, Xing Xie, Wei-Yang Ma, Hong-Jiang Zhou, Visual Attention Based Image Browsing on Mobile Devices, Proceedings of IEEE International Conference on Multimedia and Expo. 2003, , p53-56, Baltimore, MD, USA, , , , , : A Slicing Tree Based Web Page Representation for Various Display Sizes. The 12th International World Wide Web Conference(WWW2003), Budapest, HUNGRAY, May , , , , . Image Adaptation Based on Attention Model for Small-form-factor Devices, 9th International Conference on Multimedia Modeling, Taipei, Taiwan, Bin, FENG Huan-qing, ZHOU He-qin. Volume Rendering Based on Sorted Volumetric Data.航天医学与医学工程，16（4）：243－247, LIU, Heqin ZHOU. Using Object Classification to Improve Urban Traffic Monitoring System. Proceddings of 2003 International Conference on Neural Networks and Signal Processing(ICNN), , 2003, Nanjing, p1155-1159 (ISTP)诸葛斌,冯焕清,周荷琴等. 基于PC机的医学图像三维表面重建. 航天医学与医学工程 , No 4, Mei, Qinghua Huang, Heqin Zhou, He Zhao and Huanqing Feng. An Improved Multiscale Image Enhancement via Laplacian Pyramid, The 2nd International Conference on Image and Graphics (ICIG), SPIE Vol. 4875, No. 1, pp. 402-410, Hefei, China, Aug. 2002.赵何,周荷琴等. 基于PC机的虚拟内窥镜成像算法. 航天医学与医学工程. , , 2002.黄庆华,周荷琴,冯焕清. 一种快速有效的脉冲噪声滤除方法. 计算机工程与应用. YUAN, Heqin ZHOU, He ZHAO, Huanqing FENG. Sampled points decomposing based ray casting for virtual endoscopy. The 2nd International Conference on Image and Graphics(ICIG), Hefei, MEI, Qinghua HUANG, Heqin ZHOU, He ZHAO and Huanqing FENG. An Improved Multiscale Image Enhancement via Laplacian Pyramid. The 2nd International Conference on Image and Graphics(ICIG), Hefei, .周荷琴,王恒良等. 心室Purkinje纤维传导系统的自动生成算法.北京生物医学工程., He, Zhou He-qin, Feng Huan-qing. Study on Imaging Algorithm of Virtual Endoscope System. Proc. Of 2001 Annual National Conference on Biomedical Electronics, Biomedical Measurement, Biomedical Information & Control, Biomedical Sensor techniques.梅涛, 周荷琴, 冯焕清. 基于JPEG的多比特医学图像压缩方法. Proceedings of 2001 Annual National Conference on Biomedical Electronics, Measurement Information & Control, Sensor Techniques(CBME), Wuhan, Yonggang, Zhou Heqin, Feng Huanqing, Wang Hengliang. Parallel Algorithm for Calculation of Cell Dipoles in ECG Simulation. 《Proc. IEEE-EMBS Asia-Pasific Conf. On BME》, Hangzhou, Hengliang, Zhou Heqin, Feng Huanqing, Guo Yonggang. Error Analysis and Improvement on Simulation Algorithm of Excitation Propagation's Process of Cardiac Electricity. 《Proc. IEEE-EMBS Asia-Pasific Conf. On BME》, Hangzhou, 2000.周荷琴,王恒良,郭永刚,黄庆华,赵何等. 微机原理及应用多媒体CAI软件设计.中国科大学报., , 1999.周荷琴,冯雷,郭永刚.用屏蔽珠抑制高频电磁干扰.电子技术应用., , 1999.周荷琴,蔡方辉,王恒良,冯焕清,刘兵.多参数监护仪的设计.中国医疗器械杂志., , 1999.周荷琴,孙景群,刘兵,冯焕清,江朝晖. 基于68HC05的心电OEM模块设计. 中国科技大学学报. , , 1998.周荷琴,杜克强,冯焕清. 基于OEM模块的自动血压血氧监护仪设计. 中国科技大学学报. , , 1998.获奖情况曾获中国科学院重大科研成果二等奖 3 项，安徽省教学成果二等奖 1 项，安徽省多媒体教学软件一、二等奖各 1 项。在研项目简介磁共振成像系统:控制器研发; 序列的自动参数调整; 3.图像伪影校正; 4.磁体的自动设计及优化.医学图像处理:1.图像压缩与增强; 2.三维重建和虚拟内窥; 3.医学图像存档与通信系统; 4.数字人.智能交通系统:1.基于视频的交通流量检测; 2.基于视频的交通事件检测与识别; 车载导航系统，GIS.与微软亚洲研究院合作项目:1.可扩展网页信息表征模型研究; 2.基于统计学习的事件检测.无线通信:1.基于OFDM的无线通信系统中若干技术研究; 2.低密度奇偶校验码(LDPC)的编解码方法研究;音频编码技术研究; 4.数字广播系统DRM在DSP上的实现.2.周荷琴女，1955年出生，汉族，中共党员，大学学历，中学高级教师1973年——1996年常州市二十四中工作1996年——1999年常州市二十六中工作1999年——常州市实验初中工作2009年——常州外国语学校工作获奖情况及荣誉称号常州市优秀教育工作者江苏省优秀教育工作者常州市物理评优课一等奖江苏省物理评优课二等奖江苏省依法治校先进个人

