火灾事故的灰色-马尔可夫模型预测研究

鉴于火灾事故的发生受多种复杂因素的影响,并且具有较大的随机性和波动性的特点,笔者等将灰色模型和马尔可夫模型相结合,建立火灾事故的灰色–马尔可夫模型,利用灰色模型的灰色性和马尔可夫模型的随机性来体现各自的优点,并运用该模型对全国农村火灾事故进行预测。实际应用表明,灰色–马尔可夫模型的预测精度明显高于灰色模型的预测精度,完全能满足预测精度的要求,可以较好地用于火灾事故的预测。     

能源消费结构变化及其环境效益实证研究

以南京市规模以上工业企业主要能源消费情况和污染物排放情况为研究对象,通过运用灰色GM(1.1)模型和马尔可夫模型对能源消费总量和结构进行预测,并通过分析能源消费结构变化量与污染物排放变化量间的关系,研究能源消费结构变化产生的环境效益,为合理制定能源消费政策提供一定的依据.预测结果显示能源消费总量缓慢增长,各能源间存在一定程度的转换,能源消费结构出现小幅波动,环境效益主要表现为原煤、原油比重的降低,天然气、其它经加工的二次能源和电力比重的上升对污染物二氧化硫、烟尘、粉尘和废气排放量的减少起到积极作用.     

基于马尔科夫过程的行驶工况构建中数据处理与分析

在利用马尔科夫过程构建行驶工况的方法中,将车辆的行驶状况看做一个随机过程,只需求得实验数据的状态转移矩阵,便可得到随机过程的统计性质,通过对实验数据进行状态划分、模型事件分类、模型事件集确定,最终可得到实验数据的转移矩阵。文章简述了马尔科夫构建行驶工况的基本原理及实验数据的处理方法和转移矩阵的求法,并利用VBA语言设计了一种数据分析处理程序。     

关于三状态马氏过程的复函数的功率谱密度（英）

得到了关于不可约的三状态马氏过程的复函数的自相关函数与功率谱密度的显式表达式.由三次和五次方程理论得到: 当转移速率矩阵存在相同的特征值时,给出复函数的功率谱密度在[0,+∞)上非单调的一个充要条件;当转移速率矩阵存在不同的非零特征值时,给出复函数的功率谱密度在[0,+∞) 上非单调的一些充分条件.     

基于不同分组层策略的认知无线电网络性能分析

文中根据次用户采用的不同分组层策略,提出了两种认知无线电网络模型及其性能分析方法,推导了次用户的丢包率、分组时延、吞吐量以及频谱利用率表达式。同时,为了验证理论分析模型的准确性,对认知无线电网络的性能进行了仿真。分析和仿真结果表明：（1） 分析模型能准确地评估认知无线电网络的性能;（2）次用户的丢包率、分组时延和频谱利用率随着业务流入速率的增加而增加;（3）使用认知无线电技术,能大大提高频谱利用率;（4）次用户采用不同的分组层策略对频谱利用率的影响很小,但对吞吐量的影响很大。     

一种基于马尔可夫链与模糊综合评判的教学评估改进算法

针对基于模糊综合评判和马尔可夫链建立的教学质量评估模型在特殊情况下的评估效果不够合理的问题,提出了一种数学期望的新定义,并在此基础上改进评估算法,可有效提高评估结果的合理性.     

基于马尔科夫模型的词汇语义相似度计算

在《知网2002》的基础上,充分利用其层次结构,引入了马尔科夫模型来计算词汇语义相似度,实验证明,算法取得较理想的实验结果．     

基于模糊理论的关键词识别算法

针对关键词发音相似易混淆及反词模型难确定、难训练等问题,提出一种结合模糊理论的方法,利用模糊C均值聚类算法对候选关键词进行2次聚类,同时将新的聚类中心作为反词模型进行最后确认.实验结果表明,这种方法使识别率得到了显著的提高.     

基于跳辨识-MCMC组合算法的人民币汇率跳扩散模型参数估计问题

针对人民币汇率收益率时间序列数据存在的跳变特征,采用跳扩散模型对其时间序列数据进行描述.为识别跳变规律并解决模型的参数估计问题,提出了基于跳辨识-MCMC的组合算法:即结合Lee-Mykland的跳辨识方法与MCMC(蒙特卡罗马尔可夫链)方法形成组合算法,利用仿真实验,通过误差分析得出组合算法在跳扩散模型参数估计方面效果明显优于单一MCMC方法.以人民币/美元日汇率数据为样本进行实证分析,结果表明组合算法不但能较为准确地识别出汇率收益率的跳变时刻及规律,而且其模型参数估计的有效性大大提高.     

基于联合时频特征和HMM的多方位SAR目标识别

研究了联合时频特征和隐马尔科夫模型(hidden Markov model, HMM)的多方位合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)目标识别方法。利用HMM模型可以有效地对多方位SAR目标特征分析及识别。在HMM多方位SAR目标识别中的关键之一是SAR目标回波高分辨率距离像(high resolution range profile, HRRP)的特征提取。提出了一种时变频因子加权Fisher鉴别的特征提取方法。利用MSTAR实测SAR目标数据集进行了特征提取和识别实验,实验结果验证了方法的有效性。