十进制遗传算法的收敛性分析

十进制遗传算法是一种模拟生物进化的最优化搜索方法,由于其稳定性好,不需要计算目标函数的导数和能处理多维数值问题,十进制遗传算法在科学研究和工程技术中得到了广泛运用。通过对十进制遗传算法的收敛性进行分析,为改进十进制遗传算法奠定了理论基础。     

用相关—马氏链预测我国丝年产量的方法

应用相关－马尔柯夫链方法预测我国丝年产量，既能考虑到蚕茧收购量和缫丝机产量等相关因素的影响，又能兼顾到自然、人为等随机因素的影响。在多元回归预测技术的基础上，运用马尔柯夫链模型，确定预测年份的产量状态和产量的预测区间值，得出未来年份的预测丝产量。     

积分马尔柯夫算子谱的一些性质

在Ａ．Ｌａｓｏｔａ，Ｍ．Ｃ．Ｍａｃｋｅｙ，ＪＴｙｒｃｈａ，Ｊ．ＪＴｙｓｏｎ和Ｈａｎｎｏｓｇｅｎ专家们的一些文章中出现了平稳密度用积分马尔柯夫算子的数学模型来研究问题。Ｈ．Ｇａｃｋｔ和Ａ．Ｋａｓｏｎ给出算子Ａ的渐近平稳的充要条件。     

采掘生产系统预测模型及其应用

在对灰色预测和马尔柯夫矩阵预测分析的基础上,将二者有机集成形在一种新的预测方法－灰色马尔柯夫预测,可用于矿井产量,进尺等具有某种变化趋势而随机波动性较大的预测问题。     

用改进的灰色—马尔柯夫模型预测矿井瓦斯涌出量

在对新老两种被广泛应用于有关时间序列诸类问题预测预报的灰色预测方法与马尔柯夫预测方法进行有关分析的基础上,将两者结合起来,形成一个改进的兼有灰色预测与马尔柯夫转移概率矩阵预测优点的灰色-马尔柯夫预测模型。该预测模型能充分利用历史数据给予的信息,可大大提高随机波动性较大数据序列的预测精度,可进一步拓宽灰色预测的应用范围。利用该预测模型对一些矿井进行瓦斯涌出量大小的预测研究表明,该模型具有较强的适用性和较高的准确性,用其对动态系统的分析更为适合。该预测模型为矿井瓦斯涌出量时间动态数列的预测提供了一条新的途径。     

基于对跨国公司商品销售预测的数学模型

根据对跨国公司商品销售预测统计量的描述,结合了数学模型,利用了马尔柯夫链的一些性质进行分析。结果表明：利用该方法分析得到的跨国公司商品销售预测与给定的目标期望函数较一致,适用于目前对跨国公司商品销售量预测的研究。     

马尔柯夫模型在保险市场中的应用

阐述了马尔柯夫预测法的基本原理,分析了保险市场中同险种市场占有率满足马尔柯夫链的性质,用马尔柯夫模型预测了动态保险市场的占有率状况并做出了最优决策,为保险公司经营和决策提供参考.     

New approach to acquisition of the load parameter for NOW

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基于时间策略的连续时间Markov过程验证

对系统模型进行验证是保证系统安全的一个关键.连续时间Markov过程可以刻画复杂并发系统的随机、概率、不确定性特征.提出时间依赖策略下连续时间Markov过程验证方法,将连续时间Markov过程转换成为交互式马尔科夫链,给出模型的转换方法及不确定性选择策略的转换方法,最终通过求解交互式马尔科夫链的时间可达概率最值实现对连续时间Markov过程模型的验证.理论分析表明,提出的方法具有可行性.     

一种有限时段Markov决策过程的强化学习算法

研究有限时段非平稳的Markov决策过程的强化学习算法。通过引入一个人工吸收状态，把有限时段问题变为无限时段问题，从而可利用通常的强化学习方法来求解。在文献[3]提出的算法思想基础上，提出了一种新的有限时段非平稳的Markov决策过程的强化学习算法，并用无完全模型的库存控制问题进行了实验。     

非特定人语音指令识别系统的研究与实现

为了研究语音识别技术的实用化问题.采用离散隐马尔可夫模型方法,基于单片微控制器加数字信号处理器(MCU DSP)构架,实现了一个非特定人语音指令识别系统.该系统适应性强,每个指令识别时间在1s内,准确率达到96%.     

一种序列家族Profile HMM寻优的PSO

针对在训练一个序列家族的Profile HMM时经常会得到局部最优HMM的问题,也就是说找到全局最优Profile HMM的概率不高.通过分析训练一个序列家族Profile HMM方法的特点和Profile HMM本身的结构特点提出了一种结合多个局部最优或次优Profile HMM来寻找最优模型的PSO算法,以提高序列家族Profile HMM寻优的概率.     

人机交互中基于可穿戴式计算的手势和活动辨识

人与机器人交互是机器人技术领域、尤其是生活辅助机器人领域的重要课题。本文以辅助老年人、病人和残疾人为应用背景,提出了"智能辅助生活系统"(SAILSystem),并解决了该系统中人的手势识别和日常动作识别两个重要问题。对于手势识别问题,本文采用一个惯性传感器来采集被试验人手指部位活动的信号,运用人工神经网络进行手势捕捉,并应用一个分层隐马尔可夫模型结合前后手势的关联信息,来提高手势识别的准确率。对于动作识别问题,数据来源于位于被试验人一侧的脚面和腰部的两个惯性传感器,并采用多传感器融合方法识别各种日常动作。在对两个传感器的数据进行融合的粗分类之后,细分类应用了隐马尔可夫模型和启发式方法来进一步识别各个动作类型。该穿戴式传感器系统经过实验测试,结果证明了本识别算法的有效性和精确性。     

用马尔可夫链模型化两个密码分析问题

将马尔可夫链作为模型,解决了SPN型分组密码差分分析中差分扩散率的计算问题和RSA-OAEP体制IND-CCA安全性证明中仿真程序错误概率的估算问题。事实表明,马尔可夫链模型对上述两个密码分析问题是简单有效的。     

基于层叠的部件轨迹片段模型的视频人体姿态估计

为解决单目视频中的人体姿态估计问题,从人体的部件模型出发,以人体部件轨迹片段为实体构建时空概率图模型,通过逐步缩减轨迹片段在时域上的覆盖度,形成多级层叠模型,采用迭代的时域和空域交替解析的策略,从完整轨迹的推理开始,逐级过滤状态空间,直至获取人体各部件在每帧图像中的最优状态。为提供高质量的状态候选,引入全局运动信息,将单帧图像中人体姿态检测结果传播到整个视频形成轨迹,构成原始状态空间。在3个数据集上的对比试验表明,该方法较其他视频人体姿态估计方法达到了更高的估计精度。     

考虑容量决策的多阶段存贮定价模型

分析了折扣准则下单产品的多阶段存贮、定价及容量扩张问题．运用马氏决策过程，在有限阶段对存贮定价问题进行了讨论，得到了其最优策略，并对无限阶段情况下的存贮定价问题进行了讨论。     

网上拍卖品数量的优化

以Onsale网上拍卖公司的拍卖方式为背景，研究了在给定拍卖时间长度与拍卖总供给量的条件下，将拍卖品若干批拍卖这一问题，建立了其马尔可夫决策过程模型，研究了每批拍卖品数量的最优问题，所得到的最优期望利润高于原有结果。