马尔可夫模型

马尔可夫模型Tag内容描述：<p>1、分 类 号： 密 级 无 学校代码： 学 号？： 办 窗 呷忽 犬学 硕士研究生学位论文 基于证 据理论的马尔 可夫 模型 及其应用 赖 岳 院 所： 数学与信息科学学院 导师姓名 ： 吴根秀 学科专业： 统计学 研究方向： 数据挖掘 二七年六月 ： 独 创 性 声 明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含 为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作 的同志对本研究所做的任何贡献。</p><p>2、上海交通大学 硕 士 学 位 论 文 隐马尔可夫模型参数训练的改进及在股市预测中的应用 The Improvement on Parameter Estimation and the Application of Hidden Markov Models in the Financial Market 专业名称： 概率论与数理统计 作者姓名： 商晔 指导老师： 叶中行 申请上海交通大学硕士学位论文 隐马尔可夫模型参数训练的改进及在股市预测中的应用 论文作者商晔 学号1080719031 指导教师叶中行教授 专业概率论与数理统计 答辩日期2 0 1 1年1月17日 Submitted in total fulfilment of the requirements for the degree of Master in M。</p><p>3、第28卷第1期黑 龙 江 水 专 学 报Vol128 ,No. 1 2001年3月Journal of Heilongjiang Hydraulic Engineering CollegeMar. ,2001 文章编号:1000 - 9833(2001)01 - 0113 - 02 用C语言实现马尔科夫链预测模型的构造 吴亚春 1 ,蔡燕弟 2 ,任玉东 1 (1. 东北农业大学 工程学院,黑龙江 哈尔滨 150030 ; 2.东北农业大学 教务处,黑龙江 哈尔滨 150030) 摘 要:简要介绍了马尔科夫转移矩阵预测法的基本概念,给出了用C语言构造的马尔科夫链预测模型程序及运行方法。 关键词:马尔科夫转移矩阵;预测法;预测模型;程序 中图分类号:O211162 文献标识码:A 收。</p><p>4、“#“$ !“# !“ $ # $ %“ %预 测的标准误差定义为! 残差平方和除以 其自由度再开平方根B“4C% 在 考虑到网络的复杂程度和样本容量的基 础上*:*3模型有明显 改进% $使用得到的模型对测试样本的预 测*:*3模型也说明了在我国 的股票市场中不但股票指数收益率的波 动存在56789效应“3:“!JC9+829+ “$ 8 ) %,0:8%,0:8%,/0% %,/;.%,/%,800 %,000%,2%,/; %$ . ! 矩阵5+中每一横行为 某一状态下各种情况的转移概率“ 所以 0 ( ) + !5(“)+%,0+% %,0/2%,0+8%,0; 月+2 日的/28点“到目前/%0年+/月+%日 的+2;-点“沪市可以说是起起伏伏“涨涨 跌跌。</p><p>5、隐马尔可夫模型 主要内容 n马尔可夫模型 n隐马尔可夫模型 n隐马尔可夫模型的三个基本问题 n三个基本问题的求解算法 1.前向算法 2.Viterbi算法 3.向前向后算法 n隐马尔可夫模型的应用 n隐马尔可夫模型的一些实际问题 n隐马尔可夫模型总结 马尔可夫链 一个系统有N个状态 S1，S2，Sn，随着时间推移 ，系统从某一状态转移到另一状态，设qt为时间t的状态， 系统在时间t处于状态Sj 的概率取决于其在时间 1 ，2， ，t-1 的状态，该概率为： 如果系统在t时间的状态只与其在时间 t -1的状态相关 ，则该系统构成一个离散的一阶马尔可夫链(马尔可夫过。</p><p>6、19 无向图模型（马尔科夫随机场）19.1 介绍在第十章,我们讨论了图形化模型(DGMs),通常称为贝叶斯网。然而,对于某些域,需要选择一个方向的边即(DGM), 例如,考虑建模一个图像。我们可能会假设相邻像素的强度值是相关的。我们可以创建一个DAG模型的2D拓扑如图19.1所示。这就是所谓的因果MRF或马尔可夫网。然而,它的条件独立性通常不好。另一种方法是使用anundirected图形化模型(UGM),也称为马尔可夫随机场(MRF)或马尔可夫网络。这些不需要我们指定边缘方向,在处理一些问题,如图像分析和空间统计数据时显得更自然。例如,一个无向二维点阵显示。</p><p>7、隐马尔可夫模型及其应用摘要：隐马尔可夫模型是序列数据处理和统计学习的重要概率模型，已经成功被应用到多工程任务中。本小论文首先从隐马尔可夫模型基本理论和模型的表达式出发，进而从隐马尔可夫模型的应用着手，最后对隐马尔可夫模型的最新应用进行简单介绍。关键词：隐马尔可夫模型、评估问题、解码问题、学习问题、最新应用1.引言隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作为一种统计分析模型，创立于20世纪70年代。80 年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障。