基于马尔科夫链的帧时隙ALOHA防碰撞算法仿真与研究

为了研究帧时隙ALOHA防碰撞算法性能,应用马尔科夫链模型对该算法标签识别过程进行数学分析,得到成功识别出的标签数量的状态转移概率矩阵.用蒙特卡罗统计方法模拟这一过程,对马尔科夫链模型求解,得到了标签数量、时隙数和成功识别率之间的关系曲线.     

探究概率数列模型中的马尔科夫链

马尔科夫链本质上是一条时间序列,下一时刻的状态只依赖于上一时刻的结果.在最新的计算数学与应用数学科研领域中,常用马尔科夫链蒙特卡罗方法(MCMC)进行参数估计.由于马尔科夫链具备良好的概率性质,因此,在高中数学概率问题中引用马尔科夫链成为了热潮.同时,由于概率问题的求解常会遇到递推公式,所以,借助数列方法显得格外重要.以两个马尔科夫链模型——“赌徒破产”和“悬崖漫步”为例,叙述解题方法和相关结论.     

分层强化学习原理研究

首先介绍了强化学习基本原理,分析了马尔科夫决策过程与半马尔科夫决策过程的理论基础及其在强化学习中的应用,其次阐述了分层强化学习中分层与抽象的思想,分析了HAM、Options与MaxQ等方法,并从分层与抽象角度进行了比较,最后指出了分层强化学习的研究发展方向。     

费用函数无界可控情形下MDP最优策略算法

本文对费用函数无界但可控情形下的有限阶段马尔科夫决策模型进行了研究.本文给出了有限阶段马尔科夫决策过程的最优策略存在的条件.并在此条件成立的条件下,给出了最优方程和最优策略存在的条件及其算法.     

基于马尔科夫链的企业内部人力资源供给预测

经济预测的方法有许多,其中马尔科夫预测法是应用概率论中马尔科夫链的理论和方法来研究分析有关经济数据的变化规律,并由此预测未来变化趋势的一种重要方法.这种方法已在市场预测分析和市场管理决策中得到广泛的应用.本文结合具体案例分析了如何应用马氏链进行企业内部人力资源供给预测.     

渗流网络中马尔科夫过程的研究

本文主要研究了Zd上伯努利渗流开簇和网络的动态行为,得到了大数定理和大偏差定理等极限理论.由于不能直接在渗流开簇上定义马尔科夫过程,故本文在无序的渗流网络中定义了马尔科夫过程.并在此基础上研究了渗流网络中的马尔科夫链大偏差理论,并给出了大偏差定理的速率函数的显示表达.     

随机激励下连续时间马尔科夫跳变非线性系统的平稳响应研究（英文）

目的:提出一种预测随机激励下连续时间马尔科夫跳变非线性系统的平稳响应的近似方法。创新点:1.得到了含有马尔科夫跳变参数的关于能量的平均It?方程;2.建立了含有马尔科夫跳变参数的平均It?方程相应的FPK方程。方法:1.将一个随机激励的马尔科夫跳变非线性系统由状态方程转化为等价的It?方程,并根据It?微分法则给出哈密顿量(系统总能量)的It?方程;2.通过随机平均法,得到关于系统能量的平均It?方程;3.推导并求解相应的FPK方程。结论:1.跳变规律对马尔科夫跳变非线性系统随机响应具有重要影响;2.理论结果与数字模拟结果吻合验证了理论方法的准确性。     

有限马氏链在教学评估中的应用

有限马尔科夫链(简称为有限马氏链)是随机过程论中一个饶有兴趣的课题,近来被应用于教学效果评估中,取得了令人满意的结果.这种方法的优点是可以剔除学生基础知识水平的差异,较真实地反映了教学效果。本文试图对有限齐次马氏链的有关理论作扼要而简明的叙述,然后给出应用实例,最后对实际应用过程中碰到的一些问题作初步的讨论。一、有限马氏链的有关理论设有随机变量序列{Xt;t=1,2…},其取值点为1,2,…,n(n为正整数),满足所谓“马尔科夫性”:     

马尔科夫预测法在通讯市场中的应用

马尔科夫预测法是一种适用于随机过程的科学有效的动态预测方法,这种方法对许多随机现象能有效地做出预测与决策,尤其是对于某些动态问题,应用此法进行预测的效果显著。本文利用马尔科夫链建立了预测模型,分析并预测了通信市场中各种通信手段的动态市场占有率问题,其预测的准确率比较高,这说明了此法的可行性和可靠性,并为通信运营商提供了必要的决策依据。     

马尔科夫链的首中目标函数

应用贝塔函数的性质,研究马尔科夫链的首中目标函数的原点矩,对有关重要结果做了一些必要的改进,并给出了简单证明.     

