基于增强采样构建的隐式马尔可夫状态模型分析GLP-1R激动剂对GLP-1R激活机制.pdf

2018-09-04 约小于1千字 7页立即下载

　隐马尔可夫模型.ppt 隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）在MM中，每一个状态代表一个可观察的事件在HMM中观察到的事件是状态的随机函数，因此该模型是一双重随机过程，其中状态转移过程是不可观察（隐蔽）的(马尔可夫链)，而可观察的事件的随机过程是隐蔽的状态转换过程的随机函数(一般随机过程)。 HMM的三个假设对于一个随机事件，有一观察值序列： O=O1,O2,…OT 该事件隐含着一个状

2016-12-19 约3.49千字 20页立即下载

基于马尔可夫状态模型和深度学习方法的Tau蛋白动力学轨迹研究.docx 基于马尔可夫状态模型和深度学习方法的Tau蛋白动力学轨迹研究一、引言 Tau蛋白是神经元微管相关的蛋白质，它在神经细胞的结构和功能中发挥着重要的作用。然而，Tau蛋白的异常折叠或聚集与许多神经退行性疾病如阿尔茨海默病和塔夫特疾病有关。因此，了解Tau蛋白的动力学轨迹以及其构象变化是揭示这些疾病发生机理的重要步骤。传统的生物学研究方法，虽然能提供有关Tau蛋白的基本知识，但面对复杂的动态过程时却往往捉襟见肘。近年来，结合马尔可夫状态模型和深度学习方法的计算生物学研究方法为这一领域带来了新的突破。本文将探讨基于马尔可夫状态模型和深度学习方法的Tau蛋白动力学轨迹研究。二、马尔可夫状态模型在Ta

2025-05-05 约4.83千字 9页立即下载

基于隐马尔可夫模型的某型生产线数控加工设备性能状态评估研究.docx 基于隐马尔可夫模型的某型生产线数控加工设备性能状态评估研究一、引言在现代化工业生产中，数控加工设备作为生产线上的关键设备，其性能状态的稳定与否直接关系到生产效率和产品质量。因此，对数控加工设备性能状态的准确评估，是确保生产线高效、稳定运行的重要环节。本文以某型生产线数控加工设备为研究对象，提出了一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的性能状态评估方法。二、研究背景与意义随着工业4.0的到来，生产线上的数控加工设备日益复杂，其性能状态的监测与评估变得尤为重要。传统的设备状态评估方法往往依赖于定期的维护和人工经验，难以实现实时、准确的性能评估。因此，研究一种能够实时、准确地评估数控加工设备性能状

2025-05-08 约4.85千字 10页立即下载

如隐马尔可夫模型.ppt 数据库搜索的基础是序列的相似性比对，即双序列比对(pairwise alignment)。新测定的、希望通过数据库搜索确定其性质或功能的序列称作检测序列(probe sequence)；通过数据库搜索得到的和检测序列具有一定相似性的序列称目标序列(subject sequence)。为了确定检测序列和一个已知基因家族之间的进化关系，在通过数据库搜索得到某些相似序列后，还需要判断其序列相似性程度。如果检测序列和目标序列的相似性程度很低，还必须通过其它方法或实验手段才能确定其是否属于同一基因家族比对统计学意义的评价--E值(E-Value) P值(P-Value)(

2019-07-29 约1.31万字 107页立即下载

NRZ码与马尔可夫模型.pptx NRZ码与马尔可夫模型 NRZ编码及其特性 马尔可夫模型简介 马尔可夫模型在NRZ码分析中的应用模型参数估计方法状态转移概率与符号概率的关系伯努利模型与一阶马尔可夫模型的比较高阶马尔可夫模型对NRZ码的建模 马尔可夫模型在NRZ码信道容量计算中的作用ContentsPage目录页 NRZ编码及其特性NRZ码与马尔可夫模型 NRZ编码及其特性NRZ编码及其基本原理1.NRZ（Non-Return-to-Zero）编码是一种数据编码技术，其中二进制“0”和“1”分别表示为特定电压电平的固定值。2.NRZ编码有两种类型：NRZ-L和NRZ-I。NRZ-L表示“0”和“1”分别为低电平和高电平

2024-05-25 约5.52千字 29页立即下载

马尔可夫链模型课件.pptx 第十一章马氏链模型;如果明天是否有雨仅与今日是否有雨有关，而与过去的天气无关.并设今日下雨，明日有雨概率为0.7，今日无雨明日有雨的概率为0.4，并把有雨称为0状态，无雨称为1状态。则问：今日有雨且第5日仍有雨的概率为多少？;解：设状态0代表有雨，状态1代表无雨，则一步转移矩阵为：;马尔可夫过程是一类特殊的随机过程,马尔可夫链;马氏链模型;例如：在某数字通信系统中传递0，1两种信号，且传递需要经过若干级。因为系统中有噪声，各级将造成错误，若某级输入0，1信号后，其输出不产生错误的概率为p，产生错误的概率为1-p，则该级的输入输出状态构成了一个两个状态的马氏链。;马尔可夫链定义;马氏性的直观含

