带状态依赖标值的马尔科夫调制泊松过程的熵率和相互信息率?

导出了带状态依赖标值的马尔科夫调制泊松点过程的熵率和相互信息率.模拟研究显示MLE的精度和效与隐马尔科夫过程的相互信息率有关.     

基于改进隐马尔科夫模型的鲁棒用户行为识别

提出了一种基于改进隐马尔科夫模型的用户行为识别方法.采用遗传算法用于优化隐马尔科夫模型的初始参数,将混沌算子代替遗传算法中高斯变异算子,以避免传统遗传算法在收敛过程中的停滞和早熟问题,并有效解决传统隐马尔科夫模型中Baum-Welch算法对初始参数敏感的问题.此外,采用UCI中ADLs数据对用户行为进行识别,实验结果表明该方法具有很高的识别率和可靠性.     

隐马尔科夫多元线性回归模型中未知隐状态个数的贝叶斯模型选择

针对隐马尔科夫模型在进行马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)迭代时隐状态向量不停改变的问题.首先,使用贝叶斯方法研究隐状态个数未知的隐马尔科夫多元线性回归模型,对偏差信息准则计算方法进行改进.其次,使用MCMC算法对模型进行后验模拟,计算模型的DIC值.最后,通过比较不同隐状态个数模型的DIC值实现了贝叶斯模型选择的目的.     

基于隐马尔科夫模型的基因预测算法

为更好地从DNA序列中识别蛋白质编码区,提高计算效率,将隐马尔科夫模型与前向算法相结合,提出一种生物基因的预测算法.理论证明,该隐马尔科夫模型与经过EM算法优化后的模型具有相同的参数,能够降低计算量,提高计算效率.利用该方法对DNA序列F56F11.4a的外显子进行识别的仿真结果表明,该算法是有效的.     

基于离散隐马尔科夫模型的语音识别技术

概述语音识别技术的基本原理,对当前三种主要识别技术--动态时间规整技术、隐含马尔科夫模型技术及人工神经网络技术进行比较,重点介绍基于离散隐马尔科夫模型(DHMM)的语音识别系统的实现.     

小波变换在隐马尔科夫模型非参数估计中的应用

给出了隐马尔科夫随机动态系统模型，并且介绍了小波变换在隐马尔科夫模型(HMM)非参数估计中的应用，同时探讨了其中Haar小波正交级数估计量分解尺度的选取．     

基于CHMM的行为识别系统设计

阐述了行为识别的基本过程.将前景序列进行归一化后,采用二维主成分分析方法(2DPCA)降维进行特征提取,利用连续隐马尔科夫模型(CHMM)建模,对行为有效分类和识别.实验结果表明,该设计方案的识别率可以达到95%.     

在部分信息下股票收益服从隐马尔科夫模型的最优交易策略

讨论了部分信息下股票支付红利的最优交易策略.考虑一个多种股票模型,股票价格过程满足随机微分方程,股票价格的瞬时收益率由有限状态连续时间的马尔科夫链刻画.在投资者终端财富预期效用最大化目标下,利用隐马尔科夫模型(HMM)滤波理论和Malliavin分析,导出最优交易策略的显式表达式.     

基于HMM的VaR风险度量及其实证分析

文章基于隐马尔科夫模型(HMM)提出了度量金融资产风险价值(VaR)的HMM-ARMA-GARCH模型。首先对金融资产收益率序列建立正常状态和异常状态的隐马尔科夫模型,使用期望最大化算法估算出模型中的未知参数,再利用Viterbi算法估算出收益率序列所对应的隐状态序列,根据隐状态序列把收益率序列数据分成正常状态类序列和异常状态类序列2个大类,对2个状态类序列分别建立ARMA-GARCH模型来估算VaR。最后利用该模型和传统的ARMA-GARCH模型对上证企债指数进行了实证分析,采用Ku-piec失败频率检验法对VaR的准确性进行检验。实证结果表明,该模型的VaR计算方法具有较好的估计效果,能够有效地降低GARCH模型高估波动持续性的现象。     

基于隐马尔科夫度量场模型的车辆检测和跟踪

针对多目标检测和跟踪过程中常发生的合并和分裂现象,提出一种对不同运动目标假设不同的运动模型,并基于隐马尔科夫度量场(HMMF)的检测和跟踪算法.为了更准确地估计目标的运动参数,还提出了一种简单有效的单目相机标定算法.仿真结果表明,文中算法对遮挡不敏感,即使在发生遮挡、合并或分裂情况时也能很好地跟踪运动目标.     

