通信职称论文
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通信职称论文范文第1篇
关键词： B3G/ 4G,MIMO ,智能天线,多通道,校准
1 引 言
在B3G/ 4G系统中,为了达到超高传输速率和高的频谱利用率,MIMO(多输入多输出) [1 ] 、智能天线[2 ] [13 ] [14 ] 等被认为是核心关键技术。MIMO 通过采用空时(或空时频) 编码,提高系统的性能。为了保证系统性能的实现,工程上要求MIMO 系统天线阵列及射频通道之间的幅度和相位与理论设计相比,具有较小的误差;而作为核心技术的智能天线对天线阵列和通道也有同样甚至更高的要求。但是,由于加工、器件老化、温度变化等原因,天线、馈线和由模拟器件组成的射频通道(统称为通道) 往往需要校正才能满足要求。因此,已经对多通道的天线阵列的校准技术展开了广泛的研究,并取得了丰硕成果[3 ]～[11 ] 。文献[ 12 ]提出了一种利用训练序列进行信道估计的快速算法,在此基础上,结合工程问题,将该快速算法首次用于无线通信系统天线阵列校准,并通过大量的计算机穷举,找到一组合适的特定训练序列。通过仿真,证明该算法在通道校准应用中具有较好的性能。
通道校准方法可分为两大类,离线校准和在线校准。离线校准是指在系统调试和上电初始化阶段所采取的通道校准措施,主要针对非时变误差。这时由于不考虑对通信的影响,可根据实际需要选择校准算法、参考信号的功率和形式。
在线校准,也称为实时校准,是指系统正常工作阶段所采取的通道校准措施,硕士论文 主要针对时变误差。这时所选择的校准算法、参考信号的功率和形式、以及参考信号的获得方式等,都应该是在不影响正常通信的前提下进行。在线校准是实际通信系统中必须采用的通道校准措施。在此重点研究在线校准方法。
结合实际系统结构,在线校准方法可分为基于校准网络的方法和无校准网络的方法,其中基于校准网络的方法又可进一步分为基于校准通道和基于耦合网络两种方法。无校准网络的方法是采用工作通道轮换发射信号、其它通道接收的方式,从而得到通道之间的补偿系数,该方法由于操作时间较长,而且对通道阵列形式要求较高,因此目前在实际系统中主要采用基于校准网络的方法。
在基于校准网络的方法中,基于校准天线的方法主要应用于均匀圆阵或圆弧阵中,即工作天线均匀分布在圆周上,而校准天线位于圆心。该方法可以对收发通道的所有部分(天线、馈线、射频前端、线性功放和收发信机等) 进行校准,有利于工程实现;基于耦合网络的方法,可以没有校准天线,而是通过耦合器将信号注入,因此无法校准工作天线的幅相误差,但是该方法适用范围更广。
2 通道阵列校准算法
2. 1 基本原理
通道阵列校准(CC) 的功能在于补偿各通道发射( TX) 或接收(RX) 信号之间幅度和相位不一致性,职称论文同时检测某些物理故障。
通道校准算法的基本原理可以等同于信道估计的处理过程。通过估计各个通道的冲激相应,得到相互之间的幅度差异和相位差异,其中,所选择的基本训练序列应该自相关性较强,互相关性较弱。
K 个工作天线通道冲激响应组合成一个矢量,h = [ ( h(1) ) T , ( h(2) ) T , ⋯, ( h( K) ) T ] T 总长度KW , W为窗长。K 个工作通道对应的训练序列为m( k) =( m( k)1 , m( k)2 , ⋯, m( k)P + W - 1 ) T , k = 1 , ⋯K, 其中P 是基本训练序列的长度,接收端利用训练序列估计K 个工作通道的冲激响应,可表示为
em = ( m1 ,m2 , ⋯,mP) T = Gh + n (1)其中n = ( n1 , n2 , ⋯, nP) T 是长度为P 的加性高斯白噪声序列, h 为通道冲击响应矢量, G = [ ( G(1) ) T ,( G(2) ) T , ⋯, ( G( K) ) T ]T , G( k) 为P ×W 阶矩阵, 表示为
G( k) = [ Gkij ](2)
Gkij = m( k)
W + i - j , k = 1 , ⋯, K, i = 1 , ⋯, P , j = 1 , ⋯,W
根据矩阵G的表达式,得到h 的最大似然估计^h 为
^h = [ GH G] - 1 GH em (3)
窗长W =[ P/K]。
如果各工作通道对应的训练序列具有循环特性,则估计通道冲激响应可借用信道估计中FF T 的方法[12 ] ,即
h′= IFFT[FF T(m) ( R) )/FF T( m) ](4)
式中m 表示基本训练序列,m( R) 取决于接收的训练序列。可以证明,在没有噪声的情况下,该估计是无偏的。h′是长度为KW 的通道冲击响应估计矢量。
无论是基于校准通道的方法,还是基于耦合网络的方法,采用的通道校准算法原理相同,研究结论均适用于上述两种校准方法。因此,下面以基于校准通道的方法为例,对通道校准算法进行研究。为分析方便,不失一般性,对8 个通道的系统进行分析。设天线阵列为8 天线单元的均匀圆阵,校准天线位于圆心。在B3G/ 4G系统中,TDD 为一种很有前途的工作方式,此时可选用非盲算法。在FDD 系统,由于上下行频段不同,需要作一定的补偿。训练序列长度P 取32 。
2. 2 发射( TX) 通道校准算法
TX 校准的功能是补偿各工作TX 通道的不一致性。工作天线同时发射各自对应的训练序列,校准天线接收到训练序列后,就可计算各工作天线TX 通道之间的幅度差异和相位差异。TX 校准的训练序列长度为M chip s ,其中基本训练序列为N chip s ,所有工作天线对应的训练序列由N chip s 基本序列循环移位而得到。作为有价值的实例,又不失一般性,取M = 36 , N = 32 。
设实基本训练序列m = ( m1 ,m2 , ⋯,m32 ) ,对应的复基本训练序列m = (m1 ,m2 , ⋯,m32 ) ,即
