马尔可夫过程

摘要： 由于影响油气储运管道腐蚀发展的因素较多,因此对其的预测往往存在较大误差,为此,提出基于灰色理论的油气储运管道腐蚀预测方法。分别从外在因素和内在因素两个角度分析油气储运管道腐蚀条件,并运用灰色理论,结合腐蚀条件的动态变化特征,利用马尔可夫过程实现对腐蚀条件的综合计算,实现管道腐蚀预测。测试结果表明,设计方法对腐蚀深度的预测结果误差小于0.01mm,具有较高的准确性。

摘要： 电力变压器的运行状态会直接影响电力系统的安全可靠运行,因此有必要对考虑备用的多状态电力变压器组进行可靠性分析,定量评估电力变压器组的时变可靠性。首先,通过分析电力变压器的多状态特性,概述含备用的多状态电力变压器。其次,对多状态变压器建立马尔可夫过程模型,提出基于马尔可夫模型的备用变压器组时变可靠性评估方法。最后,以两台互为备用的变压器组为例进行算例分析,验证了所提模型和方法的有效性。

摘要： 在公开矿池中,矿工可以随意进入矿池提交工作量证明从而获得奖励,矿工的条件约束类型不同。因此,会出现恶意矿工提交无效工作量和矿工在矿池中不提交工作量的情况,占用矿池的验证计算资源,降低矿池的验证效率,导致矿池系统崩溃。针对矿池中难以分辨矿工类型而导致矿池系统崩溃的问题,引入信誉管理机制对矿工的行为进行衡量,部署合约防止矿工与矿池管理者合谋,提出一种基于信誉管理模型的矿工类型鉴别机制设计。构造信誉机制对矿工的行为进行衡量,当矿工进行恶意行为时,会调低矿工的信誉值。当矿工的信誉值小于矿池的信誉阈值时,系统会剔除该矿工,从而该矿工不能再进入矿池提交工作量证明,获得奖励。根据马尔可夫过程中的矿工行为状态转移,对矿池中的矿工进行动态更新,从而使得矿池中的矿工都在进行诚实的行为,提交工作量证明。同时,设计一种奖励制度对矿池中的矿工进行激励,在矿池中部署智能合约,防止矿工与矿池管理者进行共谋。从安全性和性能上对方案进行分析,证明所提方案不仅在矿工提交工作量证明过程中是安全的,并且解决了在公开矿池中矿工类型的鉴别问题,从而解决恶意矿工提交无效工作量的问题,剔除恶意矿工,避免矿池验证无效工作量,提高矿池的验证效率。

摘要： 萤火虫算法因具有结构简单、控制参数少、易于实现的特点而得到广泛的关注和应用,但其易陷入局部最优导致过早收敛,从而影响寻优精度。针对这一问题,本文在位置更新规则中加入随机扰动因子,并剔除了冗余的随机项,以提高算法搜索能力;引入位置置换变异和差分进化算法中的最优变异策略,在保持种群多样性的同时,增强算法跳出局部最优的能力。采用马尔可夫过程证明了算法以概率1收敛到全局最优。利用基准函数和装箱问题对算法进行仿真测试,结果表明,改进后的算法能够有效跳出局部最优,对给出的所有问题均能找到理论最优解,寻优精度和成功率有明显提升。

摘要： 为了更准确地分析GI/G/1排队系统的性能指标,该文提出根据随机变量前三阶矩将一般到达过程近似为马尔可夫到达过程,将服务时间分布近似为相位分布,从而将GI/G/1排队系统构建为MAP/PH/1排队系统。采用矩阵几何解的方法分析相应的MAP/PH/1排队系统,得到GI/G/1排队系统的近似性能指标。通过大量的数值试验,对该文提出的方法与现有的近似方法进行误差分析,比较各种参数下GI/G/1排队系统平均等待时间的模拟值与近似值,验证了该文提出的方法的有效性和可行性。

摘要： 考虑定义在正整数集上且原点为吸收态的马尔可夫过程.拟平稳分布被用来描述吸收过程在被吸收前的极限行为.假设当i→∞时,过程吸收时间的期望_(i)T_(0)趋于无穷,则存在一个拟平稳分布的充分必要条件是存在正的θ和i使E_(i)(e^(θT)o)<∞.最后,讨论一个生灭过程的应用,来证明该文结论的有效性.

