马尔可夫链

摘要： 针对目前阻力伞保障流程中存在的问题,利用ASME法分析保障流程现状得到阻力伞保障业务优化需求进而确定优化内容,并优化设计阻力伞保障流程。通过Petri网进行对优化前后的阻力伞保障流程建模,采用马尔可夫链方法定量分析对优化效果进行评价,基于射频技术的阻力伞保障流程改进效果良好,对阻力伞保障有实际指导意义。

摘要： 调度操作评估是调度操作中必不可少的环节,传统的评估方法仅考虑调度的安全性,缺乏对操作风险的感知。本文将风险理论引入调度操作评估当中,基于调度操作可分解和具有"无记忆性"的特点,用马尔可夫链模拟调度操作的逐步执行,同时,选取电压越限、潮流过载、静态电压稳定、连锁故障4个指标来量化电网的后果,并且在指标中考虑了负荷波动的影响。最后通过算例证明所述风险评估方法在考虑负荷波动的情况下,能够综合考虑到调度操作中故障的发生概率和后果,帮助调度员有效地了解调度操作中存在的风险,从而辅助调度员进行调度决策。

摘要： 以柳州特色美食螺蛳粉为研究对象,分析柳州螺蛳粉美食旅游开发现状,运用马尔可夫链模型对柳州地区2017年至2019年销量排名前三的螺蛳粉月销量进行预测。结果表明:柳州地区排名第一的螺蛳粉销量在未来有极大可能短暂出现商品紧俏、销路好的状态,大部分时间销售平稳、销售情况一般;柳州地区排名第二和第三的螺蛳粉销量在未来也有极大可能短暂出现商品紧俏、销路好的状态,但大部分时间不易售出,销路不畅。依据结论进行讨论,以期为柳州螺蛳粉美食旅游开发提供参考。

摘要： 为探究在城市隧道分流区行驶过程中驾驶人注视行为特征变化规律,文中选取20名被试驾驶人在武汉公铁隧道内分流区路段开展实车实验,对驾驶人注视区域进行划分,分析驾驶人经分流区进入主线和匝道两条路线时的注视行为时间特性和空间特性.结果表明:驾驶人进入主线时注视点的水平分布相较驶入匝道时广阔,但两种路径下驾驶人对中心区域的平均注视时间和时间分配比例最多,驾驶人获取并处理该区域交通信息的难度最大;注视平稳后,车辆驶入主线时驾驶人注视点80%以上集中于近处路面区域、中心区域和左侧区域,而车辆驶入匝道时驾驶人注视点60%以上集中于右侧区域和远处顶部区域.

摘要： 针对代币智能合约的形式化验证方法中模型检测存在的状态空间爆炸问题,提出了一种两段式模型检测方法。使用图转换规则对智能合约建模,利用工具生成模型状态空间。第一阶段对部分状态空间进行分支时序逻辑验证后,第二阶段先使用前一阶段的状态验证信息构造马尔可夫链,使用集束搜索结合马尔可夫链对余下状态进一步筛选,再进行验证。实验结果表明,该方法能够有效减少需验证状态数量,解决状态空间问题,完成合约验证。

摘要： 鉴于车队在城市道路信号交叉口通行时常被交叉口信号灯所打断,造成不必要的停车,致使交叉口通行能力下降、尾气排放增加以及燃油消耗升高,本文面向未来网联自动驾驶环境,基于马尔可夫链理论,构建了混合交通流下的车队识别模型。此外,本文借助能够实现L2级自动驾驶技术的特斯拉车辆,设计并组织实施了网联自动驾驶环境下的全样本交通流视频采集实验,并利用视频识别技术提取车辆轨迹数据。最后,利用实测数据和交通仿真软件Vissim,进行网联自动驾驶环境下的车队识别仿真实验。仿真结果表明,当网联自动驾驶车辆渗透率高于0.7时,车队识别率超过80%。另外,仿真结果还表明,车队识别位置同样影响车队识别率,例如在交叉口上游与下游分别进行车队识别时模型性能不同。本文所构建的车队识别模型能够为未来网联自动驾驶环境下的信号协调控制提供输入参数,以减少城市干线车队的不必要停车,进而提高城市交通运行效率。