mi = ( j) i- 1 ·mi (5)
根据循环特性,工作天线1～8 发射的训练序列依次为
m( T ,1) = ( m29 , m30 , m31 , m32 , m1 , m2 , ⋯, m32 )
通信职称论文范文第2篇
通道校准方法可分为两大类,离线校准和在线校准。离线校准是指在系统调试和上电初始化阶段所采取的通道校准措施,主要针对非时变误差。这时由于不考虑对通信的影响,可根据实际需要选择校准算法、参考信号的功率和形式。
在线校准,也称为实时校准,是指系统正常工作阶段所采取的通道校准措施,硕士论文 主要针对时变误差。这时所选择的校准算法、参考信号的功率和形式、以及参考信号的获得方式等,都应该是在不影响正常通信的前提下进行。在线校准是实际通信系统中必须采用的通道校准措施。在此重点研究在线校准方法。
结合实际系统结构,在线校准方法可分为基于校准网络的方法和无校准网络的方法,其中基于校准网络的方法又可进一步分为基于校准通道和基于耦合网络两种方法。无校准网络的方法是采用工作通道轮换发射信号、其它通道接收的方式,从而得到通道之间的补偿系数,该方法由于操作时间较长,而且对通道阵列形式要求较高,因此目前在实际系统中主要采用基于校准网络的方法。
在基于校准网络的方法中,基于校准天线的方法主要应用于均匀圆阵或圆弧阵中,即工作天线均匀分布在圆周上,而校准天线位于圆心。该方法可以对收发通道的所有部分(天线、馈线、射频前端、线性功放和收发信机等) 进行校准,有利于工程实现;基于耦合网络的方法,可以没有校准天线,而是通过耦合器将信号注入,因此无法校准工作天线的幅相误差,但是该方法适用范围更广。
2 通道阵列校准算法
2. 1 基本原理
通道阵列校准(CC) 的功能在于补偿各通道发射( TX) 或接收(RX) 信号之间幅度和相位不一致性,职称论文同时检测某些物理故障。
通道校准算法的基本原理可以等同于信道估计的处理过程。通过估计各个通道的冲激相应,得到相互之间的幅度差异和相位差异,其中,所选择的基本训练序列应该自相关性较强,互相关性较弱。
K 个工作天线通道冲激响应组合成一个矢量,h = [ ( h(1) ) T , ( h(2) ) T , ?, ( h( K) ) T ] T 总长度KW , W为窗长。K 个工作通道对应的训练序列为m( k) =( m( k)1 , m( k)2 , ?, m( k)P + W - 1 ) T , k = 1 , ?K, 其中P 是基本训练序列的长度,接收端利用训练序列估计K 个工作通道的冲激响应,可表示为
em = ( m1 ,m2 , ?,mP) T = Gh + n (1)其中n = ( n1 , n2 , ?, nP) T 是长度为P 的加性高斯白噪声序列, h 为通道冲击响应矢量, G = [ ( G(1) ) T ,( G(2) ) T , ?, ( G( K) ) T ]T , G( k) 为P ×W 阶矩阵, 表示为
G( k) = [ Gkij ](2)
Gkij = m( k)
W + i - j , k = 1 , ?, K, i = 1 , ?, P , j = 1 , ?,W
根据矩阵G的表达式,得到h 的最大似然估计^h 为
^h = [ GH G] - 1 GH em (3)
窗长W =[ P/K]。
如果各工作通道对应的训练序列具有循环特性,则估计通道冲激响应可借用信道估计中FF T 的方法[12 ] ,即
h′= IFFT[FF T(m) ( R) )/FF T( m) ](4)
式中m 表示基本训练序列,m( R) 取决于接收的训练序列。可以证明,在没有噪声的情况下,该估计是无偏的。h′是长度为KW 的通道冲击响应估计矢量。
无论是基于校准通道的方法,还是基于耦合网络的方法,采用的通道校准算法原理相同,研究结论均适用于上述两种校准方法。因此,下面以基于校准通道的方法为例,对通道校准算法进行研究。为分析方便,不失一般性,对8 个通道的系统进行分析。设天线阵列为8 天线单元的均匀圆阵,校准天线位于圆心。在B3G/ 4G系统中,TDD 为一种很有前途的工作方式,此时可选用非盲算法。在FDD 系统,由于上下行频段不同,需要作一定的补偿。训练序列长度P 取32 。
2. 2 发射( TX) 通道校准算法
TX 校准的功能是补偿各工作TX 通道的不一致性。工作天线同时发射各自对应的训练序列,校准天线接收到训练序列后,就可计算各工作天线TX 通道之间的幅度差异和相位差异。TX 校准的训练序列长度为M chip s ,其中基本训练序列为N chip s ,所有工作天线对应的训练序列由N chip s 基本序列循环移位而得到。作为有价值的实例,又不失一般性,取M = 36 , N = 32 。
设实基本训练序列m = ( m1 ,m2 , ?,m32 ) ,对应的复基本训练序列m = (m1 ,m2 , ?,m32 ) ,即
mi = ( j) i- 1 ·mi (5)
根据循环特性,工作天线1~8 发射的训练序列依次为
m( T ,1) = ( m29 , m30 , m31 , m32 , m1 , m2 , ?, m32 )
m( T ,2) = ( m25 , m26 , ?, m32 , m1 , m2 , ?, m28 )
m( T ,3) = ( m21 , m22 , ?, m32 , m1 , m2 , ?, m24 )
m( T ,4) = ( m17 , m18 , ?, m32 , m1 , m2 , ?, m20 )
m( T ,5) = ( m13 , m14 , ?, m32 , m1 , m2 , ?, m16 )
m( T ,6) = ( m9 , m10 , ?, m32 , m1 , m2 , ?, m12 )
m( T ,7) = ( m5 , m6 , ?, m32 , m1 , m2 , ?, m8 )