马尔科夫链在家具市场配货预测中的应用

针对家具市场销售的动态系统特征,以某网店销售沙发为例,用马尔科夫链预测法在仅占有前期样本的基础上实现产品定量预测,即通过马尔科夫链预测产品的市场占有率,达到让商家知晓产品配货数量,从而用于指导家具市场销售过程中的理性经营.     

非线性自回归模型的遍历性与几何遍历性

应用马尔科夫链的有关知识和方法,得到了一般形式的非线性自回归模型在非压缩条件下的遍历性与几何遍历性的判定条件.     

基于马尔科夫链的移动设备浏览导航模型

移动终端网页浏览需要通过链接预测给用户提供高效的导航,由于移动终端内存空间和计算速度有限,对链接预测提出了更高的要求。将马尔科夫方法应用于移动设备链接预测,实验结果表明,多阶叠加马尔科夫方法和多马尔科夫方法可以提高链接预测覆盖率和准确率。     

基于命名实体的网页推荐算法研究

基于命名实体的网页推荐算法,从查询日志入手,分析用户的查询行为,给用户提供智能推荐,从而给出较好的推荐网页.提出了基于混合马尔科夫模型用于目录网页的导航链接和基于LDA特征选择的网页推荐算法用于主题网页推荐,实验结果显示,基于混合马尔科夫模型的推荐算法,达到了比较满意的效果;基于LDA特征提取的网页推荐算法优于传统的推荐算法,很好地满足了用户的需求.     

社会网络凝聚子群势的量化分析

本文对社会网络分析中的凝聚子群演化进行了量化探索,提出了凝聚子群势的概念,并得出凝聚子群势是一个有限的马尔科夫链;分析了凝聚子群演化的机制,并初步提出了描述演化的随机微分方程.     

马尔科夫链与多目标遗传算法在自动作曲中的应用

提出一种新的自动作曲方法,利用马尔科夫链的不确定性与多目标遗传算法的规则性,将二者相结合,应用到自动作曲中。在Musicxml文件下,统计训练样本中相邻音符之间音高与时值的前后关系,建立马尔科夫概率转换表。利用基于概率的多目标遗传算法,根据已建立的概率转换表构造关于音高、时值的适应性函数,同时加入少量音程和谐约束作为第三条适应性规则。实验表明,在同一乐理规则下,与仅用马尔科夫链输出结果进行音乐质量评分、对比,该方法在保证结果多样性的同时提高了音乐质量。     

一种新的灰色马尔科夫预测模型及其应用

以奥运会奖牌数预测的实际问题为背景,结合灰色系统理论与马尔科夫预测的相关理论与方法,提出了一种新的奥运会奖牌数预测的灰色马尔科夫预测模型,从而为未来奥运会奖牌数预测提供了一种有效的方法。     

胡风现实主义理论的价值与贡献——与马尔科夫“开放体系”比较

<正> 1972年,德·马尔科夫提出了关于社会主义现实主义的“开放体系”理论,立即在苏联美学界产生了强烈的反响,被认为是现实主义理论的重大突破。马尔科夫的“开放体系”理论,一九八二年前后,还受到我国一些作家、理论家的重视、介绍和讨论。其实早在一九五四年,胡风在他的“意见书”中就表述了和马尔科夫相类似的观点,他提出     

CA-Markov模型在舟山市土地利用中的应用研究

基于复杂适应系统、元胞自动机和马尔科夫链等相关理论,构建了城市土地利用的元胞自动机-马尔科夫模型（CA-Markov模型）,给出了从众系数矩阵的演化规则和确定方法.以舟山市土地利用变更为例,利用CA-Markov模型对该市土地利用变化进行计算机模拟,分析城市土地利用的变化规律.同时,得到的土地利用系统非线性的复杂特征体现了CA-Markov模型具有模拟复杂适应系统的能力.研究表明CA-Markov复合模型不仅具有空间演化的优势,还具有Markov过程的优良性质,比简单的Markov模型和CA模型更优越.     

基于增强学习的非协作认知无线网络路由算法研究

认知无线电网络(Cognitive Radio Networks,CRNs)的出现解决了由无线应用发展而引起的频谱稀缺问题.在CRNs中,次用户(Secondary Users,SUs)机会式地接入主用户(Primary Users,PUs)拥有的授权频谱.使用马尔科夫泊松过程(Markov Modulated Poisson Process,MMPP)对Pus的活动进行建模,提出基于增强学习的非协作认知无线网络路由算法.每个SU都想最小化自己流量的端到端时延,同时可以满足PU的服务质量(Qo S)需求.为了使SUs的路由决策能够适应环境变化和节点之间非协作交互的影响,我们将路由问题建模为非合作博弈的随机学习过程.然后,我们提出了一种解决路由问题的分布式增强学习算法,减少了SU之间由于信息交互带来的开销.仿真实验的结果表明了所提出的算法能够满足PU的Qo S需求,同时减少网络时延.