一种基于HMM异常检测的新方法

首先建立了系统运行的HMM,在此模型基础上提出了依赖于节点的异常检测算法。将状态的判定转化为节点的判定,给出了寻找节点的方法。另外与文献[2]的方法进行了比较,该方法计算简单。     

基于马尔科夫链的我国三大运营商市场占有率预测分析

合理预测产品市场占有率是企业进行营销决策时所要考虑的重要因素之一.以我国三大运营商移动用户数为基础,借助马尔科夫理论中的市场占有率的预测模型,探讨了在保持市场变化趋势稳定的情况下,未来市场占有率的变化情况.研究结果表明,未来我国移动、联通、电信三大运营商移动用户数的市场占有份额将稳定在65.7%20.0%14.3%左右.     

受控AR信号模型下基于Kullback-Leibler信息量HMM参数的估计算法

本是在对现实世界中常见的信号模型一受控AR模型的处理中引进HMM的，并且基于Kullback-Leibler(简记为K-L)信息量在此特定信号模型下蛤出了HMM参数的估计算法。     

基于MMD算法的HMM参数重估计的矩阵表示

本文提出的MMD算法用于提高模型区别错误信息和正确信息的能力．利用该算法在对模型的参数进行重估计时．涉及到复杂的目标函数的梯度运算．击运用矩阵运算使得梯度运算变得简单明了，因此本文给出了MMD算法下的HMM参数重估计的矩阵表示形式并给出了证明．     

基于状态驻留时间下由转移弧产生输出的HMM模型中的参数估计

本讨论了用状态驻留时间来模型化传统的HMM模型。HMM的一个基本假设是它认为语音信号是准平稳的。然而由状态输出yt的HMM模型，并不能很好地表征语音信号中平稳段或平稳段之间的具体特征；由转移弧产生输出的自左向右HMM系统,则对语音特征作更为细致的描述。本主要讨论在[2]的基础上,对新建模型进行参数估计。     

基于灰色马尔科夫链预测模型的广西边境小额贸易预测研究——灰色系统理论应用系列论文之三

在分析广西边境小额贸易现状的基础上,运用灰色模型和马尔科夫链的基本理论,构建灰色马尔科夫模型进行了预测.结果表明,经过二阶弱化处理、灰色建模、灰色新陈代谢以及灰色马尔科夫预测的结果,能明显地提高预测精度.最后,提出了加大基础设施建设、转变边贸流通模式、构建沿边型产业开放体系、提高边境贸易便利化水平和培育发展边境特色经济带等对策建议.     

数学精微何处寻,纷纭题海有模型——一类基于马尔科夫链的概率试题研究

本文以2019年全国卷Ⅰ理科21题为切入点展开研究,从数列递推的角度研究了一类基于时间序列的概率试题,探寻了其马尔科夫链的高等数学背景,并为新课程下基于数学建模核心素养的教学提供了思路.     

二阶离散隐马尔科夫模型的严格定义及等价性质

隐马氏模型作为一种具有双重随机过程的统计模型,具有可靠的概率统计理论基础和强有力的数学结构,已被广泛应用于语音识别、生物序列分析、金融数据分析等领域.由于传统的一阶隐马氏模型无法表示更远状态距离间的依赖关系,就可能会忽略很多有用的统计特征,故有人提出二阶隐马氏模型的概念,但此概念并不严格.本文给出二阶离散隐马尔科夫模型的严格定义,并研究了二阶离散隐马尔科夫模型的两个等价性质.     

基于新维无偏灰色马尔科夫模型的围栏草场面积的预测

草原上围栏草场建设已成为一种趋势,围栏草场面积的预测,可以为草原的评价、管理、规划、和决策提供重要的基础数据.灰色预测适合于数据量少的对象,而马尔科夫链适用于随机性强、波动性大的动态过程,通过有效结合这两种预测方法,采用新维无偏灰色马尔科夫模型,预测围栏草场的面积.用无偏灰色模型拟合围栏草场面积的发展变化趋势,用马尔科夫模型对拟合的数据分析预测,在每一步的预测中,利用新信息优先的原则,对原始数据进行等维处理,经过反复的预测,最后得到预测精度较高的结果.实例结果分析表明:此模型预测误差小,精度高,尤其适合中长期预测.     

奖惩系统的数学建模与稳态分析

奖惩系统(Bonus- Malus Systems)是世界各国机动车辆险中广泛采用的一种经验费率厘定机制.本文在最一般的框架下,以有限齐次马尔科夫链对奖惩系统建模,证明了任一奖惩系统皆存在唯一的平稳分布,此外,给出了求解这一平稳分布的一般算法,并揭示了此平稳分布的结构.特别地,针对两种具有特定转移法则的奖惩系统,还给出了它们平稳分布的简明显式表示.     

基于T2FCM-FE-HMMs的隐马氏模型参数估计算法

把2型模糊集的思想引入到了基于模糊聚类的离散HMM参数训练中,提出了改进的T 2FCM-FE-HMM s算法。     

隐马尔可夫模型在语音识别中的应用

隐马尔可夫模型 (HMM)的基本技术是语音识别中较为成功的算法 .主要是它具有较强的对时间序列结构的建模能力 .本文首先深入浅出地介绍了 HMM的基本技术和一个基于 HMM的孤立词语音识别系统的构成方法 ,其次 ,基于 HMM尚存有一些缺陷 ,造成语音识别能力较弱 ,为此本文又进一步阐述了语音识别应用中的几种改进的 HMM系统及目前的热点方法—— HMM与 ANN构成的混合网络     

中国省域FDI投资的时空区位演化过程研究

采用1993-2014年中国31个省市的外商直接投资数据,利用了空间马尔可夫链方法和地理信息技术,研究了中国各省市外商直接投资的时空演化特征.按照FDI投资比重大小把各省市FDI演化特征划分为低、中低、中高和高4种类型,构建马尔可夫状态转移概率矩阵,利用空间Markov方法模拟了中国各省市FDI投资的时空演化过程.结果发现中国各省市FDI分布极不均衡,在1993-2002年期间主要分布在中国东部沿海地区,到2014年具有逐步向中西部转移的趋势.比较空间马尔可夫链的初始分布和极限分布发现,当处于低和中低状态时,极限概率小于初始概率,当处于中高和高状态时,极限概率大于初始概率;由此可以说明中国各省市FDI投资水平的提高正在稳步推进,而且FDI空间区位演化过程具     

加权马尔可夫模型在年降水量上的预测应用

降水是气象预测的重要环节,并在人类的生产生活中扮演着越来越重要的角色.以南京市1971-2011年的年降水量为依据,通过运用加权的马尔可夫模型,分别对其2010、2011年的降水量状态进行预测,并运用向量叠加法来预测出这两年的年降水量具体数值.分析结果表明,该模型在降水量预测方面的应用是可行的,能够有效的提高中长期降水量预测的精度.     

基于增值的中学教学效率评估模型

分析了在中学教学质量评价中引入“增值”概念的意义与作用 ,讨论了协方差分析法与齐次马尔柯夫链分析法的理论依据及其计算程序 ,并结合四所中学的数据进行了实际分析 ,解决了因各校学生高中入学成绩存在差异而无法正确地以学生高考成绩评价中学教学质量问题 .     

基于马尔科夫链的港口吞吐量区间预测模型研究

将马尔科夫链与曲线趋势分析相结合,利用曲线趋势分析反映港口吞吐量的变化趋势,同时利用马尔科夫链反映变量波动的随机性,提出了一种基于马尔科夫链的区间预测模型.通过实例分析,验证了该预测方法的正确性.