带r比特记忆组合生成器记忆状态的条件转移概率

主要考察带多比特记忆组合生成器输出序列及记忆状态向量的有关性质,研究记忆状态向量条件转移概率的计算方法。在一定条件下,给出记忆状态向量条件转移概率矩阵的递推算法,即t步条件转移概率矩阵等于t个1步转移概率矩阵的乘积。     

基于D-Markov模型的金融波动模式识别

将小波变换与符号时间序列分析相结合,引入工程领域的D-Markov模型,提出了一种用于金融波动变化模式识别和异常检测的方法。波动序列经过离散小波变换,产生小波系数序列,将小波系数序列符号化产生符号时间序列,建立符号时间序列的D-Markov模型,并求状态转移概率矩阵,计算各状态转移概率矩阵的状态概率向量与标准状态转移概率矩阵的状态概率向量之间的欧拉距离,从而得到异常度。基于得到的异常度识别金融波动变化模式,检测异常波动的发生。以上证综指的5分钟序列为样本实证分析,对该方法的可行性和有效性进行了验证。     

两个状态马氏链的研究

本文利用状态转移矩阵 ,对两个状态的马氏链进行讨论 ,推出n步转移矩阵、遍历状态及任一时刻马氏链的概率法则 ,并应用到具体问题讨论它的实际意义。     

基于Markov链的最优化模型在长江水质预测中的应用

马尔科夫预测方法在预测领域有着广泛的应用.该方法应用的一个重要问题就是如何估计一步状态转移概率矩阵.在历史资料没有给出系统处于n个状态次数的情况下,给出一步状态转移概率矩阵估计的最优化方法.最后讨论了基于Markov链的最优化预测模型在长江水质预测中的应用,表明该模型有效、可行.     

Markov链中的转移过程张量与超随机张量

研究了一类特殊张量及其简单性质.从Markov链的转移概率矩阵出发,考虑到多步转移概率矩阵中所存储的信息仅表示从状态i经n步到达状态j的总概率,而无法从中直接读出转移过程途经各状态i1,i2,…,im-1的概率,因此提出了可用张量来存储相应的信息,称之为转移过程张量.在此基础上提出了超随机张量的概念,并根据Chapman-Kolmogorov方程证明了某些转移过程张量即为超随机张量.此外,研究了超随机张量的一些简单性质.     

马尔可夫预测法基本原理解析与应用

本文从马尔可夫预测法的原理着手,通过剖析其方法的基本思想为基础,归纳出马尔可夫链形成过程中事物变动的随机性和转移状态的无后效性两个主要特点,推导出体现马尔可夫预测法基本思想的预测模型;在对建立与应用预测模型需具备的概率向量、概率矩阵和转移概率矩阵等三个基本含义进行了简要说明的基础上,着重介绍了转移概率矩阵的统计估算方法;对马尔可夫预测法在产品市场占有率和稳定后的市场占有率的预测也进行了扼要的算例分析。     

马尔可夫预测法基本原理解析与应用

本文从马尔可夫预测法的原理着手,通过剖析其方法的基本思想为基础,归纳出马尔可夫链形成过程中事物变动的随机性和转移状态的无后效性两个主要特点,推导出体现马尔可夫预测法基本思想的预测模型;在对建立与应用预测模型需具备的概率向量、概率矩阵和转移概率矩阵等三个基本含义进行了简要说明的基础上,着重介绍了转移概率矩阵的统计估算方法;对马尔可夫预测法在产品市场占有率和稳定后的市场占有率的预测也进行了扼要的算例分析。     

基于任务转移概率的感知节点异常运行状态检测方法

针对无线传感器网络中感知节点异常状态检测困难问题,提出了一种基于感知节点任务转移概率的节点状态特征描述方式,利用该特征判断感知节点的运行状态,实现节点异常检测.基于任务转移概率的异常检测方法（T2PAD）,根据感知节点运行任务的一步转移概率特征,对节点的运行状态进行分析,通过对转移概率向量相似性进行异常检测,识别出导致异常的任务,缩小并定位异常范围,为修正异常提供依据.传感器网络开源代码库中的缺陷实例验证了T2PAD对于异常检测的有效性.     