m( T ,8) = ( m1 , m2 , ?, m32 , m1 , m2 , ?, m4 )
设校准天线接收的训练序列为
m( CA) = ( m( CA)1 , m( CA)2 , ?, m( CA)36 )(6)
由此构造序列
m( R) = ( m( R)1 , m( R)2 , ?, m( R)32 ) (7)
其中m( R)i = m( CA)i+3 , i = 1 ,2 , ?,32
估计天线通道冲激响应可采用式(4) 的方法,则天线通道k 的冲激响应估计为
^h( k) = max[ h′( i) ] , i = ( k - 1) W + 1 , ?, kW , k= 1 , ?, K 此处式中max[ ·]表示从每个用户的冲激响应中取最大值,这是因为,在校准环境下,每个通道总是存在一条最强的直达路径。
接收( RX) 通道校准算法
RX 校准的功能是补偿各工作天线RX 通道的不一致性。校准天线发射训练序列,工作天线同时接收到训练序列后,就可计算各工作天线RX 通道之间的幅度差异和相位差异。RX 校准的训练序列长度为36chip s ,其中基本训练序列为32chip s。
设实训练序列为m = ( m1 ,m2 , ?,m32 ) ,对应的复训练序列为m = (m1 ,m2 , ?,m32 ) ,即
mi = ( j) i- 1 ·mi(8)
校准天线发射的训练序列为
m( CA) = (m29 , m30 , m31 , m32 , m1 , m2 , ?, m32 )
工作天线k 接收的训练序列表示为
m(WA , k) = (m(WAk)1 , m(WA , k)2 , ?, m(WAk)36 ) , k = 1 , ?, K
m( R , k) = ( m( R , k)1 , m( R , k)2 , ?, m( R, k)32 ) , 其中m( R , k)i= m(WA k)
i + 3 , i = 1 , 2 , ?, 32 , k = 1 , ?, K 同样,估计接收通道冲激响应可采用FF T 的方法,即
h′( k) = IFF T[FF T(m( R , k) )/FFT( m)], k = 1 , ?, K(9)
类似地,接收通道k 的冲激响应估计为
^h = max[ h′( k) ] , k =1 , ?, K (10)
3 仿真研究
选择基本训练序列,要求自相关性较强,互相关性较弱。
假设环境为高斯白噪声的通道校准算法的性能仿真:设通道幅度不一致(设方差为0. 1) 时校准算法的统计性能分析。仿真参数: P = 32 , K = 8 。
K 个TX 和RX 通道冲激响应随机生成,幅度服从均值为1 、方差为0. 1 的正态分布,相位服从[0 ,2π]的均匀分布,相位的单位为0 。TX 和RX 通道校准幅度估计均方根误差随信噪比的变化情况以及相位估计均方根误差随信噪比的变化情况分别如图1 到图4 所示, Monte2Carlo仿真结果如下:
由图1~图4 可见,随着信噪比的增大,通道校准算法的幅度和相位估计性能均明显提高。工作总结 RX 通道校准算法的估计精度明显优于TX 通道校准算法。这与TX/ RX 通道校准的实现方法有着密切关系。通道幅度方差为0. 1 、信噪比约为10dB 时,在TX 通道校准中,相位估计均方根误差约为±5°;而RX 通道校准中,相位估计均方根误差约为±4. 5°。
通信职称论文范文第3篇
抓住机遇进军非报刊文化产业，经营产业集群获取竞争优势。
一、新机遇之窗
支柱性产业的重要标准之一，是行业增加值占GDP的5％以上。据国家统计局数据，2010年我国文化产业增加值占GDP的2.75％。未来几年，文化产业将倍增发展。这敞亮了新的机遇之窗。
机遇之一：文化资源业。纸媒的优势在长期积累的文化资源。河北日报报业集团的《糖烟酒周刊》，吸收社会资本建立了河北华糖传媒有限公司，着力打造“中国糖酒食品行业最大的商务和品牌传播平台”。首先是打造三大品牌活动平台：行业评价类平台、论坛招商类平台、互动办刊类平台，实现了从办刊向运营平台的转身。其次是推出多元服务，开办经销商研修院、商通网，2011年又启动精准招商服务，与多家品牌企业建立战略合作关系。
这种开发有普遍性吗？当然有。近20年的新闻改革，特征之一就是报纸操作手法杂志化，做专题、出专刊，都是借鉴杂志的手法。现在综合性都市类报纸的专版专刊，哪家没有房产、汽车、教育（居民消费新三大件）？哪家没有旅游、健康、服饰、餐饮、美容、通信、收藏……以前多用其吸引广告，现在要考虑能否把多年积累的文化资源“纵向开发”。因专版专刊的报道对象，属于文化产业的，人家也要大发展，也需要纸媒牵线搭桥。天作之合，纸媒纵向深入行业、产业、类别、群体等，从报道信息到经营资源，从粉丝变偶像，另开一片天。
机遇之二：文化会展业。与文化资源的纵向开拓相对，文化会展重在横向关联。会展经济被誉为21世纪的“三大无烟产业”，有巨大的关联效应。展览业带动系数高达1：9，即会展产值增加1元，住宿、餐饮、运输、通讯、旅游、贸易等相关产业的收入将增加9元。纸媒大多办过读者节或其他会展，同时出特刊大吸广告，根源就在会展的关联效应。能否把时不时的办会开发成“业”？《华商报》社长周怀忠说，报社会展原与其他公司合作，后来考虑，有比较专业的队伍，为什么不自己做呢？目前“华商报会展公司是西部五省最大的会展公司，曾经一周的业务量突破过三千万。净利润在一千万以上。每年要举办西安最大的汽车展、房展、农副产品展览。”还向外地开拓业务，如举办长春“2009郎朗新年音乐会”，蔡琴演唱会等。会展的年度总收入和利润均翻番。
二、专注于机遇而不是问题
近几年，纸媒压力山大！国外不断传来报刊倒闭的消息，国内发展也部分遇上天花板。大家忙于应对新媒体冲击的问题，做了好多战略规划、成就了好多职称论文。问题当然要讨论，但要重提德鲁克的忠告：如果问题“是讨论的唯一事情的话，机遇就会在忽视当中溜走。企业若想营造重视企业家精神的气氛，就必须特别注意也应该讨论机遇”。企业家精神运用到管理，“第一个也是最简单的一个做法是管理层将目光放在寻找机遇上。”直言之，专注于机遇而不是问题。我们继续找机遇。
