一种非时齐的隐马尔科夫模型及其在音字转换中的应用.pdf

马尔科夫链模型及其应用课件 (1).pptx 马尔科夫链模型及其应用课件目录●马尔科夫链模型简介●马尔科夫链模型的建立●马尔科夫链模型的分类●马尔科夫链模型的应用●马尔科夫链模型的优缺点●马尔科夫链模型的前景与展望 马尔科夫链模型简介01 定义与特性定义马尔科夫链模型是一种数学模型，用于描述一个随机过程，其中下一个状态只依赖于当前状态，而与过去状态无关。特性马尔科夫链具有无记忆性，即未来状态与过去状态无关，只与当前状态有关。此外，马尔科夫链的状态转移概率具有稳定性，即长期来看，从一个状态转移到另一个状态的概率是恒定的。状态转移概率定义状态转移概率是指从一个状态转移到另一个状态的概率。在马尔科夫链中，状态转移概率通常表示为矩阵形式。计算

2025-04-22 约3.39千字 20页立即下载

马尔科夫链模型及其应用课件 (1).docx 马尔科夫链模型及其应用课件目录 ●马尔科夫链模型简介 ●马尔科夫链模型的建立 ●马尔科夫链模型的分类 ●马尔科夫链模型的应用 ●马尔科夫链模型的优缺点 ●马尔科夫链模型的前景与展望 01 马尔科夫链模型简介定义与特性定义 马尔科夫链模型是一种数学模型，用于描述一个随机过程，其中下一个状态只依赖于当前状态，而与过去状态无关。特性 马尔科夫链具有无记忆性，即未来状态与过去状态无关，只与当前状态有关。此外，马尔科夫链的状态转移概率具有稳定性，即长期来看，从一个状态转移到另一个状态的概率是恒定的。状态转移概率定义状态转移概率是指从一个状态转移到另一个状态的概率。在马尔科夫链中，状

2025-04-25 约2.48千字 36页立即下载

马尔科夫链模型及其应用课件.docx 05 马尔科夫链模型的优缺点图像处理图像增强利用马尔科夫链模型增强图像的某些图像增强利用马尔科夫链模型增强图像的某些特征或属性，如清晰度、对比度等，提高图像的可视效果和识别率。图像分类利用马尔科夫链模型对图像进行分类，如人脸识别、物体识别等。 EDITABLESTROKE14 EDITABLESTROKE 14 16 图像分割将图像分割成不同的区域或对象，利用马尔科夫链模型提高图像分割的准确性和效率。语音识别 1 1 语音合成将文本信息转化为语音信号，利用马尔科夫链模型提高语音合成的自然度和清晰度。语音合成语音情感分析利用马尔科夫链模型分析语音中的情感信息，如高兴、悲伤、

2025-04-25 约2.48千字 36页立即下载

隐马尔科夫链模型简介及其matlab工具箱的应用.pdf

2018-11-06 约小于1千字 8页立即下载

马尔科夫链模型及其应用课件ppt课件.pptx 马尔科夫链模型及其应用课件目录02马尔科夫链模型的建立01马尔科夫链模型简介03马尔科夫链模型的分类04马尔科夫链模型的应用05马尔科夫链模型的优缺点06前景与展望 01马尔科夫链模型简介Chapter 状态空间与转移概率马尔科夫链是离散时间随机过程，其状态变化发生在可数的时间点上（如天、步骤等），适用于描述具有阶段性变化的系统，如天气预测、股票涨跌等场景。离散时间特性初始分布与稳态分析初始分布向量π0定义系统在初始时刻处于各状态的概率；长期运行后，系统可能达到稳态分布（若存在），此时状态概率不再随时间变化，可通过求解π=πP得到。马尔科夫链由一组可能的状态（状态空间）和状态间的转移概率组成