Ruin Probability with Variable Premium Rate and Disturbed by Diffusion in a Markovian Environment

We consider a risk model with a premium rate which varies with the level of free reserves. In this model, the occurrence of claims is described by a Cox process with Markov intensity process, and the influence of stochastic factors is considered by adding a diffusion process. The integro-differential equation for the ruin probability is derived by a infinitesimal method.     

两参数强马氏过程之间的关系

利用两参数马氏过程和单参数强马氏过程的定义方式及各种停点之间的关系, 定义了1-强马氏过程、 2-强马氏过程和宽将来强马氏过程, 其中参数变换都是非随机的. 在随机过程循序可测条件下, 得到了*-强马氏过程一定是1,2-强马氏过程; 1,2-强马氏过程一定是宽将来强马氏过程. 在(F₄)条件下, 1,2-强马氏过程一定是单点强马氏过程. 宽将来强马氏过程一定是单点强马氏过程.     

基于灰色马尔可夫模型的专利申请量增长率预测

由于专利申请量年平均增长率受多种因素的影响,本文把专利申请量年平均增长率的变化过程视为一随机过程,将灰色系统理论与离散状态的马尔可夫链相结合,提出了专利申请量年平均增长率变化过程的灰色马尔可夫预测模型。在状态划分过程中,采用均值一标准差分级法进行指标分级与状态划分,在实例分析中,把11年的专利申请量年平均增长率资料划分成五种状态。预测分析结果表明,利用灰色马尔可夫预测模型进行专利申请量年平均增长率的变化过程预测是可行的。     

加载速率对锈蚀钢筋与混凝土粘结性能的影响

进行了加载速度对锈蚀钢筋与混凝土粘结强度影响的研究分析，试验研究表明高速率加载作用下，构件承载力，破坏形式，粘结应力分布都与静力加载作用下的结果有明显不同，较高的锈蚀率使粘结强度下降，较高的加载速率使粘结强度提高，且试验研究表明锈蚀率影响与加载速率影响互不相关，此外结合试验结果和结粘区域破坏过程是马尔柯夫过程的假定，给出了综合考虑锈蚀度，加载速率对粘结强度影响的拟合公式。     

基于马尔可夫骨架过程的资金流动模型

在马尔可夫骨架过程理论的基础上讨论了资金流动模型．通过对此模型进行马尔可夫骨架过程建模并分析其瞬时分布,得出在任一时刻t的账户资金额Q（t）是某一非负线性方程的最小非负解．     

随机存储下多人拣选系统拥堵率研究

为了解决由于仓库订单量增加而导致的拣选效率问题以及合理调度拣选者数量和仓库面积的关系。建立了随机存储下S形拣选策略的随机模型,并根据拣选策略研究拣选过程中产生的拥堵问题,在前人所研究的两人拣选系统的拥堵率问题上,本文研究利用马尔科夫过程构建三人拣选系统的状态转移矩阵和平稳分布函数,最后通过仿真模拟出多人拣选系统的拥堵率。通过对比两人和三人拣选系统以及两种拣选策略下的距离模型,得出拣选面和拣选者之间的数量关系对拥堵率的影响,对有效应对应急物流需求、合理控制电商拣选作业环节的拥堵率提供了依据。     

资金流动模型的马尔可夫骨架过程分析

在马尔可夫骨架过程理论的基础上讨论了资金流动模型.通过对此模型进行马尔可夫骨架过程建模并分析其瞬时分布,得出在任一时刻t的账户资金额Q(t)是某一非负线性方程的最小非负解.     

基于词性预测的中文文本自动查错研究

运用语料库语言学统计方法对中文文本自动查错的有关问题进行探讨 ,使用词性间关系进行查错 ,主要依据词性二元同现概率、互信息、词性 2阶Markov模型     

具有破产概率的马尔可夫股利贴现模型

在企业存在破产可能性条件下,研究破产概率对股利贴现模型的影响,在马尔可夫过程的基本假定下,给出了对应股利零增长状况和固定增长状况的具有破产概率的马尔可夫股利贴现模型·模拟结果显示,该模型能够比较准确估计股利现值,可以纠正现行模型对股利现值的高估情况,该模型可用于企业估价和投资项目评估·     

鞅逼近与预解式表示收敛的几个定理

通过引入平稳遍历Markov过程的鞅逼近和S_t(f)的预解式表示, 给出并证明了S_t(f)存在鞅逼近当且仅当预解式表示收敛, 对于Markov链有相应的公式化结果. 表明通过预解式构造平稳遍历Markov过程加性泛函的鞅逼近方法在此意义下具有普遍性.