</p><p>8、基于马尔可夫链的人力资源供给预测模型研究摘要 人力资源供给预测是企业人力资源管理工作的重要内容之一，本文提出了马尔可夫链模型预测法，着重论证了该预测法的原理并通过实例指出了该预测模型的具体应用。关键词 人力资源 马尔可夫链 预测模型 人力资源供给预测主要是了解企业内部人力资源的优势与劣势，预测企业将来人力资源供给趋势，以期保证企业生产经营的顺利进行。由于企业组织内部人员的流动是一个随机过程，且如果人员将来的变动状态只与现在的状态有关而与过去的状态无关,则这一变化具有“随机性”和“无后效性”的特征,符合。</p><p>9、基于MARKOV模型的应收帐款分析-会计基于MARKOV模型的应收帐款分析徐雨晴摘要：应收账款作为变现能力较强的速动资产，持有过多会使得企业现金流量不足，增加负债的规模；同时，坏账准备的计提使得企业负担的资产减值损失迅速上升，从而会给公司业绩造成巨大的压力。本文通过引入MARKOV模型，以宁波港股份有限公司为例，对应收账款进行分析，在应收账款收回的随机过程中，预测坏账损失发生的概率。关键词：应收账款；坏账损失；MARKOV模型一、MARKOV模型简介与应收账款的可行性分析俄国数学家Markov 提出一种运用数学的分析方法研究自然过程。</p><p>10、AR模型与高斯马尔科夫模型的区别AR模型(Autoregressive)即自回归模型是由Chen和Yap发展出的一种比较有效的支持域估计方法，通过AR模型参数构建一个滤波器，对模糊图像滤波，之后对其进行自相关操作，通过得到的自相关曲线得到支持域信息。高斯马尔科夫模型估计方法与AR模型估计方法相似，通过高斯马尔科夫模型参数构建一个滤波器，对图像滤波后采取相同自相关法得到支持域信息。两个方法在得到滤波器后是一致的，主要区别在于如何求得该滤波器。下面简单说明下两种滤波器的构建。1AR模型在二维图像上AR模型描述为由一组图像序列构建一幅图。</p><p>11、基于团的Markov网络信息检索模型,甘丽新 王明文 张华伟 江西师范大学 2006年7月23日,研究背景 模型思想 模型方法 实验结果 进一步工作,大纲,研究背景,提高检索效率是信息检索研究的永恒主题 现有很多研究根据词之间的依赖关系进行直接扩展 在检索过程中加入有利于检索的信息改善检索结果 如何建立能刻划这种依赖关系的模型?,模型思想,考虑词与词之间的相关性对查询进行扩展,使查询包含更多的有用信息. 在Markov网络检索模型中，通过对检索词子网络结构的分析，提取出词网络中的最大完全子图团。 同一子团中的词构成一个形式概念，由此把基。</p><p>12、隐马尔可夫模型 Hidden Markov model,周潇,2019/7/11,1,知识管理与数据分析实验室,内容框架,2019/7/11,知识管理与数据分析实验室,2,隐马尔科夫模型的由来,隐马尔科夫模型的基本理论及实例,隐马尔科夫模型的三个基本算法,隐马尔科夫模型的应用,4,1,2,3,隐马尔可夫模型（HMM）的由来,1870年，俄国有机化学家Vladimir V. Markovnikov第一次提出Markov Model（MM） Baum 及他的同事于60年代末70年代初提出隐马尔可夫理论，并用于语音识别 80年代末90年代初HMM被用于计算生物学 目前已成功用于人脸识别、手写识别领域,2019/7/11,知识管理与数据。</p><p>13、精品论文一个基于隐马尔可夫模型和生物知识修正的 CpG 岛识别系统徐瑜，兰曼5（华东师范大学信息科学技术学院， 上海 200241）摘要： CpG 岛的存在能识别某些基因的启动子，而且 CpG 岛的异常甲基化多与人类肿瘤的 发生有关，因此 CpG 岛的识别在生物基因组测序中很重要。本文实现了一个基于隐马尔可夫模型（HMM）和后期生物知识修正的 CpG 岛识别系统，在 EMBL 的 DNA 序列数据集上10进行系统性能测试的结果显示，该系统对于 CpG 岛有较好的识别能力，同时又比较精确地 定位 CpG 岛的位置。与其它常用 CpG 岛识别工具的对比实验结果表明。</p><p>14、C o m p u t e r E n g in e e r in ga n d A p p l ic a t io n s 计算机工程与应用 一种高斯马尔科夫模型下的车辆位置管理策略 周铃，李德敏，吴江源 Z H O UL in g ，L ID e m in ，W UJ ia n g y u a n 东华大学信息科学与技术学院，上海2 0 1 6 2 0 D e p a r t m e n to f I n f o r m a t io nS c ie n c ea n dT e c h n o l o g y , D o n g h u aU n iv e r s it y , S h a n g h a i2 0 1 6 2 0 ，C h in a Z H O U L in g ，L ID e m in ，W UJ ia n g y u a n L o c a t io nm a n a g e m e n tb a s e do nG a u s s - M a。</p><p>15、4 3马氏链模型 随着人类的进化 为了揭示生命的奥秘 人们越来越注重遗传学的研究 特别是遗传特征的逐代传播 已引起人们广泛的注意 无论是人 还是动 植物都会将本身的特征遗传给下一代 这主要是因为后代继承了双亲的。</p>