马尔科夫

摘要： 针对水雷阵封锁性能最优化的设计目标,提出了采用二项分布模型与马尔科夫模型对毁伤概率进行计算的水雷阵封锁性能分析验证方法,在综合考虑舰船遭遇概率、水雷引信动作概率、水雷命中概率等因素的基础上,对模型进行理论计算分析,采用蒙特卡洛模拟的方法对常用水雷阵封锁性能进行实验仿真,并设计可视化软件对其仿真验证。结果表明:在水雷数量一定的条件下,增加雷线数目可以将水雷阵的毁伤能力长期维持在较高水平;增加水雷定次可以延长水雷阵的封锁性能。可视化软件的设计可为水雷阵的布放提供理论参考,供相关行业人员实施布雷作业使用。

摘要： 针对现有信息安全防护方法难以有效解决智能网联汽车信息安全的问题,构造真随机密钥是很好的解决思路,因此提出一种基于车载电源电压的随机数提取方案。该方案针对外部交通环境对驾驶决策的影响,搭建驾驶模式因果模型,通过马尔科夫分析电源电压变化过程。在此基础上,以多信息熵融合为初始熵源,采用小波变换过滤周期性信号,并行采集提高效率,并利用数字后处理改善序列随机性。测试结果表明,所提取的随机序列具备良好的随机性,符合随机密钥的要求。

摘要： 为提升干线公路重点桥梁抗震设防能力,将基于全寿命周期进行桥梁结构抗震设计。以项目G为研究目标,使用马尔科夫链模型分析结构全寿命周期抗震可靠度。计算桥梁结构抗震设计指标后,以位移为控制量设计限位装置提升抗震性能。试验桥梁G的抗震能力时,抗震设计后的桥梁裂缝宽度缩减了约33.33%,钢筋应变比更高,抗震效果更佳,能够使得桥梁结构性能、承载能力和耐久性满足使用上的要求,保证公路通行能力。

摘要： 为研究针对国家电网有限公司电容器的投标报价策略,文中结合马尔科夫模型对灰色预测的残差进行修正,建立了基于各类货物历史均价的灰色马尔科夫预测模型,克服单一预测模型精度低的缺点,并引入调整系数对所计算的各包报价均值进行折减,使供给目标公司的投标报价尽可能接近最终的基准价,从而获得最大的中标概率。

摘要： 以插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)作为研究对象,以寻求较好的燃油经济性为目标,根据循环道路工况反馈的信息对未来临近时刻的车速进行预测。基于马尔科夫链预测模型,进行WLTC循环工况的马尔科夫性分析,采用最大似然估计法计算当前时刻车速到下一时刻车速的状态转移概率,建立车速信息的状态转移矩阵。借助MATLAB中的Markov工具箱对车速进行预测,得到了能够较好跟随实际工况车速的行驶预测车速曲线,发现预测速度与实际工况车速的误差在合理范围之内。进一步提出车速预测型能量管理策略,通过MATLAB/Simulink仿真验证有效性,与基于规则的能量管理策略相比,结果表明该能量管理策略具有良好的动态控制性能,燃油经济性提高10.15%,能够节省燃油成本。

摘要： 以工业互联网环境下设备机群为研究对象,以戴明环控制理论为指引,提出基于预测技术的设备机群故障分析与循环改进方法.在统计出设备机群软硬件故障比后采用马尔科夫方法预测,对结果进行分析比对,提出有针对性的解决方案;然后应用层次分析法针对缺陷进行"查漏补缺"循环改进,从源头上对故障进行控制,达到优化参数的目的;最后通过有无对比验证提出的马尔科夫-层次分析法-反馈循环改进的设备机群维修管理优化方法的实用性.

摘要： "一带一路"战略的深入实施使冷链物流的发展越来越广泛,现如今已经逐步发展成为现代物流业的重要组成部分.特别是2019年新冠疫情的爆发,更进一步刺激了我国冷链物流行业的生存与发展,因此准确预测冷链物流需求对物流决策以及促进区域经济的提高都至关重要.文章以陕西省冷链物流需求量为研究对象,在灰色GM 1,(1)模型预测的基础上,采用马尔科夫优化该预测模型的方法,更加合理地预测出陕西省未来5年的冷链物流需求量,最后根据预测结果对冷链物流行业之后的发展提出建议.

