马尔可夫决策过程的限界模型检测.pdf
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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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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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运筹学ch08马尔可夫链与马尔可夫决策过程.ppt
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基于马尔可夫决策过程的中国石油战略储备模型分析.pdf
第34卷第2期中国矿业Vol.34,No.2
2025年2月CHINAMININGMAGAZINEFeb.2025
文章编号：1004-4051（2025）02-0126-13DOI：10.12075/j.issn.1004-4051
基于马尔可夫决策过程的中国石油战略储备
模型分析
1,231,21,2
刘婧，侯孟睿，刘冲昊，贾祥英
（1.中国地质科学院矿产资源研究所，北京100037；
2.中国地质科学院全球矿产资源战略研究中心，北京100037；
3.中海油田服务股份有限公司物探事业部，天津300459）
摘要：石油被称为“国民经济的血液”，是国家的重要战略资源，在国家经济安全中发挥着
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基于灰色模型和马尔可夫决策过程的出租车司机寻客路线推荐方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113379159 A
(43)申请公布日 2021.09.10
(21)申请号 202110758914.4
(22)申请日 2021.07.05
(71)申请人 南京工程学院
地址
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第1章 随机过程与马尔可夫链.ppt
预备知识： 随机过程与马尔可夫链 第1节 随机变量 第2节 一维随机过程的定义及物理意义 第3节 一维随机过程的统计特性 第4节 二维随机过程的定义及统计特性 第5节 马尔可夫过程的定义及数学表述 第6节 马尔可夫链的定义及数学表述 第7节 齐次马尔可夫链 第8节 马尔可夫链的遍历性 第1节 随机变量 1、复杂性系统：事件本身很复杂，社会复杂性。 2、随机现象。抛掷硬币、射击等 特点：单次不确定和多次统计规律性 3、研究随机事件的必要性和可行性 4、随机变量: 实函数，用大写字母表示 5、频率和概率 第1节 随机变量 第1节 随机变量 第1节 随机变量 第2节 一维随机过程的定义及物理意
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马尔可夫过程概念.ppt
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机器学习 课件 12.2马尔可夫决策过程.pdf
马尔可夫决策过程——MDP
自编码
MDP基本概念
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马尔可夫决策过程——MDP
MDP基本概念
•强化学习的基本框架
马尔可夫决策过程——MDP
MDP基本概念
•马尔科夫性Markovproperty
马尔可夫决策过程——MDP
MDP基本概念
•马尔科夫性Markovproperty
•系统的下一个状态仅与当前状态有关，而与以前的状态无
1
关。
马尔可夫决策过程——MDP
MDP基本概念
•马尔科夫性Markovproperty
•系统的下一个状态仅与当前状态有关，而与以前的状态无
1
关。
•即|=|,…,
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马尔可夫决策过程——MDP
MDP基本概念
•马尔科夫性Marko
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部分可观察马尔可夫决策过程研究进展.pdf
部分可观察马尔可夫
决策过程研究进展.
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0引言
部分可观察马尔可夫决策过程(partiallyobservableMarkovdecisionprocees,
POMDP描述的是当前世界模型部分可知的情况下,智能体AgentAgent的例如,足
球运动员在球场上踢足球,每个球员并不完全清楚他周围的所有状态,当他向前带
球的过程中,他可能知道在他前面人的位置和状态,但是可能不知道在他后面的其
他队友的位置和状态,此时他观察到的信息是不完整的,但是一个优秀的足球运动
员往往靠着一种感觉传给他身后的最有利的队员,使其进行最有利的进攻,
过程就是部分可观察马尔可夫决
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【马尔可夫决策过程分析综述1500字】.docx
马尔可夫决策过程分析综述
强化学习的原理可用图2.1表示，智能体（Agent）在执行一项工作时，首先通过动作A与周围环境(Environment)进行交互,智能体会依据当前的状态选择一种动作，从而产生新的状态，同时环境会依据智能体所采取的动作给出智能体一个回报(Reward)。智能体与环境不断的进行交互产生很多组数据。强化学习利用这些数据不断地修改自身的策略（Policy）,智能体最终可以得到问题的最优解。
强化学习历经数十年的探索，已经有了一套可以解决绝大部分强化学习问题的框架，这个框架是马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess,MDP）在了解马尔可夫决策过程之前需要先了
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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)(
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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
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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