摘要： 针对目前方法对扩展软件进行稳态训练时,存在软件检测缺陷的时间较长,检测率较低、误报率较高的问题,提出基于长短期记忆网络的扩展软件稳态训练方法。方法首先利用长短期记忆网络对软件中的数据进行特征提取,建立数据集与验证集并以此构建马尔可夫链稳态训练模型,再引入关联缺陷矩阵对软件中的缺陷关联关系进行计算,获取缺陷关联系数,最后依据缺陷的检测率、关联回扣值、关联系数设定资源函数,通过计算剔除软件中的缺陷,完成对软件的稳态训练。实验结果表明,运用上述方法对软件进行稳态训练时,检测缺陷的时间较短、检测效率较高、误报率较低。

摘要： 根据引信安全设计准则设计了巡飞弹电子安全系统的组成,选取机翼展开信号、俯冲速度信号和目标信号代替常规电子引信中的后坐过载与旋转扭矩信号作为解除保险激励,分别用于控制系统的电源、地线(静态开关)及高压电容充电线路(动态开关),建立引信电路的结构模型,采用马尔可夫理论分析计算保险与意外解除保险逻辑概率,其结果远大于引信系统安全性指标,最后应用FPGA芯片进行仿真验证,逻辑时序与功能正常,能够实现攻击型巡飞弹的作战要求。

摘要： 移动目标防御(MTD)通过不断的变换系统攻击面,增加系统的不确定性,限制攻击者探索系统的弱点,从而有效降低系统被攻击的可能。随着信息系统的发展和新漏洞的不断增加,且传统防御方法存在天然的时间劣势无法抵御新型攻击,MTD越来越受到关注。本文旨在量化分析MTD环境中关键任务的安全性和性能。本文使用攻击者攻击成功概率作为系统安全性评估指标。使用长期任务平均失效时间(MTTF)和短期任务平均完成时间(JCT)作为评估MTD系统性能指标。本文中的系统由多个物理机(PM)组成,每个PM中托管一个虚拟化环境(容器或虚拟机),关键任务运行在虚拟化环境中并受攻击者影响。系统中部署了基于动态平台技术(DPT)的MTD来减少攻击行为对任务运行的影响,动态平台技术通过将任务的运行主动划分为多个阶段,并且通过随机选择每一阶段的运行平台的方式降低任务被攻击者发现和破坏的概率。本文我们使用马尔可夫模型抽象表示系统中的任务运行行为,并在此基础上量化分析MTD防御效能。相对于现有的分析模型要求所有时间均服从指数分布,我们的方法允许任务阶段运行时间和迁移时间服从任意分布。本文分别以长期任务MTTF和短期任务JCT为评估指标并给出了对应的解析解公式。同时,我们使用仿真实验验证了我们的模型和公式的准确性。此外,本文还提出了一个MTD系统的总成本预测方案,用来帮助管理员更有效合理的部署防御系统。

摘要： 含水介质的空间分布及其非均质性对地下水流和溶质运移有着重要的影响。以淮南顾桥矿区作为研究对象,为了刻画矿区松散层含水介质的空间分布,使用转移概率地质统计方法建立含水介质的随机模型,对矿区水文地质结构的空间连续性和空间变异性进行表征;并将随机模拟得到的顾桥矿区含水介质剖面图与矿区原始水文地质剖面进行对比。结果表明,基于转移概率地质统计模拟方法可以比较准确地刻画矿区的水文地质结构;模拟剖面与原始水文地质剖面的比较显示模拟结果与实际含水介质空间分布情况有较好的一致性,转移概率地质统计方法在对含水介质非均质性刻画中具有较好的适用性。