机遇之三：文化地产业。1980年代后期重新活跃的报业多种经营，做得最成功的大概是房地产。借助信息和品牌优势，媒体确实较容易拿到地块。现在要考虑能否把重点从“商业地产”转向“文化地产”，因为各地要建文化产业园、创意产业园、文化城等等。湖北日报传媒集团利用自己印务公司的旧厂房，改建为“181创意产业园”。为入驻企业搭建集创意、产品设计、展示、交易于一体的综合平台。2011年7月正式开园，3万平米的办公区域一租而空，包括央视、腾讯等37家文化企业入驻。“181”成为湖北省创意产业示范基地，全国首家传媒特色的文化创意产业园。
机遇之四：移动多媒体。纸媒近10年真被新媒体纠缠得苦！看对方红红火火，据说报纸又要消亡，一心想把读者“摆渡”到网上，搞电子版、搞报网融合、搞有声报纸、搞3D报纸、iPhone来了上iPhone、iPad又来了……追得那么辛苦，仰望华丽丽的45度天空，摆渡读者的问题依然没解决。能不能把问题放一放……2011年4月28日，第三届全球互联网大会分论坛的主题是“索罗门”（SoLoMo）。短短数月，IT业都在热议这新词——So-social：社交化；Lo-local：本地化；Mo-mobile：移动化。摩根斯坦利的分析师玛丽?米克曾预言，移动互联网将在5年内超过桌面互联网。人们用移动设备接入互联网的时间将显著上升，与此相伴，基于用户当时位置的服务将蒸蒸日上。
这就是机遇！2010年广州亚运会前夕，《南方都市报》在iPad上推出“广州亚运指南”客户端。结合移动互联网地理位置服务，为用户提供亚运赛程、参观、赛事资讯，还有亚运场馆周边旅游、交通、餐饮、住宿等信息，根据动态位置调用GPS路线导航，有查询电话拨打。具备中、英、韩、日四种语言，iPad上收费1.99美元。在苹果商店上架不到一周，跃升体育收费类销售榜第一位，成为《南方都市报》第一个实现收费的产品。
通信职称论文范文第4篇
关键词:高速公路;安全管理;意义;内容;建议
随着我国高速公路的不断建设，机动车保有量的持续增加，交通事故呈上升趋势，开展高速公路的安全管理研究也日益重要。如何提高高速公路管理的科学化，协调好人、车、路及管理部门的关系，建立一套符合中国交通实际的管理体系，为人民群众提供更安全的公路交通，是安全管理科学中的一个重要课题，值得深入研究和探讨。
一、高速公路安全管理的若干理论
安全就是对国家和人民的生命财产负责，安全就是稳定、就是发展、就是生产力、就是效益，安全管理居各项管理工作之首。有关国际资料统计表明，国家或企业组织对安全生产的投入产出比是1比80，所以安全生产是最值得投入的高回报项目。布置任务，先布置安全工作;督察生产，先督察安全业绩。
企业制定全年安全生产重大责任性事故的目标，在此总目标下，各基层单位(集体)制定各级各项工作的安全目标，细化量化。
划分安全责任是安全生产工作的重要环节。
建立健全各项安全制度和岗位操作规程，用严格的制度和规章约束行为，从班组到全公司严格建立安全生产管理网络，配备专、兼职安全员，严格坚持安全检查制度。坚持“安全第一，预防为主”的方针，强化忧患意识、责任意识和防范意识。
在具体工作处理容易出问题的环节，可称之事故预防的重点。安全工作重点，就是找出人和物中最容易出问题的地方。安全工作要有抓手，有突破口，通过开展活动把安全贯穿到工作的全过程。
高速公路是全封闭、多车道、具有中央分隔带、全立体交叉、集中管理、控制出入、多种安全服务设施配套齐全的高标准汽车专用公路。高速公路具有行驶速度高，通行能力大等特点，由于高速公路采取了一系列的措施，交通事故大为减少，其事故率只有一般公路的1/3—1/4，但是由于高速公路上车速快，一旦发生事故，其严重性增大，高速公路事故的死亡率是一般公路的两倍。我国高速公路交通事故发生起数和死伤人数较多，这主要是由于我国的高速公路起步不久，驾驶员对高速公路不熟悉、不适应，也和高速公路管理水平落后有关。我国正处于高速公路建设迅猛发展时期，高速公路发生重大事故，其政治影响和经济损失都十分严重，所以，研究高速公路安全管理具有重要意义。 职称论文
二、安全管理体系的构成
高速公路交通安全是一个由人、车、路、管理组成的系统问题，这4个因素相互协调、相互作用，任何因素出现问题，都将影响到交通安全。其中人的因素至关重要，高速公路上的事故由人为因素引起的占95%。汽车在行驶过程中的制动性能、转向操纵性能等对交通安全也有很大影响。高速公路本身的构造、安全设施也是影响交通安全的因素。交通管理，对保障高速公路交通安全具有重要作用。笔者将从以下4个方面进行讨论:
1、人的因素
由于高速公路全封闭、全立交，路况良好，所以驾驶员在行驶过程中不需采用很多措施，这样导致驾驶员警惕性下降，一旦遇到问题，反应不及时，就容易发生交通事故。导致交通事故发生的原因主要是驾驶员缺少高速公路行驶经验，缺乏高速公路交通常识，驾驶员长时间疲劳驾驶，以及驾驶员的交通安全法规意识薄弱，例如:无证驾驶、酒后开车、超速行驶、违章超车及违章装载、车辆间距过近等。在雨雾天气及路面结冰或雨后积水时，更容易发生交通事故。此外，乘车人在高速公路上随意上下车以及擅自在高速公路上穿行都是引发交通事故的原因。
2、车的因素
在高速公路上行驶的汽车车速高，所以要求车况良好，发动机、轮胎、制动系统都应该在行驶前进行维护和检查。轮胎爆裂是我国高速公路发生交通事故的最普遍原因之一，因此而引起方向失控的情况十分严重，占车辆引起交通事故的19%，其他的原因包括发动机故障、发动机过热、电气故障、燃料用尽等。车辆在高速公路上行驶时，要注意规定车速，还要注意应与其他车辆保持一定距离，车速过高或过低都是十分危险的，要注意行车道的占用，还需注意载物的规定，不要超载，不要偏载而造成离心力过大而发生交通事故。
3、路的因素