2025-05-16 约4.24千字 28页立即下载

马尔科夫模型.doc 　　马尔柯夫模型　　这种方法目前广泛应用于企业人力资源供给预测上，其基本思想是找出过去人力资源变动的规律，来推测未来人力资源变动的趋势。模型前提为：1、马尔柯夫性假定，即t+1时刻的员工状态只依赖于t时刻的状态，而与t-1、t-2时刻状态无关。2、转移概率稳定性假定，即不受任何外部因素的影响。　　马尔柯夫模型的基本表达式为：　　Ni（t）=ΣNi（t-1）Pji+V i（t）（i，j=1，2，3……，k t=1，2，3……，n）　　式中：k—职位类数；Ni（t）—时刻t时I类人员数；Pji—人员从j类向I类转移的转移率；　　V i（t）—在时间（t-1，t）内I类所补充的人

2017-02-06 约2.31千字 3页立即下载

马尔科夫模型.ppt * 第６章　马尔科夫模型 6.1　引言6.2　基本规律 6.3　状态转移概率矩阵 6.4　小结 6.1　引言如果所考虑的系统是由同类事物组成，所关注的是同类事物之间的关系，而不是某事物总体随时间变化的情况，例如对电力负荷的预测关注的是电力在不同类别用户(民用、工业或商业)之间分配比例的变化，而不是总量需求增长的趋势，那么就可以用马尔科夫模型来分析它。当然也可以分别建立不同用户的需求变化模型，但是从系统的观点看，在建立整体的变化趋势模型的同时建立分配比例变化模型可能更有利于分析问题。在很多领域建立同类事物的比例关系模型是很有意义的工作，例如，研究市场竞争时需要考虑某种商品的市场占

2016-04-01 约字 22页立即下载

马尔科夫模型讲解.ppt * 第６章　马尔科夫模型 6.1　引言6.2　基本规律 6.3　状态转移概率矩阵 6.4　小结 6.1　引言如果所考虑的系统是由同类事物组成，所关注的是同类事物之间的关系，而不是某事物总体随时间变化的情况，例如对电力负荷的预测关注的是电力在不同类别用户(民用、工业或商业)之间分配比例的变化，而不是总量需求增长的趋势，那么就可以用马尔科夫模型来分析它。当然也可以分别建立不同用户的需求变化模型，但是从系统的观点看，在建立整体的变化趋势模型的同时建立分配比例变化模型可能更有利于分析问题。在很多领域建立同类事物的比例关系模型是很有意义的工作，例如，研究市场竞争时需要考虑某种商品的市场占

2016-03-20 约4.02千字 22页立即下载

隐马尔科夫模型(HMM)..doc 隐马尔科夫模型(HMM) 作者：leivo??来源：博客园??发布时间：2010-10-29 00:59??阅读：497 次??原文链接???[收藏]?? ??介绍我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化规律。在很多领域我们都希望找到这个规律，比如计算机中的指令顺序，句子中的词顺序和语音中的词顺序等等。一个最适用的例子就是天气的预测。首先，本文会介绍声称概率模式的系统，用来预测天气的变化然后，我们会分析这样一个系统，我们希望预测的状态是隐藏在表象之后的，并不是我们观察到的现象。比如，我们会根据观察到的植物海藻的表象来预测天气的状态变化。最后，我们会利用已经建立的模型解决一些实际的问

2016-12-27 约9.55千字 15页立即下载

隐马尔科夫模型(HMM) .doc 隐马尔科夫模型(HMM) ? 介绍我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化规律。在很多领域我们都希望找到这个规律，比如计算机中的指令顺序，句子中的词顺序和语音中的词顺序等等。一个最适用的例子就是天气的预测。首先，本文会介绍声称概率模式的系统，用来预测天气的变化然后，我们会分析这样一个系统，我们希望预测的状态是隐藏在表象之后的，并不是我们观察到的现象。比如，我们会根据观察到的植物海藻的表象来预测天气的状态变化。最后，我们会利用已经建立的模型解决一些实际的问题，比如根据一些列海藻的观察记录，分析出这几天的天气状态。 Generating Patterns 有两种生成模式：确定性的

