加权马尔可夫模型在降水预测中的应用

依据1962-2011年重庆市年降水量资料,采用均值标准差法建立降水量丰枯级别,分为枯、偏枯、平、偏丰和丰5个水平年.以各阶自相关系数为权数,用加权马尔可夫链计算2012年重庆市降水量,通过验证发现计算出的状态与实际情况相符,预测降水量值与实测值误差为7.9%,说明该方法有效可行.进一步采用马尔可夫链的遍历性原理,计算重庆市近50年的年降水量极限分布,结果表明重庆市年降水量处于平水年的可能性最大,出现周期约为2.9年。     

家庭基站网络中基于移动和业务的接纳控制算法

在分层蜂窝网络中,为改善网络容量,同时部署宏基站和家庭基站.本文对该网络中家庭基站的接纳控制进行研究.根据数据业务的到达/离开和用户移动性之间的时序关系,将家庭基站小区接受的数据业务分成4类.基于部分可观测的马尔可夫决策过程理论,提出针对分层网络的接纳控制分析模型,同时考虑带宽资源利用时间和信令开销.仿真结果证明了所提算法的有效性.     

状态变化时间间隔在随机过程教学中的意义

泊松过程、更新过程和连续时间马尔可夫链是随机过程教学中相对独立的内容。虽然它们有各不相同的意义和性质,但它们也有内在的联系。通过科学的教学手段将各知识点有机地联系在一起显得非常重要。为使学生在学习这几类随机过程时,更容易掌握它们内在的性质,提高学习效率和应用能力,在教学中运用了一种有效的方法,以状态变化时间间隔作为联系这三种随机过程不同教学环节之间的要素,更好地揭示前述这些随机过程的本质、特性和相互联系。     

齐次马尔可夫链分析评价教师教学的计算机实现

利用齐次马尔可夫链以相对动态的方法分析学生具有动态特征的成绩，据此评价教师的教学效果科学、清晰。本论述了这种方法的合理性与可行性，并给出了计算机实现的数据库结构和程序清单。     

马尔可夫预测分析的应用

马尔可夫预测法是应用概率论中马尔可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方法。利用马尔可夫链的有关知识可以对市场占有率进行预测。     

中国省际全要素生产率动态行为的经验研究

基于面板数据的SUR模型,估计了28个省1978—2005年的全要素生产率。发现除吉林和黑龙江两省外,全国26个省市自治区的全要素生产率变化存在着有区别的确定性趋势因素。另外,利用马尔可夫链分析了全要素生产率增长率的动态行为,研究发现全要素生产率增长率的长期演化中总体上存在回归趋同的态势。     

隐马尔可夫模型在命名实体中的应用

命名实体是文本中基本的信息元素，是正确理解文本的基础。命名实体识别就是要判断一个文本串是否代表一个命名实体，并确定它的类别，即发现命名实体和标注命名实体。利用了隐马尔可夫模型（HMM，Hidden Markov Model）和改进的隐马尔可夫模型进行英文命名实体的识别。     

受控马尔可夫链方法在软件测试上的应用

主要介绍了受控马尔可夫链的基本概念和原理，及受控马尔可夫链方法在软件测试中的应用，并对马尔可夫链的五元素模型进行了描述。     

信息抽取技术在竞争情报研究中的应用

介绍竞争情报和竞争情报系统以及信息抽取技术,并将隐马尔可夫模型引入到了文本信息的抽取之中,在此基础上提出了基于信息抽取技术的竞争情报系统模型.     

马尔可夫模型在常染色体遗传中的应用

马氏链预测法是通过对事物不同状态的初始分布及状态之间的转移概率的研究来预测事物的未来状态,本文利用此方法来建立相应的遗传模型,并讨论模型在常染色体遗传中的应用.