摘要： 在多云服务商激烈竞争的市场中,用户数量的不断增加导致云服务商的边际成本发生变化.云服务商要考虑如何合理地设计最佳的定价策略,以击败其他云服务商并获得最大化利润.本文提出基于马尔科夫和Stackelberg博弈的方法设计最佳定价策略.首先,将竞争环境中的定价问题建模为Stackelberg博弈模型;其次,利用马尔科夫模型预测下一时刻云服务商采取某种决策的概率;最后,探究决策的转移矩阵的列向量与价格增量的关系.实验表明,本文方法行之有效,能够合理测算云服务的价格运行区间.

摘要： 大学生就业跟踪是高等教育质量管理工作的核心,针对大学生毕业后就业去向的多变性,构建了基于深度学习网络的大学生就业去向跟踪模型.考虑到各大高校毕业生人群中存在尚未工作的学生,所以使用基于粗糙集与BP神经网络的就业数据分类方法,筛选大学生就业数据,获取已就业大学生的就业数据;将该数据应用于基于马尔科夫过程的大学生就业移动预测模型,预测大学生就业岗位转移次数、就业岗位状态,实现大学生就业去向跟踪.实验结果表明,该模型对北京市"对外经济贸易大学"2017届某本科生在2018-2019年就业去向的跟踪结果和实际就业状况完全匹配,与其他模型相比,该模型更适用于大学生就业去向跟踪.

摘要： 由于传统可靠性模型的局限性,本文针对考虑自检和修复性维修的系统中,系统故障发生、检测与修复的时间相关特性,提出了最小割集法、马尔科夫法两种系统可用性建模方法,对具有自检及修复性维修系统的可用性进行分析评估,并对分析结果进行了对比,克服了传统可靠性模型的不足。并使用具备自检与可修特性的产品实际案例用于可用性分析评估,验证了模型的适用性和有效性。

摘要： 目的：比较和评价三种药物舒尼替尼、索拉非尼、IFN-α在卫生资源使用、治疗费用及健康产出等方面的差异，从而识别哪种药物具有更好的成本-效果，为政府报销决策和临床用药提供决策依据。rn 方法：使用基于Microsoft Excel建立的马尔科夫模型来模拟5 年的疾病进展、成本及健康产出。运用成本-效果分析（Cost-effectiveness Analysis, CEA）对转移性肾细胞癌mRCC一线治疗药物舒尼替尼、索拉非尼、IFN-α进行经济学分析。采用增量成本-效果比评价最终结果。rn 结果：模拟5 年的成本结果显示舒尼替尼的人均成本高于IFN-α组，低于索拉非尼组；5 年的健康结果显示舒尼替尼组患者获得的生命年及质量调整生命年均大于索拉非尼组和IFN-α组。rn 结论：舒尼替尼与IFN-α相比不具有成本效果优势，与索拉非尼相比则为成本节约方案。

摘要： 本文介绍了基于元胞自动机模型、马尔科夫模型和多评价规则模型的CA 复合模型的概念和原理,并将其应用于农村土地利用变化模拟,对北京市房山区近十年来的土地利用结构变化进行了模拟和预测.研究表明:房山区主要以林地和未利用地为主,自2001 年以来,耕地、草地、水域面积不断减少,而林地、建设用地面积增加,多种土地利用类型的开垦在农村土地利用变化中处于主导地位,主要交通线与河流附近人类活动强烈,土地利用类型及变化类型比较多样,空间格局复杂.因此,迫切需要加强对耕地、草地、水域的保护,使土地利用更为合理.