路的因素主要指高速公路的线形设计和道路结构。其中线形设计与交通事故关系较大，如道路的曲率半径过小、直线距离过长、视距过小、纵坡过大，平纵线形不协调等。此外，路面的强度稳定性、平整度和抗滑性也是影响高速公路安全行驶的原因。由于高速公路车速高的特点，路面上的一个小石粒或路面结构小的破损都可能导致大的交通事故，故高速公路的保养也非常重要。
4、管理的因素
高速公路管理，在我国还没有统一的模式，由于“一路两制”即公安部门和交通部门职责不清，使得管理出现问题。此外，管理的硬件设施落后，科学化管理水平低，也是影响高速公路安全的因素。高速公路安全管理部门应对高速公路提供有效的管理，为人民提供安全、舒适、通畅、迅捷的行车环境，从而减少交通事故，保证通行安全。
三、针对安全管理体系提出的几点建议
1、应对驾驶员加强教育和管理，提高驾驶员的素质，针对高速公路的行驶特点，对驾驶员进行安全教育，让驾驶员懂得高速公路行驶中的注意事项。对违章的驾驶员进行教育处理，使之从中吸取教训。驾驶员在行驶前应注意制定合理的行车计划，不要疲劳驾驶，不要超速行驶，对车辆要进行必要的检查，应按要求使用安全带。此外，要加强对全社会的安全法规教育，使人们了解高速公路与一般公路的区别，加强高速公路安全附属设施的管理及维护，从而杜绝乘车人在高速公路上随意上下车及行人穿越高速公路现象的发生。
2、保持良好的车况，严禁超速行驶，注意保持车距，严禁超载。对超速、超载的车辆进行必要的处罚，并结合安全教育，使其认识到问题的严重性和危害性。
3、我国的高速公路设计是以汽车的计算行驶速度来决定线形标准的，但是在高速公路上，许多汽车都是以大于计算行驶速度的速度行驶的，所以，笔者认为公路的设计应以一个大于计算行驶速度的速度为标准来计算各种线形指标，这样做，虽然工程造价提高了，但交通事故却会下降，那么社会效益还是比较好的，而且随着汽车工业的不断发展，这样也适应汽车性能不断提高的要求。此外，在道路设计时，选用合适的线形标准，注意道路的平纵线形配合，道路的路面设计及施工应符合国家规范要求，且在道路投入运营后，注意养护与维修，在线形不好的事故多发地带要设立醒目的标志提醒驾驶员注意。
4、我国现阶段只是进行了大规模的道路建设，落后的交通管理系统制约了高速公路的使用效果，应研究智能运输系统，将先进的检测、通信、计算机技术综合应用于道路交通运输系统中，使车辆和道路的功能智能化，提高运输效率、保障交通安全、改善行车安全、减少行车污染。
通信职称论文范文第5篇
关键词: 独立随机过程;计数系统;归纳法;保险业
概率论是一门应用非常广泛的学科。在数学史上，它的产生是以帕斯卡和费马在1654 年的七封通信为标志的。由于这些信件中所解决的问题多是与赌博有关的点数问题，因此人们总是把概率论的产生归功于赌博这项机遇游戏。但考古学发现告诉我们，赌博游戏早在文明初期就已经存在了，迄今已有几千年的历史，而概率论从诞生至今不过三百余年，这说明赌博并不是概率论产生的决定性条件。在从赌博出现到概率论产生之间的这段“空白”期，必定还有一些十分关键的因素正在孕育之中。那么这些因素是什么? 换句话说，需要具备哪些先决条件，概率论才能得以形成?
一 独立随机过程的出现
对概率论而言，两个最主要的概念就是独立性和随机性[1 ] 。概率论是从研究古典概型开始的，它所涉及的研究对象是大量的独立随机过程。通过对这些过程中出现的问题的解决，概率理论体系才逐渐地建立起来。因此要考察概率论的产生条件，我们首先应当对独立随机过程的产生有充分的了解。
事实上，这种过程的雏形早在原始社会就已经存在了，那时的占卜师们使用动物的趾骨作为占卜工具，将一个或多个趾骨投掷出去，趾骨落地后的不同形状指示神对人事的不同意见。由于投掷趾骨这个过程所产生的结果具有不可预测性，而每次投掷的结果也互不影响，这与我们今天投掷骰子的基本原理相当，因此趾骨可以被看作是骰子的雏形。但是由于趾骨形状的规则性较差，各种结果出现的机率不完全相同(即不具备等可能性) ，所以趾骨产生的随机过程还不是我们今天意义上的独立随机过程。加之趾骨作为一种占卜工具，其本身具有神圣的地位，普通人不可能轻易使用，这也在某种程度上阻碍了人们对随机过程的认识。
随着社会的进步和文明的发展，骰子变得越来越普遍，不仅数量增多，规则性也日益精良，此时它已不再是一件神圣的器具而逐渐成为普通大众的日常用具。从原理上看，只要一枚骰子是质地均匀的，它就可以产生一系列标准的独立随机过程。这些过程具备良好的性质(独立性、随机性、等可能性) ，是进行概率研究的理想对象。如果经常接触这些随机过程，就很有可能从中发现某些规律性。实际上，通过对骰子的研究我们确实发现了一些有趣的现象。在考古出土的骰子当中，有一些被证明是用于赌博的工具，它们的形状规则而质地却不均匀，也就是说，骰子的重心并不在其几何中心。可以想像，如果骰子的某一面较重，则其对面朝上的机率就会增大，这种骰子明显是为了赌博时用于作弊。而从另一个角度看，如果古代人知道质地不均匀的骰子产生各个结果的可能性不同，那么他们必定清楚一个均匀的骰子产生任何一个结果的机率是相等的。也就是说，经常从事赌博的人必然可以通过大量的游戏过程，意识到掷骰子所得到的结果具有某种规律性，并且这种规律性还可以通过改变骰子的质地而得到相应的改变。虽然古代人的这些意识还只停留在经验总结的水平上，却不得不承认这是一种最原始的概率思想。
赌博游戏存在的时间之长、范围之广、形式之多令人惊讶。但有如此众多的人沉迷于这种游戏活动，也在客观上积累了大量的可供学者进行研究的随机过程。更为重要的是，
在进行赌博的过程中，或许是受到经济利益的驱使，已经开始有人试图解开骰子的奥秘。意大利数学家卡尔达诺就是其中的一位。他本人是个大赌徒，嗜赌如命，但他却具有极高的数学天分。在赌博的过程中，卡尔达诺充分发挥了他的数学才能，研究可以常胜不输的方法。据说他曾参加过这样一种赌法:把两颗骰子掷出去，以每个骰子朝上的点数之和作为赌的内容。那么，赌注下在多少点上最有利?
