马尔可夫链及其在经济预测中的应用

研究了马尔可夫链及其在经济预测中的应用，目的在于，在产品销售过程中，如何才能投入最小、收益最大。     

色盲遗传马氏链的极限概率分布

在这篇文章中，我们根据色盲伴性遗传规律，给出其马尔可夫链的权限概率分布     

SOFM和HMM在矢量量化码本优化中的应用

在语音压缩编码中，矢量量化占有很大比重和计算量。码本的好坏与方法的选择有很大关系。将基于神经网络的ＳＯＦＭ（自组织特征映射算法）和ＨＭＭ（隐含马尔可夫过程）应用于矢量量化，从而产生更为优良的码本。     

冲击减振系统转移概率密度函数的研究

研究单自由度系统在平稳随机激励作用下，使用冲击减振器得出自由活动物体和主振体碰撞后，自由活动物体的速度遵从一步记忆的马尔可夫过程。得到了振动系统的转移概率密度函数。     

马尔可夫链模型在寿险中的应用

文章就保险公司的短期保单建立了一个具有吸收状态的马尔可夫链的数学模型，并分析了这种马氏链的性质，然后结合实例了解了这些性质的实际意义．     

马尔可夫链在太湖流域梅雨期预报中的应用

依据1954~1991年太湖流域的入、出梅日期以及梅雨集中期,应用马尔可夫链预报了太湖流域1992年和1993年的梅雨期,并利用其平稳分布分析了梅雨期系统在各状态下的概率.应用结果表明:在太湖流域气候条件稳定的情况下,历史数据越多越精确,预测也就越可靠;以马氏链预测梅雨状态的方法是一种概率预报方法,需通过大量的预测检验才能显示出该方法的准确性和可靠性.     

基于多个Markov信道的联合自动请求重发协议

讨论了三种在多个并行的Markov信道上进行实时数据传输时使用的选择重发式自动请求重发(SR-ARO)协议.构造了一个简单的多信道数据传输模型.以此为背景,在原有的独立多信道SR-ARQ(IMSR-ARQ)和循环联合SR-ARQ(RJSR-ARQ)的基础上,提出了针对Markov信道的交叉联合SR-ARQ(CJSR-ARQ)协议.并对这三种SR-ARQ协议的性能,主要是数据包的重发尝试次数和接收端的重排缓冲区占用情况,进行了理论分析和软件仿真.结果表明,在仿真中假定的信道条件下CJSR-ARQ可以在保持系统吞吐率不变的情况下,减小数据包重发的次数以及重发次数在不同数据包之间的差别,同时显著地减小了重排缓冲区的占用率.     

分布式被动传感器网异步采样下的机动目标跟踪

针对分布式被动传感器网的特点，提出了一种异步采样条件下机动目标跟踪方法。该方法采用交互式多模型概率数据互联滤波器跟踪机动目标。为启动滤波器，采用最大似然法估计目标初始状态；为适应异步观测条件，提出了马尔可夫转移概率计算方法。仿真实验表明，在分布式被动传感器网中采用该算法能有效进行机动目标跟踪。     

城市快速道路车道合道路口通行能力分析之半马尔可夫模型

证明在城市快速道路上合并车道,其实际通行能力将因车流交织行为而发生退化,以至小于前行车道的设计通行能力.文章运用全概率公式,构造了半马尔可夫转移方程组,其输入变辆是车辆到达率及车辆让行率,它们分别反映了车流情况及行车行为,然后再运用母函数分析方法,给出了车辆队列有限与无穷的临界点.     

基于马尔可夫预测模型的数据仓库缓存管理

提出了一种基于马尔可夫预测模型的数据仓库缓存管理策略.将Chunk作为缓存的基本粒度单位,通过收集用户已提交的查询,利用马尔可夫模型预测下一步用户将要访问的视图区域的概率分布,并在此概率分布的基础上提出了基于预测风险的缓存淘汰算法.实验结果表明,算法缓存命中率高,有效地缩短了OLAP查询的响应时间,提升了系统的整体性能.