摘要： 提出基于马尔可夫链预测的评估电气设备状态的方法.首先,在广义伏安特性基础上,基于PMU数据推导了设备运行的电压型和电流型表达式,并以其系数表征电气设备状态;其次,考虑参数的随机波动特性,根据参数变化范围和相邻检测周期内参数概率密度差异划分区间,统计相邻检测周期内参数分布,建立相应的状态转移概率矩阵;最后,利用该矩阵预测未来检测周期内参数分布,进而计算距离设备告警状态的时间,并使用该时间评估设备状态.以单相双绕组变压器为例,通过蒙特卡洛模拟其状态变化,评估结果表明本文方法有效可行.

摘要： 为了克服传统的备件消耗预测模型在组合赋权存在的缺陷,提出了一种改进的基于Theil不等系数的IOWHA算子和马尔可夫链的导弹备件消耗预测组合模型.首先运用最小二乘法、数据变换技术和加权对单项预测方法或模型进行优化和改进;然后将Theil不等系数和IOWtA算子相结合,建立了基于 Theil不等系数的IOWHA算子最优组合预测模型;提出利用马尔可夫链定性推导出组合模型中各单项模型在待预测时点上的预测精度状态,进而得到待预测时点上的l合模型的权系数,并应用改进的遗产算法求解加权系数.实例结果表明所提出的组合预测方法大大降低了预测误差,从而说明了该方法的有效性、可行性和实用性.

摘要： 依据本溪市1953-2010年夏季降水量资料,采用均值标准差分级法,对夏季降水量进行涝、偏涝、正常、偏旱、旱5个状态分级.采用统计方法,建立转移概率矩阵;以规范化的各阶自相关系数为权重,运用加权马尔可夫链模型和模糊集理论中的级别特征值预测2011-2014年的夏季降水量状态和降水量,结果令人比较满意;为长期降水预测提供一条值得探索的途径.

摘要： 导弹技术准备流程优化是整个导弹技术保障的重要部分,针对目前采用的经验或定性分析方法不能满足导弹技术准备过程中不确定事件发生随机而导致流程优化分析困难的现实需要,基于随机Petri网能够很好地分析离散事件的优良特性建立了导弹技术准备过程故障应急修理模型,通过与马尔可夫链同构,求得了模型状态空间上的标识稳态概率,并对应急修理过程各流程的利用率和所需时间进行了分析.结论为导弹技术准备过程故障处理流程优化提供了理论依据,有助于提高导弹技术准备效率.

摘要： Gibbs算法作为马尔可夫链蒙特卡罗算法的经典抽样方法,通过Genetic Linkage模型的算法实现过程对其进行讨论,可以对算法的收敛性质有一个直观感受.本文给出了该模型Gibbs抽样过程中潜变量Z的转移概率矩阵的显式表达,并将具有连续状态空间的参数theta离散化后得到theta的转移概率矩阵,将参数theta与潜变量Z的转移概率矩阵的特征值进行比较,证实了theta与Z具有相同的收敛速度.

摘要： 针对城市公交运行过程中紧急抢修故障车的效率问题,本文基于随机Petri网建立了城市公交运行故障的抢修模型,利用随机Petri网与马尔可夫链的同构关系,得到了抢修模型稳定的状态空间及各状态出现的概率,进而分析了抢修过程各环节的利用率及各状态的时间属性,为抢修效率的提高提供了相关依据.实例验证模型分析的有效性,通过对某些抢修环节的改善和提高,进而提高公交故障抢修的效率.

摘要： 针对旱涝灾害影响范围广、发生频率高和危害程度大的特点,将旱涝程度分为五个等级,基于传统灰色模型的基本原理,利用马尔可夫状态转移矩阵的互补优势,构建了灰色残差马尔可夫预测优化模型.选取郑州市60年的年降水量作为历史数据,取定灾变序列,建立旱涝预测模型,结果表明,优化的灰色残差马尔可夫预测模型算法简便且精度较高,预测结果可以为郑州地区的旱涝预测及防灾减灾工作提供借鉴.