市场预测中马尔科夫链转移概率的估计

针对马尔科夫链运用于市场预测的关键问题，导出了最小二乘意义下的状态转移概率矩阵估计公式，并对特殊情况下实际常用的状态转移概率矩阵估算公式给出了理论证明。     

离散Hopfield联想记忆网络的设计新方法及应用

基于离散Hopfield神经网络（DHNN）的联想记忆能力,利用由局部极小值条件产生的同种类的线性不等式给出了动态自联想记忆（DAM）网络的设计新方法;该方法简化了网络权值矩阵和阈值向量的确定,同时给出了设计的例子,说明了方法的有效性;最后给出了新设计方法的应用。     

用马尔可夫链对随机现象进行预测的数学模型

本文介绍了运用马尔可夫链,对一类随机现象变化情况进行预测的数学模型。通过对实例预测表现,用马尔可夫链进行预测,比用条件概率进行预测在计算上要简便。     

主用户随机接入/离开模型下的频谱感知性能

经典的频谱感知性能分析方法通常假设主用户信号占满整个感知时隙,但实际上主用户可能在感知时隙的任意时刻接入或离开,针对这一情况,依据主用户随机"接入/离开"行为特征进行建模,在此基础上展开频谱感知性能的分析.首先,根据主用户接入或离开时刻在感知时隙内的位置,分4个场景进行讨论,得到主用户信号在感知时隙内持续时长的概率表达式;然后,采用能量检测方法,通过理论推导获得次用户平均检测概率的函数表达式.数值仿真结果验证了理论推导的合理性,同时表明主用户的随机"接入/离开"行为不仅显著影响感知性能的变化趋势,还使得次用户的感知最大降低达50%以上.     

基于概率模型的遗传算法

提出了一种基于概率模型的遗传算法，它没有采用选择和交叉算子，而是利用对基于统计信息的概率向量的操作来实现选择和交叉算子的功能，应用概率模型的遗传算法对4个著名的测试函数进行优化计算，实验结果表明该算法不易陷入局部极值，收敛速度快，且实现简单。     

反辐射无人机攻击目标击毁概率分析

在理论分析反辐射无人机命中概率和条件毁伤概率的基础上，提出了一种反辐射无人机攻击地面雷达目标时击毁概率的计算法，经算例验证，结果比较符合实际．为评估反辐射无人机的作战效能，提供了一个简洁、实用的方法．     

从抽样悖论看概率的主观解释

在科学推理中,一直存在着主观概率与客观概率的争议。频率主义者坚持概率的频率解释,认为概率只能是客观的。但是随机抽样悖论表明,经典统计推理不可能避免随机样本的主观性。贝叶斯主义者根据概率的主观解释,用赌商的方式量化先验知识,协调了主客观之间的矛盾。概率的应用性表明,概率解释的选择是多元的,主体交互概率解释为主观解释提供了一条融合客观因素的新进路。     

随机相位信号检测概率的递推算法

随机相位信号加窄带高斯噪声包络的概率密度函数服从广义瑞利分布,其检测性能用检测概率来度量．导出了该检测概率的无穷级数形式的计算公式;研究并得到了简明的递推算法;用该递推算法公式计算了以虚警概率和信噪比为参量的检测概率部分结果并图示．     

基于相对计算的雷达探测概率建模方法

在分析现有雷达探测概率计算方法的基础上,依据雷达波瓣内同一仰角方向上不同距离处探测概率之间的相对关系,提出了一种基于相对计算的雷达探测概率建模方法.计算机仿真表明,该方法较之其他探测概率计算方法更精确、方便,能对雷达探测概率的空间分布进行很好的描述.     

在Bayes统计推断中后验概率关于试验构成半群

对Bayes统计推断中，通过试验由先验概率求出后验概率。证明了后验概率关于试验构成半群，从而序贯试验与累积试验具有相同的后验概率。     

星形网络上的最可靠广播源问题

不可靠网络上最可靠广播源问题是网络可靠性问题的一种。该文讨论了星形网络中最可靠广播源问题与最可靠双广播源问题,并针对这两个问题分别给出了两个多项式时间算法。     

石油化工行业风险评价中风险表征方法的研究

针对石油化工行业风险评价中风险表征研究薄弱的现状,提出用三种不同的风险率表征不同情况的风险。结果表明,不同类型风险用不同的表征方法,实用性强且能反映事故风险的特点,更具合理性。