摘要： 分布式风电的间歇性和不确定性给配电系统的安全可靠运行带来影响。传统风电系统可靠性分析未考虑风速对风机故障的影响,或仅能提供系统可靠性指标的近似解。通过分析风速对风机故障率变化的作用机理,考虑风机故障率的时变特性,提出基于马尔可夫过程的分布式风电出力可靠性模型。在此基础上,基于通用生成函数方法这一解析方法,定量分析含分布式风电的配电系统可靠性。最后,通过改进IEEE RBTS系统验证了该方法的有效性。

摘要： 舰船装备结构复杂、系统庞大、可靠性要求高,开展舰船装备复杂系统的可用度分析,对于科学控制寿命周期费效比、实时开展装备精准维修、科学指导综合保障工程设计具有重要意义。为此,针对传统基于瀑布式设计理念的可用度分析存在的缺陷,以可用度为中心开展了舰船装备指标一体化设计技术研究,并通过引入马尔可夫分析方法建立舰船装备常用的计算模型,提高了RMS参数的综合预计精度。结果表明:该方法能够有效解决舰船装备维修性设计与装备使命任务要求脱节的问题,为可靠性评估、装备采购和维修决策提供一定的技术借鉴。

摘要： 使用基于马尔可夫随机过程的可靠性分析方法,对ZPW-2000A型无绝缘轨道电路进行可靠性与安全性进行分析。首先根据IEC 61508所给出的方法对系统的失效进行分类;建立马尔可夫状态转移模型和共因失效β因子模型;计算存在共因失效情况下的系统可靠度指标平均无故障时间MTTF;并使用MATLAB对计算结果进行了绘图分析,找出影响系统可靠性的关键因素。该结果为降低系统内共因失效的措施提供参考,并有助于提高无绝缘轨道电路系统的可靠性与安全性。

摘要： 针对马尔可夫过程的谱估计算法利用了非负投影而导致估计矩阵不能满足低秩要求的问题,提出一个低秩谱估计算法(Low-rank Spectral Estimation Algorithm,LRSEA):首先,建立秩约束状态转移矩阵集合的局部Lipschitz型误差界,并给出满足该集合误差界不等式的近似投影矩阵;然后,基于近似投影矩阵对现有的谱估计算法进行低秩修正,得到LRSEA算法,并为该算法建立统计误差界。通过人工合成数据实验对LRSEA算法、经验估计方法和谱估计方法进行比较,结果表明LRSEA算法的估计误差最小。最后,将LRSEA算法与k-均值聚类算法结合应用到纽约市曼哈顿岛出租车轨迹的分析问题。

摘要： 考虑飞机发动机的涡轮叶片中的裂纹传播。假设涡轮叶片开始工作在一个完好的工作状态，但是由于正常磨损而产生了裂纹。本文以某型飞机发动机的涡轮叶片中的裂纹传播为例，假设涡轮叶片开始工作在一个完好的工作状态，但是由于正常磨损而产生了裂纹。为便于分析，假设设备仅受到一种退化过程和一种随机冲击过程的作用。分段确定性的马尔可夫过程(PDMP)是扩散过程的一种替换物,它实质上给出了是确定性运动和随机跳跃混合物的任意随机过程的表示,因而PDMP的样本轨迹能够包括确定性的退化过程和偶然的外伤性事件.在本研究中发现该过程到达一个确定性阈值的首达时的拉普拉斯交换满足Fredholm方程,通过指数快速收敛Neumann级数给出了此方程的解.将PDMP引入到具有退化的可靠性分析中,通过疲劳裂纹增长分析,研究了基于PDMP实行退化建模的可行性.