摘要： 针对旱涝灾害影响范围广、发生频率高和危害程度大的特点,将旱涝程度分为五个等级,基于传统灰色模型的基本原理,利用马尔可夫状态转移矩阵的互补优势,构建了灰色残差马尔可夫预测优化模型.选取郑州市60年的年降水量作为历史数据,取定灾变序列,建立旱涝预测模型,结果表明,优化的灰色残差马尔可夫预测模型算法简便且精度较高,预测结果可以为郑州地区的旱涝预测及防灾减灾工作提供借鉴.

摘要： 针对旱涝灾害影响范围广、发生频率高和危害程度大的特点,将旱涝程度分为五个等级,基于传统灰色模型的基本原理,利用马尔可夫状态转移矩阵的互补优势,构建了灰色残差马尔可夫预测优化模型.选取郑州市60年的年降水量作为历史数据,取定灾变序列,建立旱涝预测模型,结果表明,优化的灰色残差马尔可夫预测模型算法简便且精度较高,预测结果可以为郑州地区的旱涝预测及防灾减灾工作提供借鉴.

摘要： 针对旱涝灾害影响范围广、发生频率高和危害程度大的特点,将旱涝程度分为五个等级,基于传统灰色模型的基本原理,利用马尔可夫状态转移矩阵的互补优势,构建了灰色残差马尔可夫预测优化模型.选取郑州市60年的年降水量作为历史数据,取定灾变序列,建立旱涝预测模型,结果表明,优化的灰色残差马尔可夫预测模型算法简便且精度较高,预测结果可以为郑州地区的旱涝预测及防灾减灾工作提供借鉴.

摘要： 本发明涉及一种区块链下基于马尔科夫链的供应链选择评价方法，建立区块链环境供应链评价指标；在区块链上，获取一待评估地址，从当前区块开始按照区块产生次序遍历整条链，建立待评估链地址所涉及的交易评价指标表；对交易评价指标表中各个方面的总体效能值进行评价，获取节点交易效能表；根据所述节点交易效能表，通过基于马尔科夫链进行效能预测；根据所获取的效能预测结果，确定区块链供应链中最优的节点，并作为交易选择参考信息。本发明提出的方法，区块链中，通过对整个供应链节点进行效能评估，引入基于马尔科夫链的预测模型，对交易进行评价，以达到提高企业经营效率的目的。

摘要： 本发明涉及一种区块链下基于马尔科夫链的供应链选择评价方法，建立区块链环境供应链评价指标；在区块链上，获取一待评估地址，从当前区块开始按照区块产生次序遍历整条链，建立待评估链地址所涉及的交易评价指标表；对交易评价指标表中各个方面的总体效能值进行评价，获取节点交易效能表；根据所述节点交易效能表，通过基于马尔科夫链进行效能预测；根据所获取的效能预测结果，确定区块链供应链中最优的节点，并作为交易选择参考信息。本发明提出的方法，区块链中，通过对整个供应链节点进行效能评估，引入基于马尔科夫链的预测模型，对交易进行评价，以达到提高企业经营效率的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于马尔科夫链的生成式区块链隐蔽通信方法。首先发送方在文本数据集获取候选单词集，使用马尔科夫模型训练获得转移概率矩阵并生成哈夫曼树集合；随后对需要传输的秘密信息二进制流进行迭代式哈夫曼解码，以获得符合正常语言与语义特征、可读性强的一组载密信息语句，利用生成式隐写方法完成秘密信息嵌入；然后将该载密信息进行环签名后，作为正常交易发布到区块链网络中并完成打包和出块；最后接收方利用相同的文本数据集获取转移概率权值哈夫曼树，逆向操作获得秘密信息二进制流。本发明相较于目前的同类模型，降低隐蔽信道构建风险，避免信息交叉，提升隐蔽性。

