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
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
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
§ 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
马尔可夫预测法§1.基本概念与基本理论一马尔可夫过程——当随机过程在 tK 所处的状态为已知条件时过程在时刻 t> tK 所处的状态仅与 tK 时的状态有关而与 tK 以前的状态无关这种随机过程为马尔可夫过程用分布函数来描述:若在条件 Y(ti)=Yi(i=12…n) 下的 Yn 的分布函数恰好等于条件 Y(tn-1)=Yn-1 下的分布函数即F(YntnYn-1 Yn-2… Y1tn-1 tn
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
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
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
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
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