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【摘要】：正 §1.引言到目前为止,关于非齐次马尔科夫过程的研究还不多,特别,关于它的转移函数和样本函数的分析性质的研究,就更少了。但象齐次马尔科夫过程(以后简称马氏过程)一样,研究转移函数的分析性质在整个马氏过程理论的研究中起着相当基本的和重要的作用。
一类特殊非齐次树上马氏链场的强极限性质,随机场,非齐次树,强极限定理,鞅,常返。 树上随机场是随机过程理论在树模型上的应用,而马氏链场是马尔可夫链推广到树指标集的情形.马氏随机场理论是近年来发展起来的...
§1.引言到目前为止,关于非齐次马尔科夫过程的研究还不多,特别,关于它的转移函数和样本函数的分析性质的研究,就更少了。但象齐次马尔科夫过程(以后简称马氏过程)一样,研究转移函数的分析性质在整个马氏过程理论的研究中起着相当基本的和重要的作用。
赌徒输光问题.ppt. 赌徒输光问题马尔科夫链求解 Content马尔可夫链 赌徒输光 问题简介 2014.11.07 Part one 问题简介 赌徒输光 在“公平”的赌博中， 任一个拥有有限赌本的赌徒 一次赌博中， 任意一个赌徒都有可能会赢。. 一直赌下去Part two 马尔可夫链 马尔可夫链 马 ...
马尔可夫链：使用访问频率矩阵，矩阵规模是N*N，N表示该用户访问的终点个数，以及初始状态矩阵，矩阵规模也是N*N。 前六周的GPS数据用于调整马尔可夫链，根据初始状态矩阵和在之前得到的访问频率较高的终点矩阵S（具体内容见论文4.1节，这里只是大致说一下）可以得到最终的结果，转移概率 ...
马尔可夫链（Markov Chain, MC）是概率论和数理统计中具有马尔可夫性质（Markov property）且存在于离散的指数集（index set）和状态空间（state space）内的随机过程（stochastic process） [1-2] 。适用于连续指数集的马尔可夫链被称为马尔可夫过程（Markov …
摘 要: 根据马尔可夫链基本理论，基于自主构建的小型气象站实测得到的高采集频度基础数据，以自然风风向为研究对象，对自然风风向建模并基于该模型生成随机时间序列，构建上海地区的自然风风向变化的转移概率概率矩阵模型。通过统计参数的分析证明：该方法对分析随机变化的风向特征具有 ...
摘要 引入适合解决随机序列决策问题的马尔可夫链理论,建立基于历史运行数据条件下的马尔可夫链的太阳能光伏并网发电量预测模型,完成与实际光伏并网发电系统运行数据的对比。 结果表明,预测模型有较高的精度,能够应用于光伏并网系统发电量预测。 The theory of Markov chain can solve the …
基于加权马尔可夫模型在预测东方6+1彩票中的应用,马尔科夫模型,彩票,预测。文章根据东方6+1彩票数据,通过分类建立状态转移概率矩阵,采用规范化的各阶自相关系数为权重,通过状态转移概率矩阵预测未来...
基于马尔可夫链的期望到达时间距离学习. 【摘要】： 随着移动互联网的高速发展和智能设备的广泛普及,各类图像和文本数据在以前所未有的速度迅速膨胀,基于大数据的各种机器学习应用正在蓬勃发展。. 围绕机器学习算法中常用的距离度量技术,本文主要做了 ...
【摘要】：正 §1.引言到目前为止,关于非齐次马尔科夫过程的研究还不多,特别,关于它的转移函数和样本函数的分析性质的研究,就更少了。但象齐次马尔科夫过程(以后简称马氏过程)一样,研究转移函数的分析性质在整个马氏过程理论的研究中起着相当基本的和重要的作用。
一类特殊非齐次树上马氏链场的强极限性质,随机场,非齐次树,强极限定理,鞅,常返。 树上随机场是随机过程理论在树模型上的应用,而马氏链场是马尔可夫链推广到树指标集的情形.马氏随机场理论是近年来发展起来的...
§1.引言到目前为止,关于非齐次马尔科夫过程的研究还不多,特别,关于它的转移函数和样本函数的分析性质的研究,就更少了。但象齐次马尔科夫过程(以后简称马氏过程)一样,研究转移函数的分析性质在整个马氏过程理论的研究中起着相当基本的和重要的作用。
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马尔可夫链：使用访问频率矩阵，矩阵规模是N*N，N表示该用户访问的终点个数，以及初始状态矩阵，矩阵规模也是N*N。 前六周的GPS数据用于调整马尔可夫链，根据初始状态矩阵和在之前得到的访问频率较高的终点矩阵S（具体内容见论文4.1节，这里只是大致说一下）可以得到最终的结果，转移概率 ...
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摘 要: 根据马尔可夫链基本理论，基于自主构建的小型气象站实测得到的高采集频度基础数据，以自然风风向为研究对象，对自然风风向建模并基于该模型生成随机时间序列，构建上海地区的自然风风向变化的转移概率概率矩阵模型。通过统计参数的分析证明：该方法对分析随机变化的风向特征具有 ...
摘要 引入适合解决随机序列决策问题的马尔可夫链理论,建立基于历史运行数据条件下的马尔可夫链的太阳能光伏并网发电量预测模型,完成与实际光伏并网发电系统运行数据的对比。 结果表明,预测模型有较高的精度,能够应用于光伏并网系统发电量预测。 The theory of Markov chain can solve the …
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基于马尔可夫链的期望到达时间距离学习. 【摘要】： 随着移动互联网的高速发展和智能设备的广泛普及,各类图像和文本数据在以前所未有的速度迅速膨胀,基于大数据的各种机器学习应用正在蓬勃发展。. 围绕机器学习算法中常用的距离度量技术,本文主要做了 ...
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