马尔可夫过程

最新推荐文章于 2024-09-23 16:27:47 发布
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分类专栏： 数学 Matlab 基本知识
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一类随机过程。它的原始模型马尔可夫链，由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出。该过程具有如下特性：在已知目前状态 (现在)的条件下，它未来的演变 (将来)不依赖于它以往的演变 ( 过去 ) 。

http://baike.baidu.com/view/163499.htm

2、隐半马尔可夫模型中的马尔可夫更新过程和半马尔可夫过程
view3的博客
05-06 11
本博文系统介绍了隐半马尔可夫模型（HSMM）中的核心概念，包括马尔可夫更新过程和半马尔可夫过程的定义、性质及其应用。文章详细阐述了状态持续时间分布与观测分布的不同类型及其作用，并讨论了HSMM的关键实现技术，如前向-后向算法、维特比算法和EM算法。同时通过多个应用案例展示了该模型在语音识别、人体活动识别、网络流量特征化以及生物医学信号分析等领域的广泛应用和重要价值。
程序员的数学：马尔可夫过程
11-11
程序员的数学：马尔可夫过程
马尔科夫决策过程
This is bill的专属博客
10-17 2498
在强化学习中，马尔科夫决策过程（Markov decision process, MDP）是对完全可观测的环境进行描述的，也就是说观测到的状态内容完整地决定了决策的需要的特征。几乎所有的强化学习问题都可以转化为MDP。本讲是理解强化学习问题的理论基础。   马尔科夫过程 Markov Process   马尔科夫性 Markov Property 某一状态信息包含了所有相关的历史，只要当前...
马尔可夫过程 matlab,马尔可夫过程matlab
weixin_42144366的博客
03-22 1888
200 9 年 4 月 电 脑 学 习 第 2 期 齐次马尔可夫预测的应用及其在 Matlab 上的实现冉 婕* 刘丽梅摘 要 :着重讨论了基于 Matlab 的齐次马尔可夫链及其在......关键词:随机过程,马尔可夫过程,通信工程,应用 目录一、摘要 二、随机过程、随机过程的基本概念及定义 、随机过程的数学描述 、基于 MATLAB 的随机过程分析方法 三、......一、用法,用来干什么,什...
马尔可夫过程1 | 基本概念
Glooow的博客
01-27 1793
文章目录6.1 基本概念6.2 转移概率矩阵6.3 Markov链状态的分类6.3.1 状态分类6.3.2 一些基本关系式6.3.3 状态间的等价关系 6.1 基本概念 马尔科夫链的定义很常见了，在此不再赘述。简单而言就是 P(Xn+1=sn+1∣X0=s0,...,Xn=sn)=P(Xn+1=sn+1∣Xn=sn) P(X_{n+1}=s_{n+1}|X_0=s_0,...,X_{n}=s_n) = P(X_{n+1}=s_{n+1}|X_{n}=s_n) P(Xn+1​=sn+1​∣X0​=s0​,..
马尔可夫过程及其例题分析
热门推荐
西岸贤
12-27 3万+
本文的主要内容是马尔可夫过程的分类、马尔可夫链的定义、一步和n步转移概率、马尔可夫链的状态分类、状态空间的分解、平稳分布以及相关例题的解析。
一阶高斯马尔可夫过程
qq_45620677的博客
09-23 890
一个马尔科夫过程就是指过程中的每个状态的转移只依赖于之前的 n个状态，这个过程被称为 n阶马尔科夫模型，其中 n是影响转移状态的数目，最简单的马尔科夫过程就是一阶过程，每一个状态的转移只依赖于其之前的那一个状态。模拟该过程需要两个参数：相关时间和标准差（来自于PSINS）
隐马尔可夫过程
KPer_Yang的博客
08-30 629
隐马尔可夫过程
matlab 马尔可夫过程 实例,一个简单的马尔可夫过程例子
weixin_30290673的博客
03-20 4632
什么是马尔可夫过程(Markov Process)要说什么是马尔可夫过程，首先必须讲讲什么是随机过程(Stochastic Process)。設(Ω,,P)為一概率空間，另設集合T為一指標集合。如果對於所有t∈T，均有一隨機變量ξt(ω)定義於概率空間(Ω,,P)，則集合{ξt(ω)|t∈T}為一隨機過程。—Wikipedia其实简单来说，随机过程就是对一连串随机变量(或事件)变迁或者说动态关...
马尔可夫过程（一）详细版
m0_69003698的博客
08-09 1212
马尔可夫链（Markov Chain）是一个具有马尔可夫性的随机过程。这意味着，对于一个给定的随机过程，它的未来状态只依赖于当前状态，而与过去的状态无关。具体地说，如果我们有一个状态序列X0​X1​X2​PXn1​xn1​∣Xn​xn​Xn−1​xn−1​X0​x0​PXn1​xn1​∣Xn​xn​这意味着只要知道当前状态Xn​，就可以预测下一个状态Xn1​，而无需知道之前的状态。