摘要： 针对电力变压器故障机理复杂,具有不确定性,对所面临风险难以有效评估的问题,提出了基于马尔可夫过程和熵权模糊综合评价的变压器风险评估策略.该方法建立了基于马尔可夫过程的变压器全态模型,通过历史数据计算各可靠性参数;分指标研究变压器缺陷严重度,通过熵权模糊计算量化严重度等级;构造风险评估矩阵,实现对变压器所面临风险的评估.实例证明,该策略实用、有效,为变压器风险评估提供了一种新的思路.

摘要： 在可靠性分析中,有可能存在许多相关历史数据的不确定性和不完整性问题,导致可靠性分析工作中存在诸多困难.本文主要针对以上问题,运用马尔可夫过程分析方法,研究系统状态与状态之间相互转移关系,并结合飞机可靠性评估要求,确定飞机状态的划分,建立飞机的马尔可夫模型,通过迭代法和拉普拉斯变换法等简单运算,求出各个稳定状态概率以及可靠性参数,达到飞机可靠性分析与评估的目的.

摘要： 该文系统地介绍随机环境中的马尔可夫过程.共4章,第一章介绍依时的随机环境中的马尔可夫链(MCTRE),包括MCTRE的存在性及等价描述;状态分类;遍历理论及不变测度;p- 链的中心极限定理和不变原理.第二章介绍依时的随机环境中的马尔可夫过程(MPTRE),包括MPTRE的基本概念;随机环境中的q-过程存在唯-性;时齐的q-过程;MPTRE的构造及等价性定理.第三章介绍依时的随机环境中的分枝链(MBCRE),包括有限维的和无穷维的MBCRE的模型和基本概念;它们的灭绝概念;两极分化;增殖率等.第四章介绍依时依空的随机环境中的马尔可夫链(MCSTRE),包括MCSTRE的基本概念、构造;依时依空的随机环境中的随机徘徊(RWSTRE)的中心极限定理、不变原理.

摘要： 研究了双模冗余—比较系统和三模冗余系统的工作原理,对各系统的工作状态进行了详细分析.利用马尔可夫过程进行分析,对不同维修率和铁路信号故障检测覆盖率对系统可靠度和安全度的影响运用MATLAB进行了仿真计算.对比研究表明,如果故障检测覆盖率较高,且维修率大于0.0001时,三模冗余结构优于双模冗余—比较结构,其他情况下,则双模冗余—比较结构优于三模冗余结构.

摘要： 目的：对健康教育策略进行定量分析,以选择最优策略.方法：用马尔可夫过程描述人群认知行为状态的变化,采用策略迭代法建立健康教育策略的马尔可夫决策模型.结果：在安全套取用点附近张贴更明显的信息宣传海报有利于向取用情况良好的状态转移.结论：针对健康教育决策中的相关问题,可运用马尔可夫决策过程建立模型,有助于合理化选择策略.

摘要： 在无线传感器网络中，如何高效使用能量是一个重要的挑战。本文设计了一种能量高效的自适应管理策略来提高传感器节点的能量利用效率。目标是最小化期望代价，这个代价由每个数据包的能量消耗、缓冲区溢出和工作模式切换的能量消耗组成。将传感器节点的能量管理问题建模为一个马尔可夫决策过程，并应用Q学习算法搜索一个最优策略。最后，论文通过仿真验证了方法的有效性。

摘要： 在无线传感器网络中，如何高效使用能量是一个重要的挑战。本文设计了一种能量高效的自适应管理策略来提高传感器节点的能量利用效率。目标是最小化期望代价，这个代价由每个数据包的能量消耗、缓冲区溢出和工作模式切换的能量消耗组成。将传感器节点的能量管理问题建模为一个马尔可夫决策过程，并应用Q学习算法搜索一个最优策略。最后，论文通过仿真验证了方法的有效性。

摘要： 在无线传感器网络中，如何高效使用能量是一个重要的挑战。本文设计了一种能量高效的自适应管理策略来提高传感器节点的能量利用效率。目标是最小化期望代价，这个代价由每个数据包的能量消耗、缓冲区溢出和工作模式切换的能量消耗组成。将传感器节点的能量管理问题建模为一个马尔可夫决策过程，并应用Q学习算法搜索一个最优策略。最后，论文通过仿真验证了方法的有效性。

