单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级 马尔可夫过程 独立 增量过程及独立随机过程第七章 2010-12-25 1 马尔可夫过程是一种重要的随机过程它具有如下特性:当随机过程在时刻ti所处的状态已知时过程在时刻t(t>ti)所处的状态仅与过程在ti时刻的状态有关而与过程在ti时刻以前所处的状态无关此特性称为随
第四章 马尔可夫链p11 p12 … p1n …p21 p22 … p2n …… … … … …pi1 pi2 … pin …… … … … …4马尔可夫链的概念及转移概率 p01为:在系统内没有顾客的条件下经Δt后有一顾客进入系统的概率 p01=q. p10为:系统内恰有一顾客正在接受服务的条件下经Δt后系统内无人进入的概率 它等于在Δt间隔内顾客
Markov过程 马尔可夫链与转移概率定义25三R例. 设有123456六个数字从中随机地取出一个取 中的数字用X1表示.对n>1令Xn为从12…Xn-1这Xn-1 个数字中取中的数字.则{Xnn≥1}是一个马尔可夫链. 求其状态空间I以及一步和二步转移概率矩阵.解: 状态空间I={123456}. 对n≥1任取i1i2…in∈I要使P{Xn=inXn-1=in-1… X1=i1}>
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马尔科夫过程马尔科夫过程(MarKov Process)是一个典型的随机过程设X(t)是一随机过程当过程在时刻t0所处的状态为已知时时刻t(t>t0)所处的状态与过程在t0时刻之前的状态无关这个特性成为无后效性无后效的随机过程称为马尔科夫过程马尔科夫过程中的时间和状态既可以是连续的又可以是离散的我们称时间离散状态离散的马尔科夫过程为马尔科夫链马尔科夫链中各个时刻的状态的转变由一个状态转移的概
有限集或可列集对任意正整数 对于内任意个统的过去无关.我们称之为无后效性.中条件概率 称为 在 (2) 一:转移概率矩阵具有以上两个特点的方阵称为随机矩阵.设在一串贝努里试验中每次试验成功的概率为 当时 得到 经过若干步骤设每步传输正确的概率为91
马尔可夫AA (1856~1922)苏联科学家,1856年6月生于梁赞,1922年7月卒于彼得堡1874年入圣彼得大学,1878年毕业,两年后取得硕士学位并任圣彼得堡大学副教授,1884年取得物理,数学博士学位1886年任该校教授,1896年被选为圣彼得堡科学院院士,1905年被授予功勋教授的称号马尔可夫是彼得堡数学学派的代表人物,以数论和概率论方面的工作著称在数论方面,他研究了连分数和二次不
§ 马尔可夫链的概念及转移概率定义 若对任意的ij∈I 马尔可夫链{Xnn∈T}的转移概率pij(n)与时间n无关则称马尔可夫链是齐次的(亦称是时齐的即具有平稳转移概率)并记pij(n)为pij.下面只讨论齐次马尔可夫链并将齐次两字省略. 设P为一步转移概率pij所组成的矩阵状态空间I={12…}则 P=称为系统状态的一步转移概率矩阵.10j-i≥1100100111111100111
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级 隐马尔可夫模型Hidden Markov Model Hidden Markov Model 思考题:对给定的一定长度的DNA序列识别其上CpG岛大致位的方法两个问题:(1)给定一段DNA序列片段判断它是否是 CpG岛对应于Markov模型问题(2)给定一段DNA序列识别其中的CpG岛
Click to edit Master title styleClick to edit Master text stylesSecond levelThird levelFourth levelFifth level马尔可夫链模型马氏链模型 系统在每个时期所处的状态是随机的 从一时期到下时期的状态按一定概率转移 下时期状态只取决于本时期状态和转移概率 已知现在将来与过去无关(无后效性)描述一类
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