中南大学基于马尔可夫随机场和模糊.doc
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中南大学 基于马尔可夫随机场和模糊
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基于马尔可夫随机场的运动物体检测方法.PDF
福建农林大学学报(自然科学版) 第４５卷 第 １期
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｕｊｉａｎ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ａｎｄ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ (Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ) ２０１６年１月
基于马尔可夫随机场的运动物体检测方法
１ １ １ ２
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基于马尔可夫随机场的图像分割研究的开题报告.docx
基于马尔可夫随机场的图像分割研究的开题报告
一、研究背景
图像分割是计算机视觉领域中的一个重要问题，它的目标是将图像中的内容分成由各种意义的对象或背景组成的子区域。图像分割技术在很多应用领域中得到了广泛应用，例如医学影像分析、自动驾驶、遥感图像分析等。目前图像分割技术的研究主要分为传统方法和基于深度学习的方法，但传统方法往往需要手动设置参数并且对噪声敏感。因此，近年来基于深度学习的图像分割方法备受关注。
马尔可夫随机场（Markov Random Field，简称MRF）是一种用于概率建模的工具。在图像分割中，MRF可以用来描述图像中不同区域之间的关系，例如同一对象内的像素应具有相似的特征以及
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基于高斯一马尔可夫随机场的板材表面纹理分析.pdf
第30卷 第6期 林 业 rat 技 Vo1．30 No．6
2005年 11月 FORESTRY SCIENCE TECHNOLOGY NOV． 2005
文章编号：1001—9499(2005)06—0046—03
基于高斯一马尔可夫随机场的板材表面纹理分析
王克奇 石 岭 白雪冰 王业琴
(东北林业大学 ，黑龙江 哈尔滨 15
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基于马尔可夫跳变的模糊奇异摄动系统的追踪控制问题研究.docx
基于马尔可夫跳变的模糊奇异摄动系统的追踪控制问题研究
一、引言
随着现代控制理论的发展，模糊奇异摄动系统（FuzzySingularPerturbationSystem,FSPS）以及马尔可夫跳变系统（MarkovJumpSystem,MJS）的研究日益受到关注。这两类系统均具有复杂性和不确定性的特点，其控制问题具有极高的研究价值。本文将针对基于马尔可夫跳变的模糊奇异摄动系统的追踪控制问题进行深入研究，旨在为相关领域的研究提供理论支持和实践指导。
二、问题描述
基于马尔可夫跳变的模糊奇异摄动系统是一种具有随机切换特性的动态系统，其状态方程中包含了模糊逻辑和奇异摄动的元素。该系统的追踪控制问题主
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经由二元和多类马尔可夫随机场的基于高效半定规划的推理的图像分割.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114580491 A
(43)申请公布日 2022.06.03
(21)申请号 202111432281.4
(22)申请日 2021.11.29
(30)优先权数据
17/107437 2020.
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《马尔可夫链讲》课件.ppt
马尔可夫链讲马尔可夫链是一种随机过程，它描述了一个系统从一个状态到另一个状态的转移概率，每个状态的转移只依赖于前一个状态。马尔可夫链在各种领域中都有应用，包括物理学、化学、生物学、经济学、金融学和计算机科学。作者：
马尔可夫链概述定义马尔可夫链是一个随机过程，它描述了一个系统随时间推移的随机变化。核心概念马尔可夫链的未来状态只依赖于当前状态，与过去状态无关。应用在各种领域都有广泛的应用，包括物理学、生物学、经济学和计算机科学。
马尔可夫链的定义11.状态空间马尔可夫链定义了有限个状态，代表系统可能出现的各种情况。22.状态转移概率系统从一个状态转换到另一个状态的概率，与当前状态和之前的状态无关
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马尔可夫预测.ppt
第七章马尔可夫分析法 本章介绍马尔可夫决策中的几个重要概念，以及如何就市场占有率、期望利润等问题使用状态转移矩阵进行预测决策的步骤与方法。 第一节 马尔可夫决策过程 一、马尔可夫决策 1、概念：某事件的第n次试验经果决定于第n-1次试验的结果，且在向第n次结果的转移过程中存在一转移概率，同时通过这一转移概率，第n次试验结果可依据第n-1次结果推算出。一连串的这种转移过程的整体，称为马尔可夫链过程。 应用马尔可夫链以及概率矩阵的原理对随机事件未来变化趋势所进行的预测决策，称为马尔可夫决策。 随机变量和时间参数 连续型随机过程：随机变量和时间都是连续的； 离散型随机过程：随机变量是离散