贝叶斯公式的应用毕业论文表格

全概率公式和贝叶斯公式的应用有以下方面：

一、全概率公式

全概率公式为概率论中的重要公式，它将对一复杂事件A的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的简单事件的概率的求和问题。

内容：如果事件B1、B2、B3…Bi构成一个完备事件组，即它们两两互不相容，其和为全集；并且P（Bi)大于0，则对任一事件A有

P(A)=P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2) + ... + P(A|Bi)P(Bi)。

或者：p(A)=P(AB1)+P(AB2)+...+P(ABi))，其中A与Bi的关系为交)。

二、贝叶斯公式

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信号估计中的贝叶斯方法及应用贝叶斯神经网络在生物序列分析中的应用基于贝叶斯网络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《经济信息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络结构学习》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《贝叶斯网络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数据有效性分析》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》《决策有用性的信息观》《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》

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

贝叶斯统计课程论文范文

贝叶斯学派的基本观点如下：

贝叶斯学派奠基性的工作是贝叶斯的论文，也许是他自己感到他的学说还有不完善的地方，这一论文在他生前没有发表，而是在他死后由他的朋友发表的。著名的数学家拉普拉斯用贝叶斯提出的方法，导出了重要的“相继律”，贝叶斯的方法和理论逐渐被人理解和重视起来。

尽管贝叶斯方法可以推导出一些有意义的问题，但在理论上和实际应用中还是出现了各种各样的问题，因而在 19 世纪并未被大家普遍接受。20 世纪初，意大利的菲纳特，英国的杰弗莱都对贝叶斯学派的理论作出了新的贡献。

第二次世界大战后，瓦尔德提出了统计的决策理论，在这一理论中贝叶斯解占有重要的地位;信息论的发展也对贝叶斯学派作出了新的贡献:更重要的是在一些实际应用的领域中，贝叶斯方法取得了成功，贝叶斯学派成了一股不容忽视的力量。

贝叶斯学派的基本观点是: 任一个未知量都可以看作一个随机变量，应用一个概率分布去描述对的未知状况。这个概率分布是在抽样前就有的关于的先验信息的概率陈述。

这个概率分布被称为先验分布。有时还简称为先验。因为任一未知量都有不确定性，而在表述不确定性程度时，概率和概率分布是最好的语言。贝叶斯学派很重视先验信息的收集、挖掘和加工，使它数量化，形成先验分市。

参加到统计推断中来，以提高统计推断的质量。忽视先验信息的利用，有时是一种浪费，有时还会导致不合理的结论。

二、贝叶斯统计学派与频率统计学派之间的批评

贝叶斯学派对经典学派的批评主要是下面两点:频率学派对一些统计问题的提法不妥，包括估计问题中的置信区间和假设检验问题频率统计学派判断方法好坏的标准不妥。贝叶斯学派赞成主观概率但不等于说主张用主观随意的方式去选取先验分布。