两个骰子朝上的面共有36 种可能，点数之和分别为2～12 共11 种，从上图可知，7 位于此六阶矩阵的对角线上，它出现的概率为6/ 36 = 1/ 6 ，大于其他点数出现的概率，因此卡尔达诺预言说押7 最好。这种思想今天看来很简单，但在当时却是很杰出的。他还以自己丰富的实践经验为基础，写成了全面探讨赌博的《机遇博奕》(Liber de Ludo Aleae 英译为The Book of Game of Chance) 一书，书中记载了他研究赌博的全部成果，并且明确指出骰子应为“诚实的”(honest) ，即六个面出现的机会相等，以便在此基础上研究掷多粒骰子的等可能结果数[2 ] 。
这些实例充分说明，赌博曾对概率论的产生起过积极的作用。这可能就是人们在谈到概率论时总是把它与赌博联系在一起的缘故吧。但是我们应该认识到，赌博的价值并不在于其作为一种游戏的娱乐作用，而在于这种机遇游戏的过程实际上就是良好的独立随机过程。只有出现了独立随机过程，概率论才有了最初的研究对象。而概率论也的确是在解决机遇游戏中出现的各种问题的基础上建立起自己的理论体系的。因此在概率论的孕育期，可以作为一种模型进行研究的机遇游戏过程即独立随机过程的出现是概率论得以产生的一个重要前提条件。
二 先进计数系统的出现
前面曾经提到，独立随机过程的出现并不是概率论诞生的决定性因素。职称论文 仅有概率思想而不能将概率结果表达出来，也不能形成完整的理论。概率论是一门以计算见长的数学分支，计算过程中需要运用大量的加法和乘法原理(组合数学原理) 进行纯数字运算。对于现代人来说，概率计算并不是一件难事。但是对于16 世纪以前的人来说，计算却是十分困难的，原因就在于古代缺乏简便的计数系统。当时的计数符号既繁琐又落后，书写和使用都很不方便，只能用来做简单的记录，一旦数目增大，运算复杂，这些原始的符号就尽显弊端了。而没有简便的计数符号，进行概率计算将是十分困难的事，因此计数符号是否先进也在一定程度上决定着概率论的形成。
对于这一点，现代人可能不容易体会得到，究竟古代的计数符号复杂到什么程度呢? 我们可以以古罗马的计数系统为例来说明。
古罗马的计数系统是一种现在最为人们熟悉的简单分群数系，大约形成于纪元前后。罗马人创造了一种由7 个基本符号组成的5 进与10 进的混合进制记数法，即
I V XL C D M
15 1050 100 500 1000
在表示其他数字时采取符号重复的办法，如Ⅲ表示3 ，XX表示20 ，CC表示200 等。但如果数字较大表示起来就相当复杂了，比如:1999 =MDCCCCLXXXXVIIII
后来为了简化这种复杂的表示法，罗马人又引进了减法原则，即在一个较大的单位前放一个较小单位表示两者之差，如Ⅳ表示4 ，CM表示900 ，则1999 =MCMXCIX
如果要计算235 ×4 = 940 ，现代的竖式是
而公元8 世纪时英国学者阿尔琴演算同一道题的过程则要复杂得多:古罗马数字对于这样一个既不含分数和小数，数字又很简单(只有三位数) 的乘法运算处理起来尚且如此复杂，可以想象，即使数学家有足够的时间和耐心，要解决概率计算里涉及的大量纯数字运算也是一件太耗费精力的事。在这种情况下想要作出成果，数学家们的时间不是用来研究理论而只能是忙于应付这些繁重的计算工作了。显然古罗马的计数系统并不适合于进行计算，而事实上，欧洲的代数学相比几何学而言迟迟没能发展起来，很大程度上也是由于受到这种落后的计数系统的限制。不仅仅是古罗马数字，在人类文明史上出现过的其他几种计数系统(如古埃及、古巴比伦等的计数系统) 也由于符号过于复杂，同样不能承担进行大量计算的任务。
相反，以位值制为基本原理的阿拉伯数字则比古罗马数字以及古代其他的计数系统要先进得多，它不但书写简便，而且非常有利于加法、乘法的运算及小数和分数的表示。从上面的例子可以看出，它的使用可以大大节省运算时间，提高运算效率。正是由于使用了这种先进的计数符号，阿拉伯数字的发明者———古印度人的组合数学(组合数学原理是概率计算运用较多的一种数学工具) 才得以领先欧洲人许多。据记载，印度人，特别是公元前三百年左右的耆那数学家就由于宗教原因开展了对排列与组合的研究。公元四百年，印度人就已经掌握了抽样与骰子之间的关系(比欧洲人早一千二百年) 。而直到公元8 世纪时，商业活动和战争才将这种先进的数字符号带到了西班牙，这些符号又经过了八百年的演化，终于在16 世纪定型为今天的样子。
数字符号的简单与否对概率论究竟有什么样的影响，我们不妨举例说明:
问:有n 个人，当n 为多少时，至少有两人生日相同的概率大于二分之一?
假设所有人生日均不相同的概率为P ，则
P = (365/ 365) ×(364/ 365) ×⋯×[ (365 - n + 1) / 365 ]
而题中所求之概率P(n) = 1 - P = 1 - (365/ 365) ×(364/365) ×⋯×[ (365 - n + 1) / 365 ]
通过计算得出结论，当n = 23 时，P(n) = 0. 51 > 0. 5 ，因此答案为23。
这是概率论中著名的“生日问题”，也是一种很典型的概率计算问题。从它的计算过程中我们不难看出，数字运算在概率论中占有重要的地位。如果使用古罗马的计数法，这样一个概率问题从表达到计算都会相当繁琐，以至于它的求解几乎是不可能的。
对于阿拉伯数字的伟大功绩， 大数学家拉普拉斯(Laplace) 有如下评价:“用不多的记号表示全部的数的思想，赋予它的除了形式上的意义外，还有位置上的意义。它是如此绝妙非常，正是由于这种简易难以估量⋯⋯我们显然看出其引进之多么不易。”[3 ] 阿拉伯数字的出现为概率的表达和计算扫清了阻碍，如果没有这些简便的符号，概率论可能还只停留在概率思想的阶段。正是由于使用了可以简洁地表示分数和小数的阿拉伯数字，才使概率思想得以通过形式化的符号清晰地表现出来并逐渐形成理论体系。在概率论的孕育阶段，这种形式化的过程是十分必要的，它使得对概率的理解和计算成为可能，因此先进的计数系统对概率论的形成和发展都起着重要的作用。
三 概率论产生的方法论基础———归纳法
除了需要具备上述因素以外，概率论的形成还需要具备归纳思维。概率论是一门具有明显二重性的理论体系:“一方面它反映了从大量机遇现象中抽象出来的稳定的规律性;另一方面它关系着人们对证明命题的证据或方法的相信程度”。[ 4 ]这两方面特性都以归纳法作为最基本的研究方法，因此可以说，归纳法是概率论的方法论基础，概率论的产生必须在归纳法被广泛运用的前提下才成为可能。归纳法虽然是与演绎法同时存在的逻辑方法，但在文艺复兴以前，占主导地位的推理方式是演绎思维(不具有扩展性) ，归纳思维是不受重视的。直到文艺复兴运动以后，这种状况才被打破。归纳法因其具有扩展性而逐渐成为进行科学发现的主导方法。