摘要： 在无线传感器网络中，如何高效使用能量是一个重要的挑战。本文设计了一种能量高效的自适应管理策略来提高传感器节点的能量利用效率。目标是最小化期望代价，这个代价由每个数据包的能量消耗、缓冲区溢出和工作模式切换的能量消耗组成。将传感器节点的能量管理问题建模为一个马尔可夫决策过程，并应用Q学习算法搜索一个最优策略。最后，论文通过仿真验证了方法的有效性。

摘要： 本发明公开了一种移动云计算系统中基于马尔科夫决策过程的协作卸载方法，包括：(1)将任务队列状态、边缘云状态、移动自组织云状态和中心云状态组合成马尔科夫决策过程的状态空间，并计算得到状态转移概率矩阵；(2)定义动作空间；(3)以时延和能耗定义马尔科夫决策过程的立即回报函数；(4)将一系列输入任务作为统计样本，计算任务分割阈值；(5)根据已得到的阈值，通过任务分割算法实现任务的自适应分割；(6)根据子任务的大小、状态转移概率矩阵和立即回报函数，通过值迭代算法得到卸载决策结果。本发明基于马尔科夫决策过程，满足时延和能耗最小化；通过任务分割算法将任务自适应分割，实现了云计算资源的充分利用和负载均衡。

摘要： 本发明公开了一种基于半马尔科夫决策过程的桥梁全寿命维护策略优化方法，包括：S1、确定桥梁的年失效概率及对应的可靠度指标，并根据可靠度指标定义桥梁状态；S2、仅考虑锈蚀引起的可靠度指标退化，且设定退化过程符合伽马过程；S3、计算决策区间内桥梁的失效概率；S4、每年对桥梁进行一次健康检测，判断桥梁保护层的退化情况并确定桥梁状态，根据桥梁状态确定采取的决策，该决策问题采用半马尔科夫决策过程模型；S5、求解半马尔科夫决策过程模型，获得桥梁最优全寿命维护策略。该方法基于桥梁的可靠度指标对预防性维护策略和必要性维护策略进行统一优化，同时考虑了桥梁性能退化过程中的随机性及决策区间内桥梁的时变可靠度。

摘要： 提供使用共聚类的隐马尔可夫模型(EMHMM)进行眼动分析和使用切换隐马尔可夫模型(EMSHMM)进行眼动分析，以分析涉及具有不同特征布局和认知状态变化的刺激的认知任务中的眼动数据。提供了一种切换隐马尔可夫模型(SHMM)来捕获该任务期间参与者的认知状态转换，以及一种EMSHMM来评估涉及两个或更多个认知状态的决策任务中的偏好。本EMSHMM提供了认知行为/风格的个体差异的定量测量，对使用眼球追踪来跨学科研究认知行为产生了重大影响。

摘要： 新型马尔可夫序列生成器和生成马尔可夫序列的新方法生成有可控性质，尤其是满足至少一个控制准则的性质的马尔可夫序列，控制准则是保持在序列条目上的可计算要求。马尔可夫序列以块方式生成，每块包含序列中的多个条目。每个块的生成期间，在马尔可夫序列空间中执行搜索以找到能满足控制准则的块大小的一系列条目。搜索可利用生成和测试的方法执行：生成块大小的马尔可夫序列，然后测试对控制准则的要求的遵从度。或者，搜索可通过将序列生成任务公式化为约束满足问题来执行，一个或多个约束确保所生成的序列是马尔可夫的，一个或多个约束实施控制准则的要求。序列生成器可用于用户经由输入设备(20)指定控制准则的交互式系统中。

摘要： 本发明公开了一种基于半马尔科夫过程的多状态元件可靠性评估方法，包括，根据元件的维修标准判断元件的维修程度，构造相应的状态转移图；确定元件的初始条件以及各状态转移时间服从的分布类型，计算各状态转移对应的核函数以获得元件的核函数矩阵；构造描述元件半马尔科夫过程的积分方程组，求解所述积分方程组获得元件状态的概率分布，以对不同维修程度下的元件进行可靠性评估；本发明方法考虑了元件的中间性能，利用多状态元件来进行可靠性评估；元件各状态间的转移时间不再局限于指数分布，而可以是任意分布；还考虑了在不同维修程度下，状态转移时间服从任意分布的多状态元件的可靠性评估问题，以对元件在维修程度和维修成本之间进行权衡。