总览包含关键的财务主题，例如资本资产定价模型，布莱克-舒尔斯期权定价公式和随机过程。你还将学习更广泛的统计技术和概念的详细工作知识，包括线性和广义线性建模，贝叶斯统计，时间序列和机器学习。你将学习如何分析数据并从中得出有意义的结论，以及如何使用统计计算软件R开发你的编程技能。全日制住宅（一年）金融数学（10学分）随机过程与金融（20学分）统计学家的工具包（30学分）贝叶斯统计与计算方法（30学分）机器学习（15学分）时间序列（15个学分）学位论文（60学分）兼职远程学习（两年）第一年金融数学（10学分）统计学家的工具包（30学分）机器学习（15学分）第二年随机过程与金融（20学分）贝叶斯统计与计算方法（30学分）时间序列（15个学分）学位论文（60学分）兼职远程学习（三年）第一年统计学家的工具包（30学分）机器学习（15学分）第二年贝叶斯统计与计算方法（30学分）时间序列（15个学分）第三年金融数学（10学分）随机过程与金融（20学分）学位论文（60学分）

《教师年度工作总结600字》由的我为大家整理，有需要写教师年度工作总结的教师朋友可以参考一下下面的范文，希望对大家能有所帮助。

范文一：

一、思想品德和个人修养方面

我坚持四项基本原则，树立正确的世界观和人生观，与人为善，有礼有节，不做有损于国家、有损于单位、有损于个人形象的事。在教学工作之余，我努力提高自己的政治思想水平，积极培养观察问题、分析问题的能力，关注社会时事，与时俱进，全面发展。在个人品行方面，我尊敬领导，团结同事，爱护学生，维护集体荣誉，和大家打成一片，在广大师生中赢得了较好的评价。

二、教学方面

本年度讲授的课程有：概率论与数理统计A，数理统计，贝叶斯统计推断，并指导6名学生毕业论文，完成工作任务。

同时，积极参与教研活动，暑假集体备课，并讲概率论与数理统计4学时，

参与统计专业人才培养方案修订;

指导学生参加大学生统计建模竞赛，获得优秀奖。

三、科研方面

认真学习贝叶斯计量经济学，并阅读相关书籍和文章，自学贝叶斯统计软件winbugs和R软件，以期自己在贝叶斯计量经济学方面有所成绩。

一年时间倏忽而过，我深知，我取得的所有成绩是和诸位领导、老师的关心、帮助和支持，各位同学们的积极配合分不开的。我更深知，自己的成绩和进步离学院和领导的要求还有相当距离，我的知识和技能都还有待很大的提高。尤其是在科研方面，由于种种原因我没能集中时间和精力去做，这是很大的遗憾，我希望自己以后能在这方面多下下功夫，也希望领导和老师们提供必要的方便。在此我向各位领导、老师保证，我会在以后的工作中尽自己最大的努力，争取更大的进步，同时也希望各位领导、老师能继续给我以关心、帮助和支持。

范文二：

本学年，在校各级领导和各任课老师的合作与帮助下，我在班级管理和教学任务的完成下都取得了满意的结果，现将本人一学年的工作总结如下：

作为一名教育工作者，我始终把“学高为师，身正为范”作为自己的教育理念。因此，在不断提高自己的专业素养的同时，不断充实，提高自己的精神殿堂，在学习并与大家的交流中，我从工作中真正感受到了付出与收获的快乐与满足。同时，在教学中，我也一直把育人作为教育的首要任务，而此时言传身教就更显得重要。另外，我会认真把握每次班会和家长会中与孩子们和家长交流的机会，让他们能真正的感受到，我是为了每一个孩子的前途和利益而在努力着，从而让家长能更好的配合我的工作，而孩子们也会“亲其师信其道”。

作为一名班主任，我能克服一切生活上的困难，早到迟走，时刻让孩子有一种责任感，紧迫感和安全感。对于学校的各项活动也能积极参加。

作为一名数学教师，我也深知孩子们对于数学作业的无奈和恐惧，因此，本学年，我继续贯彻并落实好课前预习的有效性。因为有了预习，孩子们的听课有了针对性，听课效果就大大提高，相应的，课堂不但容量增大了，也有机会进行随堂测试，孩子们也真正体会到了学会后的满足与快乐，学习积极性也大大提高。而本学期期中考试我所带的九班和十班的数学成绩也双双名列年级第三，比起初一时的十名以后，我的做法是值得肯定的!

当然，随着时代的发展，我将会面临更多的问题和挑战，但我坚信，无论时代怎么变，只要我有一颗为学生的心，我的工作将会越干越顺利!

我精心推荐