基于不规则二阶树的多尺度表示和多尺度建模

多数现象或过程具有Markov性,对在不同尺度上拥有对同一目标进行观测的多传感器系统,利用Markov过程的条件独立性,提出了不规则树的新概念,建立了动态过程基于不规则二阶树的多尺度表示方法,给出了确定多尺度模型中各种参数的具体步骤,并通过计算机仿真实验验证了所建立的动态过程基于不规则树的多尺度表示方法和多尺度模型的有效性与实用性.     

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.     

带混合算子的自适应遗传算法的收敛性研究

针对标准遗传算法存在搜索效率不高以及过早收敛的问题,利用自适应遗传算子提高算法的优化性能,并结合混合算子增加种群的多样度,设计了一类带混合算子的自适应遗传算法,给出了该算法的具体实施步骤,利用Markov链理论研究了该算法的收敛性问题,并通过模拟实验分析了该算法的性能。实验及分析表明,该算法切实可行,可操作性好,具有一定的通用性。     

基于量子的免疫进化算法及收敛性

分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力。在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

动态贝叶斯网精确推理中联合树算法的改进

基于动态贝叶斯网络处理动态不确定性问题的过程中推理是非常重要的,而推理算法的优劣决定推理的执行效率;文章在分析联合树性质的基础上提出一种较简单的3/2片联合树算法,该算法不需要限制消去顺序且只作一次扩展;讨论了算法的复杂度,并作了试验比较。     

刚性多支点传动轴主共振分析

根据质心运动定理、Galerkin法和Heaviside函数,求得非惯性系下倾斜刚性多支点传动轴的弯曲运动方程.在此基础上,用多尺度法求得稳态下主共振的一次近似定常解.分析了主共振的振型、最大振幅、稳定性和振幅突变性.结果表明:传动轴的弯曲运动方程是Duffing方程;主共振时,各段轴相互影响;每段轴主共振的振型与两支点轴主共振的振型相同;主共振的最大振幅在最大跨距的轴段上;主共振时,轴的振幅有可能突变,振幅突变的频率区间长度很小,其频率略小于固有频率.     

基于马尔可夫链的体育成绩管理分析系统

以管理信息系统技术和马尔可夫链思想为基础,结合Windows Access数据库服务器的相关技术,用Delphi7.0作为前台应用程序开发工具,建立了一个体育成绩管理分析系统.介绍了马尔可夫链思想,设计了系统功能,描述了系统的数据库结构,最后用马尔可夫链思想对教学结果进行了评估.该系统具有简单实用、操作方便、可靠性强等特点.     

基于马尔可夫决策过程的MES系统动态调度方法

针对以事件为驱动的网络化制造环境下生产系统的特征,扩展马尔可夫决策过程,根据生产制造的特点进行动态生产调度方法的研究.以面向用户标准为基础,用制造系统响应时间来评价调度算法在不同规则下具有的性能特点;根据分析结果分别确定各种调度规则在预期时间内能够达到生产优化调度或满意调度的可能程度.将调度规则与实际生产相结合,设计网络化制造环境下动态调度指令单管理系统,实现制造管理的信息化.本系统可以按照用户需求实时反映生产制造信息;根据企业情况确定调度规则,生成调度决策方案,最大程度保证企业利益.     

Forecasting under model uncertainty: Non-homogeneous hidden Markov models with Pòlya-Gamma data augmentation

We consider finite state-space non-homogeneous hidden Markov models for forecasting univariate time series. Given a set of predictors, the time series are modeled via predictive regressions with state-dependent coefficients and time-varying transition probabilities that depend on the predictors via a logistic/multinomial function. In a hidden Markov setting, inference for logistic regression coefficients becomes complicated and in some cases impossible due to convergence issues. In this paper, we aim to address this problem utilizing the recently proposed Pólya-Gamma latent variable scheme. Also, we allow for model uncertainty regarding the predictors that affect the series both linearly — in the mean — and non-linearly — in the transition matrix. Predictor selection and inference on the model parameters are based on an automatic Markov chain Monte Carlo scheme with reversible jump steps. Hence the proposed methodology can be used as a black box for predicting time series. Using simulation experiments, we illustrate the performance of our algorithm in various setups, in terms of mixing properties, model selection and predictive ability. An empirical study on realized volatility data shows that our methodology gives improved forecasts compared to benchmark models.     

基于数量柔性契约与Markov链的应急物资采购模型

突发灾害是以一定概率发生的随机事件,其状态总是不断发生转移,使政府已采购的应急物资在状态好转时易造成浪费,在状态持续恶化时难以满足突发需求,因此考虑突发灾害状态转移的应急物资采购策略对提升政府应急物资保障能力至关重要.本文将突发灾害状态转移过程视为一个有限次的齐次Markov链,构建了基于数量柔性契约的应急物资采购模型,分析了政企达成合作的条件与双方最优决策策略.采用数值计算与敏感性分析验证该模型的有效性,讨论了若干外生变量对政企最优决策策略与双方成本收益的影响,提出了重要的管理启示.结果表明,突发灾害状态转移情形下的应急物资采购模型既能提高政府应急物资保障能力,又可以保障企业合理收益与控制政府成本.