摘要： 该文在分析防空兵作战指挥系统的基础上,结合马尔科夫过程描述系统状态,应用马尔科夫方法分析系统的固有可用度,并提出了提高和优化系统固有可用度的途径,为防空兵作战指挥系统的发展提供依据。

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。

摘要： 本申请公开了一种基于马尔科夫链的实验室用电测量设备测试策略评价方法、电子设备及存储介质，属于电测量设备智能检测技术领域。为了解决如何从真实的检测环境中挖掘出未知类型的检测步骤的问题，本申请利用马尔科夫链生成随机测试链，采用公共子串和公共子序列构建电测量设备新产品的被激活的测试策略片段，经组合后形成可执行的测试策略，从而模拟应对未知类型的检测步骤场景，从真实的检测环境中，挖掘出未知类型的检测步骤，能够更有效地发现并消除软件运行缺陷，满足用户的使用需求，实行测试方案以检测电测量设备在工作过程中发现失效故障，最终使电测量设备的可靠性得到持续提高。

摘要： 本发明提出了一种基于隐马尔科夫模型的无线传感器可用性评价方法及设备，涉及信号分析领域。该方法包括步骤一、获取监测目标的离线数据和的在线数据；分别对监测目标的在线数据和离线数据进行预处理；步骤二、令在线数据和离线数据不同的线性拟合阶段为其隐形状态链，离散标准化后的取值为其可见状态链，构建在线数据和离线数据的隐马尔科夫模型；步骤三、记离线数据在在线数据的隐马尔科夫模型下的发生概率为pzl，在线数据在离线数据的隐马尔科夫模型下的发生概率为plz，则基于隐马尔科夫模型的无线传感器可用性评价系数通过计算得到微型无线传感器的可用性评价系数ρz，该值可以准确的描述微型无线传感器的可用性，该评价方法客观公正、简单易行。

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： 本发明属于基于图片进行形状检索的计算机应用技术领域，具体公开了一种基于注意力机制和成对马尔科夫随机场形状检索方法，包括：步骤1、家具模型预处理；步骤2、成对马尔可夫随机场的建立；步骤3、输入图像提取特征并匹配，获取最相近渲染图片，步骤4、优化检索结果，获取最终检索结果。本发明提出的技术方案使家具模型的检索准确、高效，具有较强的实用价值和现实意义。

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： 本发明公开了一种基于灰色线性回归‑马尔科夫链模型的需水预测方法，包括获取历史需水量数据；基于卡尔曼滤波对历史需水量数据进行处理；将经过卡尔曼滤波处理的数据输入灰色需水预测模型，在灰色需水预测模型基础上，引入线性方程，构建灰色线性回归组合模型；采用最小二乘法，求解灰色线性回归组合模型参数，再进行还原处理，得到原始序列的预测值；引入马尔科夫链理论对实际需水量与灰色线性回归模型预测结果的相对值区间进行修正，得到最终优化预测值；本发明既能预测出数据序列发展变化的总体趋势，又能反映系统各状态之间的内在规律性，从而可以描述随机波动性较大的预测问题。

摘要： 本发明提供一种改进的隐马尔科夫模型地图匹配方法及装置，该方法包括：获取原始GPS轨迹数据和路网数据；对原始GPS轨迹数据进行预处理；通过轨迹数据和路网数据获取轨迹点的候选状态点；利用改进的隐马尔科夫模型(HMM)计算考虑距离和方向的观察概率和考虑距离和速度转移概率并构建有向权重图；利用维特比(Viterbi)算法提取所有候选状态点中观察概率和转移概率乘积累计和最大的候选状态点点集，并回溯获取匹配点点集作为最优轨迹匹配结果，剔除断点后获得最终的地图轨迹结果，并进行随机采样评估。本发明对低采样率的轨迹数据同样适用，实验结果表明：GPS轨迹点与路网的地图匹配平均准确率达到88.83％，相较于其他基于HMM的地图匹配方法准确率得到提高。

摘要： 本发明属于车联网信息交互技术领域，提出了一种基于隐马尔科夫的车联网切换决策算法，算法包括信息交互模块、切换触发模块、网络选择模块、信息维护模块和数据转发模块五个模块。根据维护在数据库中的可接收信号强度预测当前连接网络在未来一段时间内的可接收信号强度，从而判断出是否需要进行网络切换。并通过隐马尔科夫模型中的元素以及车辆的观测状态信息，得到车辆从一个网络切换至另一个网络的概率，判决出最佳的目标网络。切换完成后，根据切换前后的网络信息修改隐马尔科夫模型。改善了现有的网络切换算法切换时延高、丢包率高以及容易发生“乒乓效应”的问题。