遗传算法的收敛性研究

通过马尔可夫链方法,分析种群在解空间上概率分布情况以及收敛到最优解的概率,证明经典GA是不会收敛到最优解的,若在GA中保留每一代的最佳个体,则可以收敛到最优解。讨论全局收敛和过早收敛的原因,最后提出GA操作中应遵循的原则是改进GA搜索性能的关键。     

基于LDA-HMM的知识流动模式发现研究

【目的/意义】知识流动模式能够动态反映知识形态在知识流动中发生的变化，体现学科系统中不同知识体 系的发展规律，因此从科学文献角度出发研究知识流动模式的发现具有重要意义。【方法/过程】以图书情报学领域 为例，设计一种组合方法，首先采用LDA（latent Dirichlet allocation，隐狄里克雷分布）主题模型进行领域内文献的主 题聚类，然后提取引用和被引用数据构成主题知识流入、流出特征，并作为HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可 夫模型）训练模型的观测值序列，识别不同的隐藏状态，进一步对模型的拟合效果进行评估，最后通过聚类分析将 隐藏状态序列与知识流动模式一一对应，揭示图书情报学领域存在不同知识流动模式的差异性。【结果/结论】实验 结果显示，不同类型的知识流动模式具有不同的表现形式，反映了领域内部主题研究的演变历程，为理解和认识科 学发展趋势具有一定价值。     

基于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。     

带干扰的复合更新风险模型

在经典风险模型的基础上，把索赔到达过程Nt加以推广为更新过程，且认为有干扰的情况下，设其为布朗运动，得到一个新的风险模型：Rt=u ct Wt-∑i=1NtXi,用马尔可夫骨架过程的理论和方法，求得有限时间t盈余的瞬时分布φ(u，t，a)，然后求得时刻t的生存概率Ψ(u，t)满足的关系式。     

永兴傣族乡农村劳动力流动趋势的马尔可夫链预测

农村劳动力的流动受到多种因素影响，可以看作是一个随机的状态过程。马尔可夫链是对农村劳动力的流动预测的一个较好的方法，本文利用马尔可夫链对永兴傣族乡农村劳动力流动趋势进行了预测分析。     

连续竞价市场价格均衡的马尔可夫性

本文在探讨了传统证券市场价格形成机制模型的基础上,结合我国证券市场"流动性提供者"缺位的实际情况,提出了基于交易者马尔可夫交易策略上的随机动态匹配价格形成机制模型.并通过实证检验,验证了模型的基础假设.     

HMM在说话人识别系统中的实现

介绍了隐马尔可夫模型及其主要解决的3个基本问题,以及在说话人识别系统中实现的基本过程,并对256和512码本、文本相关与文本无关进行比对,得出文本相关的识别率更高的结论并分析了其原因。     

语音识别技术及应用

语音识别技术近年来得到了飞速的发展并且在越来越多的领域得到了广泛的应用。隐马尔可夫模型(HMM)语音识别技术是一种基于训练数据提供的概率自动构造识别系统的技术,主要用于大量词汇的语音识别,而且具有良好的识别性能和抗噪性能。因此,一般的语音识别系统都采用基于HMM的识别方法作为其基本算法。本文列举了语音识别在教学中的应用示例来分析其基本算法。     

三种方法的NP识别比较实验研究

利用错误驱动法、支持向量机法和隐马尔可模型三种方法对汉语文本进行名词短语识别,对实验进行比较分析,结果表明SVM与HMM的识别效果总体上要好于错误驱动法,HMM法在封闭测试中优势明显.研究表明错误驱动法应用于解决从语料库中学习转换规则的传统问题;SVM方法适用于解决两类别的分类问题;而HMM方法侧重应用在与线性序列相关的现象上.     

马尔可夫链方法在体育专业教学质量评价中的应用

利用马尔可夫链评估法,评价了体育专业教师的教学质量,其评价结果比其他评价方法更具合理性。