卡方检验确定背景序列模型Markov chain的阶数

合理建模非编码序列对正确识别DNA序列中的调控元件非常重要 .基于卡方统计检验 ,给出了选用Markovchain模型来模拟序列背景分布的原因及如何确定Markovchain阶数的方法 .卡方测试分析模拟数据发现它能有效地确定模型阶数 .选择分析啤酒酵母中 1 0类基因的上游序列集发现 :所有序列集至少具有一阶以上的上下文相关性 ,除 1组基因外 ,其余 9组数据集具有二阶或三阶的上下文相关性 .这说明用高阶Markovchain来建模背景序列比单碱基模型 (零阶 )更合理     

时齐马尔可夫链法在教学质量评估中的运用

本文研究了教学质量评估中的一种定量分析方法-时齐马尔可夫链评估法,阐明了这种方法的理论依据及其实施程序,并指出它较之其他教学质量评估法更显合理.     

转移概率矩阵计算的一种统计方法

利用马尔可夫链进行预测,其关键是转移概率矩阵的计算。本文给出了计算转移概率矩阵的一种统计方法,并且给出了实例计算,目的是为企业进行科学管理和决策提供科学依据。     

基于凌阳单片机的嵌入式声控门锁的设计

通过分析语音特征参数的特点和说话人识别的基本方法,以线性预测倒谱系数为特征参数提取算法以及隐马尔可夫模型为建模算法,利用凌阳单片机作硬件平台,实现了声控锁的语音控制功能。实验结果表明,系统性能稳定,识别效果良好。     

马尔可夫链模型在教学定量评价中的应用

本文对马尔可夫链模型的基本原理进行了分析,建立了数学模型,提供算法步骤,并通过实例数据分析,阐明了这种模型的应用可以剔除学生生源参差不齐,同一班级内、同一年级不同专业间生源综合基础差别很大等客观因素对教师教学评价的影响,从而客观公正地评价教师的教学质量;同时模型分析过程中得到的数据,可以使教师有的放矢地采取各种措施因材施教。     

基于Markov链的最优化预测模型及其应用研究

马尔可夫预测方法在预测领域有着广泛的应用．该方法应用的一个重要的问题就是如何估计一步状态转移概率矩阵．在历史资料没有给出系统处于n个状态次数的情况下，给出一步状态转移概率矩阵估计的最优化方法．最后探讨了基于Markov链的最优化预测模型在长江水质预测中的应用，从而表明该模型的有效性．     

Markov链在教学效果评估中的运用

评价教学效果,一直是教育评估研究的重要课题。常用的评估方法有计算平均值、加权平均、标准差等。但这些方法忽略了学生的基础差异。为了消除差异,本文运用了马尔可夫链分析法,利用学生学习的进步参数,使得对教学效果的评估更加合理客观。同时我们借助Excel建立了统计模板,使得实施该分析法更加地有效快捷。     

齐次Markov链在细胞分裂过程中的应用

以随机过程为研究工具研究了生物学中质体随细胞分裂而传递的规律,通过数学建模对含突变质体的杂合细胞的纯合概率和细胞的不同状态之间的转移在生物学意义上进行了详细的讨论.     

基矛HMM的说话人识别

介绍了隐马尔可夫模型的基本原理以及在说话人识别中的实现，对文本相关与文本无关进行比对．得出文本相关的识别率要高的结论及原因。     

基于MPC5200的嵌入式非特定人连续语音识别系统

非特定人连续语音识别系统具有非常高的计算复杂度，对系统的硬件资源有很高的要求，本文针对该问题设计了一款基于MPC5200微处理器的嵌入式平台，在该平台上实现了基于隐含马尔可夫模型的非特定人连续语音识别系统，实验结果表明该嵌入式语音识别系统达到了实时识别的要求。