从演绎到归纳，这个过程实际上是一种思维方式的转变过程，虽然转变是在潜移默化中完成的，但转变本身对概率论的出现却起着决定性的作用。我们可以通过考察“概率论”(probability) 一词的词根“可能的”(probable) 来说明这种转变。在古希腊“， probable”并不是今天的这个含义，它曾意味着“可靠的”或“可取的”，比如说一位医生是“probable”就是指这位医生是可以信赖的。但到了中世纪，这个词的含义发生了变化，它已经和权威联系在一起了。当时的人们在判断事情的时候不是依靠思考或证据而是盲目地相信权威，相信更早的先人所说的话。在这种情况下，如果说某个命题或某个事件是“probable”，就是说它可以被权威的学者或《圣经》之类的权威著作所证明。而经过了文艺复兴之后，人们终于意识到对自然界进行探索(而不是崇拜权威) 才是最有价值的事，正如伽利略所说的那样:“当我们得到自然界的意志时，权威是没有意义的。”[5 ] 因此，“probable”才逐渐与权威脱离了关系。15、16 世纪时它已经具有了今天的含义“可能的”，不过这种可能性不再是权威而是基于人们对自然界的认识基础之上的。
“probable”一词的演化体现了人们认识事物方式的转变过程。当然这并不是说，文艺复兴以前没有归纳思维。留学生论文当一个人看到天黑的时候他会自然想到太阳落山了，因为每天太阳落山后天都会黑。这种归纳的能力是与生俱来的，即使中世纪的人们思想受到了禁锢，这种能力却还不至消失。而抛弃了权威的人们比先辈们的进步之处在于，他们是用归纳法(而不是演绎法) 来研究自然界和社会现象的。他们将各种现象当作是自然或社会的“特征”，进而把特征看作是某种更深层的内存原因的外在表现。通过使用归纳推理进行研究，他们就可以发现这些内在原因，从而达到揭开自然界奥秘和了解社会运行规律的目的。于是在好奇心的驱使之下，归纳思维被充分地激发出来。而这一点恰恰是概率论得已实现的必要条件。从概率论的第一重特性中可以看出，概率论所研究的对象是大量的随机现象，如赌博游戏中掷骰子的点数，城市人口的出生和死亡人数等等。这些多数来自于人们社会活动的记录都为概率论进行统计研究提供了必须的数据资料。虽然这些记录的收集与整理其目的并不在于发现什么规律，但善于运用归纳思维的人却能从中挖掘出有价值的研究素材。例如，早在16 世纪，意大利数学家卡尔达诺就在频繁的赌博过程中发现了骰子的某些规律性并在《机遇博奕》一书中加以阐述;17 世纪，英国商人J·格龙特通过对定期公布的伦敦居民死亡公告的分析研究，发现了死亡率呈现出的某种规律性[6 ] ;莱布尼兹在对法律案件进行研究时也注意到某个地区的犯罪率在一定时期内趋向于一致性。如果没有很好的归纳分析的能力，想要从大量繁杂的数据中抽象出规律是不可能的。而事实上，在17 世纪60 年代左右，归纳法作为一种研究方法已经深入人心，多数科学家和社会学家都在不自觉地使用归纳的推理方法分析统计数据。除了上述两人(格龙特和莱布尼兹) 外，统计工作还吸引了如惠更斯、伯努利、哈雷等一大批优秀学者。正是由于许多人都具备了运用归纳法进行推理的能力，才能够把各自领域中看似毫无秩序的资料有目的地进行整理和提炼，并得到极为相似的结论:随机现象并不是完全无规律的，大量的随机现象的集合往往表现出某种稳定的规律性。概率论的统计规律正是在这种情况下被发现的。
概率论的第二重特性同样离不开归纳法的使用。既然概率论反映的是人们对证明命题的证据的相信程度(即置信度) ，那么首先应该知道证据是什么，证据从何而来。事实上，证据的获得就是依靠归纳法来实现的。在对自然界特征的认识达到一定程度的情况下，人们会根据现有的资料作出一些推理，这个推理的过程本身就是归纳的过程。当假设被提出之后，所有可以对其合理性提供支持的材料就成了证据，即证据首先是相对于假设而言的。如果没有归纳法的使用，证据也就不存在了。由于归纳推理在前提为真的情况下不能确保结论必然为真，因此证据对假设的支持度总是有限的。在这种情况下，使用归纳推理得到的命题的合理性便不能得到充分的保障。而概率论的第二重特性就是针对这个问题的，证据究竟在多大程度上能够为假设提供支持? 这些证据本身的可信度有多少? 为解决归纳问题而形成的概率理论对后来的自然科学和逻辑学的发展都起到了重要的作用。
归纳法的使用为概率论的形成提供了方法论基础。它一方面使得概率的统计规律得以被发现，另一方面，也使概率论本身具有了方法论意义。从时间上看，概率论正是在归纳法被普遍运用的年代开始萌芽的。因此，作为一种具有扩展性的研究方法，归纳法为概率论的诞生提供了坚实的思维保障和方法论保障，在概率论的形成过程中，这种保障具有不容忽视的地位。四 社会需求对概率论形成的促进作用
与前面述及的几点因素相比，社会因素显然不能作为概率论产生的内在因素，而只能被当作是一种外在因素。但从概率论发展的过程来看，作为一种与实际生活紧密相关的学科，其理论体系在相当大的程度上是基于对社会和经济问题的研究而形成的，因此对实际问题的解决始终是概率理论形成的一种外在动力。在这一点上，社会因素与概率理论形成了一种互动的关系，它们需要彼此相结合才能得到各自的良好发展。从17、18 世纪概率论的初期阶段来看，社会经济的需求对概率论的促进作用是相当巨大的[7 ] 。
在社会需求中，最主要的是来自保险业的需求。保险业早在奴隶社会便已有雏型，古埃及、古巴比伦、古代中国都曾出现过集体交纳税金以应付突发事件的情形。到了14 世纪，随着海上贸易的迅速发展，在各主要海上贸易国先后形成了海上保险这种最早的保险形式。其后，火灾保险、人寿保险也相继诞生。各种保险虽形式各异，但原理相同，都是靠收取保金来分担风险的。以海上保险为例，经营海上贸易的船主向保险机构(保险公司) 交纳一笔投保金，若货船安全抵达目的地，则投保金归保险机构所有;若途中货船遭遇意外而使船主蒙受损失，则由保险机构根据损失情况予以船主相应的赔偿。这样做的目的是为了将海上贸易的巨大风险转由两方(即船主与保险公司) 共同承担[8 ] 。从这个过程中可以看出，对保险公司而言，只要船只不出事，那么盈利将是肯定的;对船主而言，即使船只出事，也可以不必由自己承担全部损失。
从性质上看，从事这种事业实际上就是一种赌博行为，两方都面临巨大风险。而这种涉及不确定因素的随机事件恰恰属于概率论的研究范围。工作总结 由于保险业是一项于双方都有利的事业，因此在16、17 世纪得到了快速的发展，欧洲各主要的海上贸易国如英国、法国、意大利等都纷纷成立保险公司，以支持海上贸易的发展。此外还出现了专门为他人解决商业中利率问题的“精算师”。不过在保险业刚起步的时候，并没有合理的概率理论为保金的制定提供指导，最初确定投保金和赔偿金的数额全凭经验，因此曾经出现过很长时间的混乱局面。而这样做的直接后果就是不可避免地导致经济损失。例如在17 世纪，养老金的计算就是一个焦点问题。荷兰是当时欧洲最著名的养老胜地和避难场所，但其养老金的计算却极为糟糕，以致政府连年亏损。这种状况一直持续到18 世纪，概率理论有了相当的发展，而统计工作也日渐完善之后，情况才有所改观[9 ] 。在结合大量统计数据的前提下，运用概率理论进行分析和计算，由此得到的结果才更有可能保证投资者的经济利益。
我们可以举一个人寿保险的例子来说明概率理论是如何应用到保险事业中来的:2500 个同年龄段的人参加人寿保险，每人每年1 月交投保费12 元。如果投保人当年死亡，则其家属可获赔2000 元。假设参加投保的人死亡率为0. 002 ，那么保险公司赔本的概率是多少?