摘要： 本发明涉及一种基于马尔可夫决策过程的PoW共识协议安全评估方法,首先使用爬虫从对应的PoW共识协议应用浏览器中爬取得到区块链应用网络环境的实时数据，通过ns3网络模拟器编程模拟待评估的区块链应用的网络环境，包括挖矿过程和交易过程的模拟，获得模拟实验结果值。再和PoW共识协议的其它一些仿真参数一起直接输入到MDP模型的模拟器中。利用MDP模型模拟诚实矿工和恶意矿工的挖矿过程、交易过程和恶意矿工的攻击过程，通过目标函数量化共识协议抗攻击能力得到共识协议安全的一轮评估结果后判断是否到达预设定的阈值并调整下轮的输入参数。经过固定轮次的马尔可夫决策过程，给PoW共识协议的创建者提供该共识协议的修改建议。

摘要： 本发明公开了一种基于时序马尔科夫过程的自适应音量优化方法，包括以下步骤：设置多个声音采集单元和图像采集单元，进行不同音源信号采集；对采集到的音源信号进行特征提取并将声音提供者与音源信号进行匹配；将音源信号进行自适应音源增益、噪音识别和串音识别；将优化后的音源信号进行音源输出；本发明通过自适应音源增益、噪音识别和串音识别实现准确的音源识别，实时分析各通道的音源音量,判断出保持理想识别效果的音量增益参数，实时分析多路通道的声学信息,判断各通道是否存有干扰语音，并进行相应的防串音抑制，提高声音识别率，对于硬件要求低，不受周围环境影响，解决了声音小的音源丢失和各通道串音问题，有效提升语音识别效果。

摘要： 本申请涉及一种基于马尔柯夫过程学习模型的网络攻击威胁统计判断方法，方法包括首先对安全设备进行检查；对有告警的安全设备的IP地址进行记录；汇集安全设备的告警信息；对汇集的告警信息使用马尔柯夫过程学习模型进行异常检测；根据检测结果得到威胁统计判断结果。利用马尔柯夫过程学习模型，使用统计模型常用异常检测，统计模型中常用的测量参数方法包括操作模型、方差、多元模型、状态矩阵、时间序列分析。本发明打破目前网络各要素的静态性、确定性和相似性的缺陷。增加攻击者网络探测和网络节点渗透的难度，有效抵御针对目标网络的恶意攻击，提升目标网络的存活率。

摘要： 本发明公开了一种基于马尔可夫过程的实时轨迹预测方法。该方法分为两个阶段：数据收集阶段和轨迹预测阶段。在数据收集阶段，通过收集的长时间间隔内的用户历史轨迹数据，从中提取出用户的生活作息与出行习惯的规律，并将该规律形式化地构建为一个基于马尔可夫过程的数学模型。在轨迹预测阶段，该方法基于数据收集阶段预先建立的数学模型与用户实时轨迹，实时预测预测未来用户轨迹。本发明提出的方法能准确预测用户轨迹，可实现为边缘计算、智能交通和位置推荐等系统的子模块，具有广泛的应用价值。

摘要： 本发明提出的一种基于半马尔可夫过程的低时延车载边缘计算方案，采用IEEE802.11p中的车辆之间的通信传输协议为车辆环境提供可靠、高效的通信，并利用一种基于贝尔曼方程的车载边缘计算任务卸载方案优化算法，优化目标是最大化系统的长期奖励。综合考虑传输延迟、计算延迟、当前可用资源以及车辆和任务的多样性特征的情况，在不同状态下采取不同行动，通过VEC系统获得的奖励反映VEC系统在不同状态和行为下的收益，并据此选择卸载策略。本发明使用半马尔可夫决策过程可以有效解决车载边缘计算系统的计算卸载问题，找到最佳的卸载决策。