一般集合上首达时序列的强马尔可夫性

本文论证了齐次马尔可夫链状态空间的一般子集的首达时为一个停时,利用强马尔可夫性得到相应的序列仍为一个齐次马尔可夫链,进而得到一般集上首达时序列的强马尔可夫性．     

一类隐马尔可夫模型的若干极限性质

假定隐藏的马尔可夫链为非齐次，研究隐非齐次马尔可夫模型的一些强极限定理．首先在引理中得出了隐非齐次马尔可夫模型的一些性质，从而导出了隐非齐次马尔可夫模型的三元函数一类平均值的强极限定理．作为定理的推论，得到了隐非齐次马尔可夫模型状态出现频率的一类强极限定理．隐马尔可夫模型可应用于弱相依随机变量的建模上，也可用作研究发音过程、神经生理学与生物遗传等方面的工具．     

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.     

关于隐马尔可夫模型的一个极限性质

隐马尔可夫模型是研究发音过程、神经生理学与生物遗传等问题的有力工具,并且在弱相依变量的建模上得到了广泛应用.本文假定隐藏的马氏链为非齐次的,从而导出了该模型泛函序列{fn(X0,...,Xn,Yn)}的强极限定理.     

关于可列m重非齐次马氏链的一个强大数定律

研究了可列m重非齐次马氏链的一个强大数定律.首先给出可列m重非齐次马氏链的定义,然后利用鞅的极限定理再结合遍历系数得到可列m重非齐次马氏链的一个强大数定律,所得结论能够推广已有文献中的一些结果,并对进一步研究多重马氏链提供了理论基础,且能为实际问题如语声、电视信号等多重马尔可夫信源的研究提供理论依据.     

马尔可夫链在教学评价中的应用

首先介绍了齐次马尔可夫链理论的基本原理,针对马尔可夫链在教学评价中应用的基本思想,提出在前后状态一致基础上构建转移矩阵,并从转移矩阵出发,分析了整体的进步度,预测了今后教学效果.为合理、有效地评价教学效果提供理论和实践依据,结果表明运用齐次马尔可夫链分析法进行教学质量评价是较好的.     

城市年用水量的马尔可夫过程仿真预测

城市年用水量是一个齐次马尔可夫链。根据某城市统计年鉴中近20a的用水量,建立一步转移概率矩阵,通过马尔可夫链的计算机仿真,预测了今后5a的用水量。同时,对仿真结果进行了精度估计。     

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.     

城市年用水量的马尔可夫过程仿真预测

城市年用水量是一个齐次马尔可夫链.根据某城市统计年鉴中近20 a的用水量,建立一步转移概率矩阵,通过马尔可夫链的计算机仿真,预测了今后5 a的用水量.同时,对仿真结果进行了精度估计.     

矩阵秩在判定齐次马尔可夫链遍历性中的应用

利用常规方法判断齐次马尔可夫链的遍历性有时显得比较麻烦,文章引入矩阵秩,给出判断齐次马尔可夫链遍历性的一个新方法.设{Xk,k≥0}为具有n个状态的齐次马氏链,R(Z)=m,则有:当m=n时,齐次马氏{Xk,k≥0}具有遍历性;当m相似文献   

马尔可夫信源的熵分类法

在对一组具有相关关系的随机序列数据进行分类时，若序列很长，将这组数据看成是马尔可夫链的一个样本，于是，该问题就成为判别这组数据源于哪个马尔可夫信源总体的问题。在介绍马尔可夫信源熵及其极限熵的基础上，提出三个判别准则，并以DNA序列分类为例，分别进行验证，结果表明，判别准则3的性能优于其他方法。     

关于Ghouila—Houri定理的注记

Ghouila—Houri 得到强连通有向图 D 是有向 H 图的充分条件.强连通有向图 D 中,若对任一点 V.d((?))≥p,则 D 是有向 H 图。任一有向图都可以看作某个相应马尔可夫链的转移概率图。我们应用马尔可夫链理论得到:强连通有向图 D 中,如果 min{δ~+(D),δ~-(D)}≥p/d,则 D 是有向 H图。这里 d 是马尔可夫链周期,因此 d≥2。当 d=2时,即是 Ghouil—Houri 定理条件。     

教学效果的齐次马尔可夫链分析软件开发研究

本文介绍了教学效果的齐次马尔可夫链分析法软件的设计方法，及对统计过程常见的特殊形状转移矩阵，计算方法误差导问题的处理技术。     

马尔可夫链模型及其应用研究

马尔可夫链模型是一种将时间序列看作一个随机过程,通过对事物不同状态的初始概率及状态之间的转移概率的研究来预测事物未来状态的数学方法。本文阐述了马尔可夫链模型的原理,并以某技术企业人才职称结构为例进行了预测分析。     

齐次马尔可夫链分析法在教学效果综合评价中的应用

文章利用齐次马尔可夫链分析法,对教师的教学效果进行综合评价,通过计算和分析,客观地评价教师的教学效果,解决了从学生的成绩去评价教学工作质量时学生的基础存在差异的问题。     

运用齐次马尔可夫链分析法进行教学质量评价

文章首先介绍了齐次马尔可夫链分析法的基本原理，在此基础上应用此方法，利用同一地区两所学校1995年中考成绩和1998年高考成绩对两所学校的教学质量进行了分析比较，文章最后还采用协方差分析方法对这两所学校的教学质量进行了评价，结果表明了运用齐次马尔可夫链分析法进行教学质量评价的可行性。     

Markov过程的一个不变测度问题

马尔可夫链的不变测度在马尔可夫过程的常返性和遍历性的研究中具有十分重要的地位。该文利用了不中断分解定理得到了遍历Q过程R(λ)的不变测度和一类单瞬时态拟Q-矩阵的不变测度的一般表达形式,并构造了一个Kolmogorov矩阵,解决了在单瞬时态不可和的条件下D．Wmiams教授提出的开问题,即给定已知不变测度的条件,Q过程的存在性问题。     

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.     

基于BP神经网络与加权模糊马尔可夫链的粮食组合预测模型

根据数据序列具有宏观变化、微观波动、相近性和相依性,建立了基于BP神经网络与模糊加权马尔可夫链的数据预测模型.首先利用BP神经网络对数据拟合,对残差进行模糊C均值聚类得到马尔可夫链的状态区间,以此求出状态转移概率矩阵,并利用归一化后的自相系数对其进行改进,确定出预测数据所属状态区间,根据状态区间求出预测值.从实例分析表明该文算法具有较高的精确度和可靠性,应用前景广阔.     

无线局域网基于静态马尔可夫链的异常检测技术研究

本文利用马尔可夫模型建立了一个正常集,也就是统计模型,通过计算该模型对一个实际观测序列的支持概率来判断是否存在异常行为,并给出基于静态马尔可夫链的检测算法,最后给出试验结果.