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灰色马尔科夫链的云计算数据中心能耗优化方法。首先，获取云计算中心一周内的主机历史数据，通过获取的主机历史数据建立灰色预测模型，对主机未来时段的CPU负载数据进行预测，然后使用马尔科夫链对预测结果进行修正从而获得精度更高的预测结果。以修正过后的预测数据作为基准数据，选出负载过高的目标迁出主机，对这些主机实施主机迁出算法，使得各主机负载平衡，从而防止高负载主机所导致的能耗激增现象。本发明所提供的一种基于灰色马尔科夫链的云计算数据中心能耗优化方法，具有可以提高各主机的服务质量、降低云计算数据中心的能耗、降低二氧化碳排放量和节约大量能源等有益优点。

摘要： 本发明提供了一种基于马尔科夫链的区块链性能分析方法及装置，其中，方法包括：根据区块链系统的设计参数，基于马尔科夫链建立区块链系统的状态转移模型；对所述状态转移模型进行求解，得到所述区块链系统平稳状态下的稳态解；根据所述稳态解和计算性能指标的公式计算所述区块链系统的性能指标；根据所述性能指标对所述区块链系统进行性能分析与预测。本发明基于离散时间马尔可夫链理论，建立了区块链系统的性能分析和预测模型，不仅能对采集到的数据进行事后分析或实时监测，还可以根据模型和已知数据对区块链系统的性能进行预测；本发明将交易从到达和出块的过程设置为一个整体，模型简洁直观，且运算量较小。

摘要： 本发明提供了一种基于马尔科夫链的区块链性能分析方法及装置，其中，方法包括：根据区块链系统的设计参数，基于马尔科夫链建立区块链系统的状态转移模型；对所述状态转移模型进行求解，得到所述区块链系统平稳状态下的稳态解；根据所述稳态解和计算性能指标的公式计算所述区块链系统的性能指标；根据所述性能指标对所述区块链系统进行性能分析与预测。本发明基于离散时间马尔可夫链理论，建立了区块链系统的性能分析和预测模型，不仅能对采集到的数据进行事后分析或实时监测，还可以根据模型和已知数据对区块链系统的性能进行预测；本发明将交易从到达和出块的过程设置为一个整体，模型简洁直观，且运算量较小。

摘要： 本发明公开基于加权马尔可夫链干旱预测的智慧农田灌溉调控系统，包括中央控制终端、数据存储模块、数据采集模块、干旱预测模块、水肥供料模块、综合灌溉模块、安全监控模块和系统供电模块；本发明通过加权马尔可夫链预测方法对区域农田干旱指数进行准确预测，相比传统人工判断更为准确，并通过用水调控模块依据预测结果预先对农田进行水资源的规划和调配，同时对水肥供料模块的灌溉供料量进行调控，另外结合数据存储模块内不同农作物的枯萎系数指标以及水分检测单元检测的农田土壤水分，并自动调配选择滴灌单元或喷灌单元对农田农作物进行灌溉，从而实现灌溉量、水肥配比和灌溉方式的合理控制。

摘要： 本发明公开了一种基于马尔科夫链的网络节点路径还原和预测方法，其具体步骤包括：计算攻击路径概率统计表；建立攻击路径矩阵；根据当前网络节点检测到的信标中包含的网络节点的先后顺序特性，选定马尔科夫链特性，确定攻击路径还原矩阵的建立原则，计算攻击路径还原矩阵；还原网络节点路径；提取攻击路径还原矩阵中所有不为零的数据所对应的节点，从而还原出当前的网络节点路径；预测网络节点路径；基于攻击路径还原矩阵中的每条攻击路径的概率，预测攻击路径中从一个节点连接到下一个节点的发生概率。本发明针对网络攻击路径预测不准确的情形，提出了使用马尔可夫链的特性来处理统计结果，使得预测模型的适应性更广。