第7章 马尔可夫过程独立增量过程及独立随机1
08-04
马尔可夫过程是随机过程的一个重要类型，首次由俄国数学家Andrei Andreyevich Markov在1907年提出。这个过程的特点在于，当前状态的出现概率只依赖于它前一状态，而不受之前历史状态的影响，这一特性被称为无后效性...
强化学习入门-马尔可夫过程.pdf
09-14
强化学习的基础概念包括智能体、环境、动作（Actions）、状态（States）、奖励函数、马尔可夫过程（Markov Process）、马尔可夫奖励过程（Markov Reward Process）和马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP...
python实现马尔可夫过程.zip
09-08
马尔可夫过程是一种随机过程，其特点是系统的下一个状态仅依赖于当前状态，与如何达到这个状态的过程无关，这种性质称为无记忆性或马尔可夫性质。在人工智能和机器学习领域，马尔可夫决策过程（Markov Decision ...
1.3 马尔可夫过程
cxw的博客
12-26 794
之前介绍的奖励、智能体、动作、观察和环境可以看成RL的一级概念。以此为基础，我们将探索RL的二级概念，包括状态（state）、事件（episode）、历史（history）、价值（value）和收益（gain）。 我们从最简单的马尔可夫过程（MP）开始，然后加入奖励（reward）扩展它，变成马尔可夫奖励过程（Markov reward process）。然后添加行动（action），实现马尔可夫决策过程（Markov decision processes，MDP）。 ...
750W高PF值充电机电源方案：基于UCC28070、ST6599和PIC16F193X的设计与实现
08-08
750W高功率因数（PF）充电机电源设计方案，采用TI公司的UCC28070作为交错式PFC控制器，ST公司ST6599用于LLC谐振变换，以及Microchip的PIC16F193X作为主控芯片。文中不仅提供了详细的原理图、设计文件和烧录程序，还分享了实际调试经验和技术细节。具体来说，PFC环节通过优化乘法器补偿和电流环参数实现了极高的PF值；LLC部分则着重于死区时间和谐振腔参数的精确配置；单片机部分负责状态管理和故障保护等功能。最终方案实测效率达到94%，相比传统方案节能显著。 适合人群：电力电子工程师、硬件开发者、嵌入式系统设计师，特别是对高效电源设计感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要设计高性能、高效率充电机的企业和个人开发者。目标是在满足高功率因数的同时，提高转换效率并降低能耗。 其他说明：附带完整的原理图、设计文件和烧录程序，有助于读者快速上手并进行实际项目开发。同时引用了华南理工大学硕士学位论文的相关理论支持，使方案更具权威性和可靠性。
JAVA控制台命令详解.pdf
08-08
JAVA控制台命令详解
远程PLC通讯编程调试监控方案：基于安全验证型中转服务器的云边协同解决方案
最新发布
08-08
内容概要：本文介绍了远程PLC通讯编程调试监控方案，旨在解决传统PLC设备调试和维护过程中遇到的距离限制和技术支持难题。该方案采用安全验证型中转服务器，支持自定义网络设备接入，实现上千路PLC设备的并发对接调试。通过云边协同技术，实现了远程编程、实时监控和故障诊断等功能，极大提升了工作效率和设备稳定性。文中详细阐述了方案的核心——安全验证型中转服务器的工作原理及其提供的服务器和客户端源代码，强调了每个通信数据包均经过严格加密和验证，确保数据传输的安全性。此外，文章还探讨了云边协同带来的优势以及代码编写过程中的技术挑战和成就感。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师、技术人员，尤其是那些负责PLC设备调试和维护的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要远程调试和监控PLC设备的场合，如偏远地区的工程项目、大型制造企业等。主要目标是提高PLC设备的调试效率，减少现场维护成本，增强设备的可靠性和安全性。 其他说明：该方案不仅解决了实际工程中的痛点，也为工程师们提供了更多技术探索的机会，特别是关于云边协同技术和安全验证机制的学习和实践。
随机马尔可夫过程
05-26
### 随机马尔可夫过程的定义 随机马尔可夫过程是一类特殊的随机过程，其核心特性在于满足**马尔可夫性**。具体而言，对于一个随机序列 $\{X_t\}$，如果未来的状态 $X_{t+1}$ 的分布仅依赖于当前的状态 $X_t$，而不...
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