从直观上看，如果当年的死亡人数不超过15 人，则保险公司肯定获利，反之，则赔本。不过单凭经验是绝对不行的，必需有一套合理的理论来帮助处理此类问题。根据所给条件，每年的投保费总收入为2500 ×12 = 30000 (元) ，当死亡人数n ≥15 时不能盈利。令所求之概率为P ，由二项分布的计算公式可以得出P(n ≥15) = 0. 000069。也就是说，如果按以上条件进行投保并且不出现特别重大的意外，则保险公司有几乎百分之百的可能性会盈利。
这个问题就是通过将概率理论运用到关于人口死亡的统计结果之上从而得到解决的。这个简单的例子告诉我们，概率理论对保险业的发展有着相当重要的指导作用。根据统计结果来确定在什么样的条件下保险公司才能盈利是概率理论对保险业最主要的贡献，它可以计算出一项保险业务在具备哪些条件的情况下会使保险公司获得收益，并进而保证保险公司的经营活动进入良性循环的轨道。从另一方面看，最初保险业的快速发展与其不具有基本的理论依据是极不协调的，这很容易导致保险公司由于决策失误而蒙受经济损失。因此保险事业迫切需要有合理的数学理论作为指导。在当时的社会环境下，由科学家参与解决实际问题是非常有效的，而由保险所产生的实际问题确实曾吸引了当时众多优秀数学家的目光。在1700 - 1800 年间，包括欧拉、伯努利兄弟、棣莫弗(de Moivre) 、高斯等在内的许多著名学者都曾对保险问题进行过研究，这些研究的成果极大地充实了概率理论本身。
可以说，经济因素和概率理论在彼此结合的过程中形成了良好的互动关系，一方面数学家们可以运用已有的理论解决现实问题。另一方面，新问题的出现也大大刺激了新理论的诞生。概率论的应用为保险业的合理化、规范化提供了保证，正是由于有了概率论作理论指导，保险业的发展才能够步入正轨。反过来，保险业所出现的新的实际问题，也在客观上促进了概率理论的进一步完善。这样，对于概率论的发展来说，保险业的需求便顺理成章地成为了一个巨大的动力。
五 总结
概率论的产生就像它的理论那样是一种大量偶然因素结合作用下的必然结果。首先，赌博这种机遇游戏提供了一种良好的独立随机过程，在进行赌博的过程中，最原始的概率思想被激发出来;其次，先进的计数系统为概率思想的表达扫清了阻碍，也使得这些思想得以形式化并形成系统的理论。当然在获得概率思想的过程中，思维方式的转变和研究方法的进步才是最根本的关键性条件。如果没有归纳法的使用，即使存在着良好的独立随机过程也不可能使人们认识到大量统计数据中所隐藏着的规律性。此外，社会经济的发展，需要借助数学工具解决许多类似保险金的计算这样的实际问题，而这些吸引了众多优秀数学家们兴趣的问题对于概率论的形成是功不可没的，它大大刺激了概率理论的发展，使概率论的理论体系得到了极大的完善。上述四个因素都是概率论产生的重要条件，但是它们彼此之间并没有明显的时间上的先后顺序，最初它们的发展是各自独立的，但是随后这些条件逐渐结合在一起，使得原本零散的概率思想开始系统化、条理化。从概率论的历史来看，这几种因素的结合点就是17 世纪末至18 世纪初，因此概率论在这个时间诞生是很自然的事。
了解概率论的产生条件对于我们理解概率论在当今社会的重大意义有很好的帮助。今天，随着概率理论的广泛应用，它已不仅仅是一种用于解决实际问题的工具，而上升为具有重大认识论意义的学科。概率论不仅改变了人们研究问题的方法，更改变了人们看待世界的角度。这个世界不是绝对必然的，它充斥着大量的偶然性，所谓规律也只是在相当的程度上被我们所接受和信任的命题而已。运用概率，我们就可以避免由归纳法和决定论带来的许多问题和争论。科学发现的确需要偶然性，现代科学向我们证明，概率理念和概率方法已经成为进行科学研究的一项重要手段。
【参 考 文 献】
[1 ] Ian Hacking. An Introduction to Probability and Inductive Logic [M] . CambridgeUniversity Press ，2001. 23.
[2 ]陈希孺. 数理统计学小史[J ] . 数理统计与管理，1998 ，17(2) : 61 - 62.
[3 ]张楚廷. 数学方法论[M] . 长沙:湖南科学技术出版社，1989. 272 - 274.
[4 ] Ian Hacking. The Emergence of Probability[M] . Cambridge Uni-versity Press ，2001. 1.
[5 ]莫里斯·克莱因. 古今数学思想(第二册) [M] . 上海:上海科学技术出版社，2002. 35.
[6 ]柳延延. 现代科学方法的两个源头[J ] . 自然科学史研究，1996 ，15(4) :310 - 311.
[7 ]Neil Schlager. Science and Its Times. Vol 4 :205 - 206 ，Vol 5 :205 - 208. Gale Group ， 2001.