相关文档

• 马尔可夫链模型.ppt

  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

• 马尔可夫链模型.doc

  马尔可夫链模型出自 MBA智库百科( )马尔可夫链模型（Markov Chain Model） 目录[ javascript:toggleToc() 隐藏] wikiE9A9ACE5B094E58FAFE5A4ABE993BEE6A8A1E59E8B l . 1 马尔可夫链模型概述  wikiE9A9ACE5B094E58FAFE5A4ABE993BEE6A8A1E59E8

• 马尔可夫链.ppt

  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

• 马尔可夫链-2013.ppt

  § 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

• 隐马尔可夫模型.ppt

  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

• 隐马尔可夫模型.ppt

  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 演讲人：李慧子内容提要背景马尔可夫性马尔可夫链隐马尔可夫模型背景自20世纪80年代以来HMM被应用于语音识别取得重大成功到了90年代HMM还被引入计算机文字识别和移动通信核心技术多用户的检测近年 来HMM在生物信息科学

• 马尔可夫链课件.ppt

  一Markov链的定义二转移概率三Markov链的例子四n步转移概率C-K方程注 例2 (0-1传输系统或简单信号模型)如图所示只传输数字0和1的串联系统中设每一级的传真率为p误码率为q=1-p并设一个单位时间传输一级X0是第一级的输入Xn是第n级的输出(n≥1)那么{Xnn=012…}是一随机过程状态空间S={01}而且当Xn=i为已知时Xn1所处的状态的概率分布只与Xn=i有关而与时刻n

• 第四章-马尔可夫链.ppt

  n步转移概率:i经过k步进入j向右移了x步向左移了y步则定义 称条件概率 = P{Xmn=jXm=i} 为马尔可夫链{Xnn?T }的n步转移概率(ij?I m?0 n?1)n步转移矩阵其中 P(n)也为随机矩阵证(1)初始概率绝对概率初始分布绝对分布初始概率向量绝对概率向量18定理 设{Xnn?T }为马尔可夫链则对任意整数i1 i2?in?I和n?1 有性质证23252

• 隐马尔可夫模型简介.ppt

  隐马尔可夫模型简介刘群2001-6-11假设对于一个随机事件，有一个观察值序列：O1,,OT该事件隐含着一个状态序列：X1,,XT假设1：马尔可夫假设（状态构成一阶马尔可夫链） p(Xi|Xi-1…X1) = p(Xi|Xi-1)假设2：不动性假设（状态与具体时间无关）p(Xi+1|Xi) = p(Xj+1|Xj)，对任意i,j成立假设3：输出独立性假设（输出仅与当前状态有关）p(O1,,OT

• 马尔科夫链模型简介.pptx

  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4202012??马尔科夫链模型第六小组成员：秦堉朗石国平什么是马尔科夫链例子：用随机变量Xn表示第n年某个人的健康状况 Xn=1表示健康 Xn=2表示疾病n=01….用ai(n)表示第n年处于状态i的概率i=12即ai(n)=P(Xn=i).用Pij表示今年处于状态i明年处于状态j的概率ij=12即Pij=P(Xn1=jXn