基于马尔可夫模型的图书馆用户聚类分群方法研究

【目的/意义】针对图书馆用户群体聚类分群不稳定且错误率较高的问题,提出基于马尔可夫模型的图书馆 用户聚类分群方法,提升图书馆用户聚类分群精准度。【方法/过程】采用一阶马尔可夫混合模型构建用户动作序列 模型,通过模型产生用户行为聚类,体现用户动作的动态性,采用自适应自然梯度算法,依据用户行为分离状态自 适应调整自身步长,优化模型参数学习中模型自动选择问题,实现最佳图书馆用户聚类分群。【结果/结论】通过实 验结果能够证明,实际聚类数量小于L值时,提出方法能够实现参数学习过程中模型的自动选择。提出方法的分群 数量最多,能够划分出最大的取值区间,聚类错误率最低为0.22%,聚类性能比较稳定,分群结果更加精准,达到了 设计的预期。【创新/局限】采用一阶马尔可夫混合模型实现了图书馆用户聚类分群。后续将进一步研究可考虑用 户序列间关联的高阶马尔可夫分量模型,以提高分群算法的准确性和稳定性。     

马尔可夫(Markov)链在体育教学评价中的应用改进

针对马尔可夫链在体育教学评价中应用的基本思想,分析了马尔可夫链在评价实践中的不足,提出在前后价值状态一致基础上构建转移矩阵,并通过适当处理,从转移矩阵中提炼出变化信息,为合理、有效地评价体育教学效果提供理论和实践依据。     

2023年高考新课标Ⅰ卷第21题背景分析与思考

本文从高考试题的解法赏析、教材背景、高等数学背景和对高考试题、教材习题、模拟试题进行4次拓展探究与数学建模,得到6个结论,对学生梳理数学知识,掌握两点分布、全概率公式与期望性质,引导学生掌握数学命题迁移的规律,并会用结论解决相关的高考及模拟试题,给出一些教学和备考建议.     

基于马尔可夫链模型的游客流预测——以海南国际旅游岛为例

以海南国际旅游岛为例,应用马尔可夫链构造游客流动态模型,对未来几年海南旅游人数进行预测,为海南省建设国际旅游岛进程中做好交通、宾馆等基础设施提供参考。     

浅析转移矩阵分析法的应用

随机变量只要具有马尔可夫随机过程的特征,都可以用转移矩阵法构建数学模型进行分析.通过教学质量评价的实例来说明怎么使用转移矩阵分析法,并得到用转移矩阵分析法进行评价能更好地反映学习的转变情况.     

基于马尔可夫链的商场销售预测模型

利用马尔可夫链建立对商场销售率的预测模型,不仅可以预测商场销售率未来某一时刻的状态,而且还可以分析其发展的长期平衡销售率,可为决策者制定长远规划和提高商场竞争力提供定量依据.     

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。