2025-05-14 约2.97千字 91页立即下载

第9章_隐马尔可夫模型报告.ppt Viterbi算法:连乘积→对数求和前向算法:引入比例因子其中,比例因子 HMM总结 HMM模型可以看作一种特定的Bayes Net HMM模型等价于概率正规语法或概率有限状态自动机 HMM模型可以用一种特定的神经网络模型来模拟优点：研究透彻，算法成熟，效率高，效果好，易于训练例（续） 4.当t=4时：所以最终有： P(O| λ)= ?4(1)+ ?4(2)+ ?4(3)=0.0717696 即观察序列O由HMM模型?产生的概率例（续）最后将其计算过程示意图表示如下：前向变量图示后向变量类似前向变量而定义后向变

2017-01-15 约9.76千字 97页立即下载

隐马尔可夫模型-完整.ppt 隐马尔科夫模型 HiddenMarkovModel 何为“隐”? 如从四个盒子中各取一个球，开始从四个盒子随机选取一个盒子，从这个盒子中随机抽出1个球，记录其颜色后，放回；然后从当前盒子随机转移到下一个盒子，再取一个球；如此重复，直到取出四个球。这样可以得到一个球的颜色的观测序列：如：O={红，白，红，白}，在这个过程中观察者只能观测到球的颜色序列，观测不到球是从哪个盒子中取出的，即观测不到盒子的序列。如在词性标注这样的应用中，对于给定的要标注单词词性的一个句子，我们看不到单词的词性，只能观察到每个单词，必须从单词序列去推断正确的标记。我们说词性标注序列是隐藏的。隐马尔科夫模型中两个重

2025-05-25 约小于1千字 22页立即下载

2025-03-02 约1.81万字 27页立即下载

北大随机过程课件：第_2_章_第_3_讲_马尔可夫状态分析.pdf 马尔可夫链状态分类 1 马尔可夫链中状态的分类： 1.1 到达和相通：定义1：状态i 可到达状态j ，如果对状态i 和j 存在某个n(n ≥1) 使得p n 0 ，即由状态i 出发，经过 n 步状 i j 态转移，以正的概率到达状态j ，则称自状态i 可到达状态j ，并记为i →j 。反之，如状态i 不能到达状态j ，记

2017-05-09 约1.34万字 7页立即下载

基于马尔可夫模型的端到端流量预测方法研究.doc 基于马尔可夫模型的端到端流量预测方法研究# 蒋定德，聂来森，秦文达* 5 10 （东北大学信息科学与工程学院, 沈阳 110819）摘要：针对当前通信网络中端端流量预测问题，研究端到端流量的准确预测方法，通过将端到端流量建模为马尔可夫模型来描述其时间相关性和动态变化特性，并利用测量样本建立马尔科夫模型的转移概率矩阵，考虑到端到端流量所满足的约束条件，首先预测获得单条端到端流量流的预测值，然后获得所有端到端流量流的预测，最后通过约束调整获得最终的预测结果。仿真结果表明所提出的预测方法能精确预测端到端流量并能准确捕获它的动态变化, 与以前的方法相比,具有更好的预测性能和

2017-09-11 约1.96万字 10页立即下载

基于隐马尔可夫模型的入侵检测方法.doc 基于隐马尔可夫模型的入侵检测方法赵婧，魏彬，罗鹏　　摘要:针对当前网络安全事件频发以及异常检测方法大多集中在对系统调用数据的建模研究上等问题，提出一种基于隐马尔可夫模型的入侵检测方法。该算法基于系统调用和函数返回地址链的联合信息来建立主机进程的隐马尔可夫模型。此外，针对常用训练方法存在的不足，设计了一种快速算法用以训练模型的各个参数。实验结果表明:基于系统调用和函数返回地址链的联合信息的引入能够有效区分进程的正常行为和异常行为，大幅度降低训练时间，取得了良好的运算效果。　　关键词:入侵检测;隐马尔可夫模型;系统调用序列　　入侵检测作为一种网络安全防卫技术，可以有效地发现来自外部或内部的

2016-10-18 约6.15千字 5页立即下载

基于隐马尔可夫模型（HMM）的词性标记的应用研究.pdf 维普资讯基于隐马尔可夫模型(HMM)的词性标注的应用研究胡春静韩兆强 (北京邮电大学，北京 l00876)

2015-09-16 约1.55万字 9页立即下载

基于隐马尔可夫模型猪咳嗽声音识别研究.ppt 基于隐马尔可夫模型的 猪咳嗽声音识别的研究研究内容一、研究意义二、研究现状三、隐马尔科夫模型的分析处理四、实现隐马尔科夫模型分析咳嗽五、结论一、研究意义若猪的呼吸道或肺部有炎症，就会引发猪咳嗽。由于在大型养猪场猪的饲养密度大，饲养员进行咳嗽声音的识别存在很大的干扰，故仅通过人工方式监测进行猪咳嗽声音识别就显得相当困难,重要的是呼吸道感染会引起猪之间的传染，造成猪场的猪大面积的死亡，因此研究一套咳嗽声音实时监测系统具有重要的意义。二、研究现状刘红星等研究了基于共振峰和谐波能量的语音端点检测方法，对于受非平稳复杂噪声影响的语音信号适应性强；石锐等研究的咳嗽音检测方法是基于

2018-07-03 约2.84千字 18页立即下载