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.     

带驻留时间隐马尔可夫模型学习算法的改进

对隐马尔可夫模（hidden Markov model：HMM）的状态驻留时间的概率进行了修订,给出了改进的带驻留时间隐马尔可夫模型的结构,并在传统的隐马尔可夫模型（traditional hidden Markov model：THMM）的基础上讨论了新模型的前向-后向变量,导出了新模型的前向-后向算法的迭代公式,同时也给出了新模型各个参数的重估公式．     

基于改进的隐马尔可夫模型的网页预取

为提高基于隐马尔可夫模型(HMM:Hidden Markov Model)的网页预取精度,对经典隐马尔可夫模型的两个前提假设进行了扩展,推导出新模型中计算观测序列概率的公式.由此构建出可用于网页预取的高阶隐马尔可夫模型,同时为降低高阶隐马尔可夫模型的空间复杂度,给出了构建树状状态空间存储访问序列的算法.介绍了将改进的隐马尔可夫模型应用于网页预取的具体方法,通过对比实验证实该方法的预取准确度提高了7%.     

极大祖先图的马尔可夫性质研究

极大祖先图可编码为含有潜变量的有向无圈图模型的条件独立性关系。不同的极大祖先图可表示相同的条件独立集,称之为马尔可夫等价。基于有向无圈图模型,给出了构造极大祖先图的算法,研究了极大祖先图的马尔可夫性质,并给出了构造极大祖先图马尔可夫等价类的方向准则。     

n阶隐马尔可夫模型的参数估计

给出了n阶隐马尔可夫模型( HMMn)的定义及结构.在传统的隐马尔可夫模型及二阶隐马尔可夫模型( HMM2)的基础上研究了HMMn的前向、后向算法,Baum-Welch算法,并导出了HMMn在单观测序列和多观测序列培训两种情况下的参数估计公式.     

与观测信息相关的二阶隐马尔可夫模型的参数估计

给出了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立的条件下与观测信息相关的二阶隐马尔可夫模型的结构及改进模型的前向后向算法与Baum-Welch算法,并导出了改进模型的参数估计公式.     

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.     

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.     

具有随机保费离散半马尔可夫风险模型的生存概率

半马尔可夫风险模型通过构造一个外在的马尔可夫环境来刻画保险公司所处环境的变化,可以用来处理保险公司在实际运营过程中出现的各种相依关系.考虑到保险实践中保费收入具有不确定性,构建一类具有随机保费收入的离散半马尔可夫风险模型,其中保费收入由一个独立的二项过程来刻画.利用概率生成函数的技巧,给出生存概率所满足的递归计算公式.建立了生存概率在零初值时所满足的2个线性方程,通过求解线性方程组可以给出零初值时生存概率的解析表达式,进而利用递归公式得到任意初值的生存概率.作为应用,最后对理论结果做了数值分析.     

多重随机环境中的马尔可夫链

引入了多重随机环境中的马尔可夫链,讨论了多重随机环境中的马尔可夫链的若干性质,给出了多重随机环境中的马尔可夫链的几个应用背景.证明了多重随机环境中的马尔可夫链的一个存在性定理,获得了多重随机环境中的马尔可夫链若干等价描述.     

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。     

马尔可夫链二项模型的一个注记

Rudolfer S.M提出马尔可夫链二项模型,以拟合某些n次相依试验中成功的次数、本文指出它的不足之处、给出正确的方差表达式和参数的矩估计量,并对n=3情况作了马尔可夫链二项模型和其它模型的比较。     

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.     

隐马尔可夫模型及其在自动词类标注中的应用

介绍了马尔可夫对《欧根·奥涅金》的数学研究,说明了语言的使用是一个随机过程,通过天气事件的实例对马尔可夫链和隐马尔可夫模型进行了数学描述,最后应用隐马尔可夫模型来解决自然语言处理中的自动词类标注问题。     

基于改进的隐马尔科夫模型的语音识别方法

针对隐马尔可夫（HMM）语音识别模型状态输出独立同分布等与语音实际特性不够协调的假设以及在使用段长信息时存在的缺陷,对隐马尔可夫模型进行改进,提出马尔可夫族模型。马尔可夫族模型可看作一个数学上由多个马尔可夫链构成的多重随机过程,HMM模型则是双重随机过程,因而,HMM模型可视为马尔可夫族模型的特例。马尔可夫族模型用条件独立性假设取代了HMM模型的独立性假设。相对条件独立性假设,独立性假设是过强假设,因而,基于马尔可夫族模型的语音模型更符合语音实际物理过程。在马尔可夫族语音识别模型中引入状态段长信息,能自动根据语速对语音单元段长进行调整。非特定人连续语音实验结果表明,利用状态段长信息的改进语音识别模型比经典HMM模型的性能明显提高。     

农田灌溉的马尔可夫决策规划模型

本文应用离散时间的马尔可夫决策规划(MDP)的原理和方法,建立了农田灌溉的MDP模型。同时,给出了求解(择优)的算法,并对一个简化的例子进行了实际求解。最后,讨论了模型的进一步发展。     

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.     

故障维修时间影响的两部件串联系统研究

维修是提高系统可靠性的常用手段,可修系统可靠性分析是可靠性理论的一个重要分支.运用随机过程与概率论的方法,在新的假设下研究了两部件串联马尔可夫可修系统,建立了新的模型,得到了新模型的若干可靠性指标,并给出了证明.     

FSMC无线通信应用综述

有限状态马尔可夫信道模型(FSMC)在无线通信领域有着十分重要的应用。在许多衰落情况下的信道建模都用到该模型。该模型是基于无后效性的随机过程,马尔可夫过程建立的。在满足马尔可夫性质的条件下,若将接收SNR按与有限个信道状态相应的间隔离散化,则得到有限状态马尔可夫信道模型(FSMC)。总结了到目前为止的科研成果,从对FSMC模型的简介和建立开始,而后给出FSMC的相关表征参数的分析计算方法。还重点介绍了该模型在通信领域的应用,包括无线通信建模和具体到瑞利信道时FSMC的建立和评价。     

基于极大似然的马尔可夫链初始状态估计的数学规划

参数估计是马尔可夫模型中的常见问题.基于初始状态的重要性,本文对初始状态未知的马尔可夫链模型的初始状态进行估计,并根据状态可见与否将模型分成一般马尔可夫模型和隐马尔可夫模型.考虑观测状态或观测符号的数量,基于极大似然原理分别建立了线性规划和非线性规划模型,并证明各阶段状态的概率满足规范性.对于线性规划模型,指出其可以用单纯形法求解,并给出了解的表达.对于非线性模型,指出其最优解的存在性,并利用库恩-塔克条件(K-T条件)将模型转化成方程组的形式.算例分析中,在基于库恩-塔克条件的方程组不易求解的情形下,运用lingo得到了满足模型的解.