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马尔可夫的应用.pdf
RearchontheSupplyChainProductMarketForecastingBasedon
MarkovChain
（基于马尔可夫链的供应链产品市场预测研究）
摘要：本文通过介绍马尔可夫链的原理·特点以及一种用来统计
预测分析随机现象的方法，研究了产品市场预测，并在是市场占有率
这一随机过程的基础上建立了有关市场占有率的预测马尔可夫模型。
一、介绍：
供应链建立后，工厂就有了固定不变的可用资源，不可能为顾客
提供无限的产品和服务。对市场机会不准确的预测和评价会增加成
本，而对供应链市场机会的分析能够直接决定谁是核心业务的合作伙
伴以及我们应该建立怎样的供应链加工过程，所以，市场
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六.马尔可夫链2.pdf
马尔可夫链的概率分布
本节主要内容
切谱曼—柯尔莫哥洛夫方程
马尔可夫链的概率分布
初始分布
绝对分布
有限维分布
随机过程—— 西安电子科技大学数学系冯海林
Chapman-kolmogorov方程(C-K方程)
定理6.2.1 设X {X n ,n ≥0}是状态空间S上的马氏链，则有
p (k +m ) (n ) ∑p (k ) (n)p (m) (n =+k ), n, m,k ≥0,i, j ∈S
ij il l
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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
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马尔可夫链讲解.ppt
第15讲：马尔可夫链和序列 马尔可夫 俄国 1856~1922 在概率论方面 发展了其老师切比雪夫的矩方法，使中心极限定理的证明成为可能。推广了大数定律和中心极限定理的应用范围。 开创了用数学分析方法研究自然过程的一般模式，这种模式后人即以他的姓氏命名为马尔可夫链。 开创了一种无后效性随机过程的研究，即马尔可夫过程。 在数理统计方面 引入了等价互不相容概念和有效性统计原理. 一、马尔可夫链 1、马尔可夫链——定义 2、马尔可夫链——转移概率 3、马尔可夫链——转移概率性质 4、齐次马尔可夫链 问题背景 条件概率 太多的条件，计算上存在问题 完全独立又不反映事物之间关联关系 1、马尔可夫链—
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马尔可夫链剖析法.ppt
马尔可夫链分析法;马尔可夫链;状态转移概率矩阵;正规概率矩阵及性质;多步转移;市场占有率预测示例之一—内容;状态转移概率的估算;转移概率统计估算方法;期望利润示例;期望利润预测公式;期望利润示例的R程序;期望利润预测步骤;市场占有率预测;市场占有率预测示例之二—R程序;人力资源预测;相关程序;项目选址决策;相关R程序;关于最佳维修策略决策;相关R程序;最佳营销策略决策;相关R程序
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马尔可夫过程.ppt
第一节 马尔可夫过程及其概率分布 一、马尔可夫过程的概念 二、马尔可夫过程的概率分布 三、应用举例 四、小结 第二节 多步转移概率的确定 一、C-K 方程 二、多步转移概率的确定 四、小结 第三节 遍历性 一、遍历性的概念 二、(有限链)遍历性的充分条件 四、小结 解 (1)先求出2步转移概率矩阵: 例1 在 传输系统中, 传输后的误码率; 系统经 n 级传输后输出为 1, 问原发字符也是 1 的 概率是多少? 例2 解 先求出 n 步转移概率矩阵. 有相异的特征值 所以可将 P 表示成对角阵 传输后的误码率分别为: (2) 根据贝叶斯公式, 当系统经 n 级传输
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马尔可夫过程.docx
人们在实际中常遇到具有下述特性的随机过程：在已知它目前的状态(现在)的条件下，它未 来的演变(将来)不依赖于它以往的演变(过去) 。这种已知“现在”的条件下， “将来”与 “过去”独立的特性称为马尔可夫性， 具有这种性质的随机过程叫做马尔可夫过程。 荷花池 中一只青蛙的跳跃是马尔可夫过程的一个形象化的例子。青蛙依照它瞬间或起的念头从一片 荷叶上跳到另一片荷叶上，因为青蛙是没有记忆的, 当现在所处的位置已知时,它下一步跳往 何处和它以往走过的路径无关。如果将荷叶编号并用 X0,X1,X2,…分别表示青蛙最初处的荷 叶号码及第一次、第二次、……跳跃后所处的荷叶号码， 那么{Xn，n≥0} 就是马
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3马尔可夫预测法.ppt
§3 马尔可夫预测法 该方法将时间序列看作一个随机过程，通过对事物不同状态的初始概率和状态之间的转移概率的研究，确定状态变化的趋势，以预测事物的未来 一、预备知识（相关概念） 1、随机过程、参数集、状态、状态空间 设T是一无限实数集，我们把依赖于参数 的一族（无限多个）随机变量称为随机过程， 记为： 常把t看作时间，称X（t）为时刻t时过程的状态 对于一切的 ，X（t）所有可能取的一切值的全体称为随机过程的状态空间 2、马尔可夫性（无后效性） ——过程（或系统）在时刻t0所处的状态为已知的条件下，过程在时刻tt0所处状态的条件分布与