马尔可夫链二项模型矩估计的存在唯一性

本文研究｛０，１｝－状态马尔可夫链二项模型多数矩估计的存在性、唯一性和强相合性。     

基于灰色马尔可夫链的农民平均收入实证研究

将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对农村居民人均纯收入进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM(1,1)模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,得到马尔可夫链预测精度明显高于GM(1,1)模型预测.     

厦门市GDP二次参数拟合灰色马尔可夫链预测模型

将二次参数拟合灰色理论与马尔可夫链相结合,给出了二次参数拟合灰色马尔可夫链预测厦门市GDP的预测方法,结果表明比单纯利用二次参数拟合灰色模型进行预测精度更高.     

广义复合马尔可夫二项模型的破产概率

将复合马尔可夫二项模型推广为保费收取过程而得到广义复合马尔可夫二项模型并研究其破产概率.给出该模型破产概率的递推公式及其Lundberg型指数的上界.     

一种基于程序状态的随机测试模型

讨论了马尔可夫链模型在随机程序测试中的应用。在建立了程序的马尔可夫链测试模型和马尔可夫链使用模型的基础上，提出了衡量测试完备性的量化计算公式和估计程序平均失败频率的计算公式。测试结果证实了其可行性和正确性。     

马尔可夫链在爆破网路分析中的应用

将爆破网路中常见的一些典型形式化归成马尔可夫链的模型,给出了这些马尔可夫链的转移概率矩阵,并将跨越式网路化归成一种“推广的马尔可夫链”,对这种推广的马尔可夫链的任意ｍ步转移概率和ｍ步全转移概率提出了简炼的矩阵算法。     

关于m重隐非齐次马尔可夫模型的混合性

研究了m重隐非齐次马尔可夫模型的混合性.首先给出了m重非齐次马尔可夫链混合性的定义,然后证明了m重非齐次马尔可夫链满足混合性的充分条件,最后将所得结果推广到了m重隐非齐次马尔可夫模型上,为进一步研究多重隐马尔可夫模型提供了理论基础.     

关于二值马氏链的一个强大数定律

引进了二值随机变量序列相对于二值马尔可夫链的随机比较系数的概念,利用这个概念给出了二值马尔可夫链的一个新的强大数定律.     

一类隐非齐次马尔可夫模型的强极限定理

在假定隐藏的马氏链为非齐次且从隐藏链到观测链的转移矩阵列也与时刻n有关的情况下,对一类在发音过程中常用的隐马尔可夫模型进行研究.这类模型的主要特点是观测链不仅受当前状态的影响还与上一时刻的状态有关.先给出了该模型的强极限定律,然后得出了状态出现频率的强极根定理.     

基于马尔可夫链嵌入法的两阶段Start-Up验证试验模型

为了给出两阶段start-up验证试验模型相关指标的解析表达式,构造了符合两阶段start-up验证试验模型状态转移规律的马尔可夫链.应用马尔可夫链相关理论给出了试验次数的期望、方差、分布律、分布函数,以及接受和拒绝产品的概率矩阵表达式.数值示例表明,对于各种参数的两阶段start-up验证试验模型相关指标求解问题,有限马尔可夫链嵌入法比概率生成函数法更加有效.     

带交易费的路径依赖欧式期权的数值算法

考虑市场存在固定比例交易费的路径依赖欧式期权定价和数值计算问题,对变分不等方程采用马式链和修正的二叉树相结合的方法进行离散,并在粘性解意义下证明了离散格式的收敛性.     

周期查询式固定服务排队系统的分析与研究

采用嵌入马尔可夫链理论和概率母函数的方法,在离散时间状态下对周期查询式固定(K=1)服务排队系统进行了分析,得到了报文的平均排队队长和平均等待时间的性能参数,并对排队系统进行了仿真实验,验证了分析的正确性.     

基于马尔可夫链的半监督分类器

提出了一种基于马尔可夫链的半监督分类方法．通过在马尔可夫链模型中引入奖励，将向量之间的距离与夹角自然地结合起来．利用吸收态的概念对马尔可夫链模型进行了瞬态分析．未知数据的扩散抑止了误差的传播．真实数据的实验结果表明，该方法是一种比较有效的半监督分类方法．     

一种基于离散马尔可夫过程的诊断风险模型

文章建立了一个基于贝叶斯公式和马尔可夫链的诊断模型,并根据中国现有的医疗管理体制进行假设检验,对假设结果进行评价。在分类过程中应用贝叶斯决策,将医疗诊断简单情况下的二值分类进行研究,同时依据分类平均风险最小的原则给出了分类的决策函数,并应用贝叶斯理论和马尔可夫过程进行讨论。实验证实了在我国建立强制医疗责任保险制度的正确性与必要性。     

任意离散值随机变量序列泛函的一类强极限定理

当 {Xn,n≥ 0 }是离散值随机变量序列时 ,建立了关于泛函 { fn(X0 ,X1,… ,Xn) ,n≥ 1}的强极限定理 ,作为推论 ,得出了关于任意随机变量序列及m重非齐次马氏链的随机选择的强极限定理 ,它是关于 (单重 )非齐次马氏链的随机选择的强极限定理的推广 .     

基于Markov链的集束型晶圆制造设备预防性维护建模

为了有效提高集束型晶圆制造设备的运行可靠性,同时降低其维护成本,提出了基于Markov链的预防性维护建模方法.根据集束型晶圆制造设备的特点,将设备使用情形分为运行状态、预防性保养状态、保养未能回复状态、预防性维修状态和维修无法回复状态,建立了设备状态转移模型.在此基础上,建立了集束型晶圆制造设备的预防性维护成本模型,进行了仿真实验分析.结果表明,该模型可有效分析不同参数组合下的单位时间预防性维护期望成本.     

用Hopfield神经网络求解一类Markov链的客户关系管理模型

以客户关系管理(custom er re lationsh ip m anage-m en t,CRM)的数学模型为背景,研究了如何用Hop fie ld神经网络构建一类M arkov链表述的CRM的客户分类分析和评价的计算模型。从一种不同于现CRM的对客户关系评价的思路入手,用M arkov链建模。分析该类马氏链建立的CRM数学模型的特点(无限次交易),分析连续Hop fie ld神经网络计算的内在特点。从矩阵结构和求逆的角度,发现这两个不同概念模型的数学模型具有相同的特点。研究结果将该类马氏链的CRM模型计算同Hop fie ld神经网络计算关联起来。这表明可以用连续Hop fie ld神经网络计算该类M arkov链的CRM模型。