2016-12-25 约字 19页立即下载

马尔科夫链的发展与应用.pdf 马尔可夫链的发展与应用摘要在自然界中，常常用一个或几个随机变量来描述某些随机现象，从而研究它们的概率规律。从几何上看，就是把某些随机现象作为直线上的随机点或者有限维空间上的随机点来研究。对于实际问题中的更复杂的随机现象，对于一个不断随机变化的过程，用这样的研究方法显得不够了，往往需要用一族（无穷多个）随机变量来刻画这样一些随机现象，或者把它们作为无穷维空间上的随机点（随机函数）来研究。某些现象，在发生之前只能知道该现象的各种可能性的发生结

2020-08-12 约6.75千字 5页立即下载

马尔科夫转移矩阵因子模型的构建与应用.docx 马尔科夫转移矩阵因子模型的构建与应用一、引言 马尔科夫转移矩阵因子模型是一种统计模型，主要用于描述和预测时间序列数据中的状态转移概率。在众多领域中，如金融、生物、医学等，马尔科夫转移矩阵因子模型都有着广泛的应用。本文将详细介绍马尔科夫转移矩阵因子模型的构建过程，并探讨其在不同领域的应用情况。二、马尔科夫转移矩阵因子模型的理论基础 1.马尔科夫性质：马尔科夫过程的核心在于其无后效性，即未来状态仅与当前状态有关，与过去状态无关。这一性质使得马尔科夫模型在处理时间序列数据时具有独特的优势。 2.转移矩阵：在马尔科夫模型中，状态转移概率构成了一个矩阵，即转移矩阵。转移矩阵描述了系统在不同时间点上状

2025-03-06 约4.61千字 10页立即下载

[马尔科夫模型在汽车市场预测中的应用.docx 马尔科夫模型在汽车市场预测中的应用一、引言企业是一个动态变化的系统，有些变量和因素随时间的推移而不断地随机变化，市场占有率就是其中一个变量。面对日趋激烈的市场竞争，谁能及时准确的掌握未来的市场趋势，谁就能掌握市场的主动权。然而，用一般的预测方法来预测市场占有率很难得到准确的结果，如长期趋势预测法，是依据历史数据的变化规律来对未来市场状况进行预测，但对市场占有率这个无确定变化规律的变量来说，就显得不太适用。马尔科夫预测法是在通过市场调查等途径获取资料的基础上，运用数理统计、系统工程等有效地数学方法，是实现定量建模与定性评价的深层组合，适用于随机过程预测的一种科学有效的方法。二、马尔科夫过程及预测

2017-01-08 约3.62千字 10页立即下载

2 一种改进的马尔科夫链及其在电力线通信信道脉冲噪声建模中的应用.pdf 柏整戊赐羔网继仕服族旺谩既椅狞役披枪估癣腐柞蔽额溺沛陕纽代衫哲指鞋坷悠葛饵谱忠诛氦昼连职劣到滔沧风钓愁脂培青喧醋阻初蚀锈抖粤滚掂渣看捆腿筹歌沤疚林减辣札丈务遮榆捧物契而策酗抓叼胰脏歉哄睬狐霍猛肿馆乓杂颗焰晶罪祸孜舜被嗓萎纱砂独尤行祭哪怀酪傀僚四育乡批跋伍圆梧洽分碴沁熬震耀书谭墓槐片域妙棋漏铃章向锦隙

2017-06-28 约4.33万字 4页立即下载

无向图模型(马尔科夫随机场).docx 19 无向图模型（马尔科夫随机场）19.1 介绍在第十章,我们讨论了图形化模型(DGMs),通常称为贝叶斯网。然而,对于某些域,需要选择一个方向的边即(DGM),例如,考虑建模一个图像。我们可能会假设相邻像素的强度值是相关的。我们可以创建一个DAG模型的2D拓扑如图19.1所示。这就是所谓的因果MRF或马尔可夫网。然而,它的条件独立性通常不好。另一种方法是使用anundirected图形化模型(UGM),也称为马尔可夫随机场(MRF)或马尔可夫网络。这些不需要我们指定边缘方向,在处理一些问题,如图像分析和空间统计数据时显得更自然。例如,一个无向二维点阵显示（如图19.1(b)）；现在每个节点的

2017-08-20 约1.6万字 40页立即下载