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MSM_MLE_1v01
- 基于马尔科夫转换多重分形预测模型，MSM模型具有较少的参数和无限的频率。该模型通过使用机制转换（regime switching）技术，能较好的捕捉金融时间序列波动中隐藏的离群值、时间标度以及长程相关性特征。Calvet和Fisher使用MSM模型对四种汇率序列进行预测，他们发现MSM模型的长期预测性能优于GARCH、MS-GARCH（Markov switching GARCH）、FIGARCH等模型，MSM模型适用于具有显著异常值和长程记忆性的真实波动序列的预测。(the Markov-Sw
hmm机器学习
- HMM(隐马尔科夫模型)是自然语言处理中的一个基本模型，用途比较广泛，如汉语分词、词性标注及语音识别等，在NLP中占有很重要的地位(HMM (hidden Markov model) is a basic model in Natural Language Processing, which is widely used, such as Chinese segmentation, part of speech tagging and speech recognition, and plays
chmmbox_1_2
- Matlab toolbox for Coupled Hidden Markov Modelling using Max.Likelihood EM. written by Rezek-part 1
hmmbox_3_2
- Matlab toolbox for Hidden Markov Modelling using Max.Likelihood EM. written by Rezek
pikeline
- One of the most recent hidden Markov models()
EGM[6]
- enhanced guass markov mobility model
工况预测初步
- 基于马尔科夫链的工况预测，包含多个标准工况的数据(driving CYCLE prediction based on markov chain , and some standard driving cycles' data are included)
markov
- MMOO流在常速率服务下的MATLAB仿真(the simulation of MMOO flow under constant rate service based on MATLAB)
1
- 一篇经典的描述多层次马尔科夫随机场分割影像的paper(A classic paper describing multilevel Markov random field segmentation images)
实验代码
- 实验可以用，主要应用于数字岩心的建立，基于马尔科夫链法，建立孔隙网络模型(Experiment can be used, mainly used in the establishment of the digital core, based on the markov chain method, the pore network model is established)
mcmc
- MCMC方法是一种重要的模拟计算方法，马尔可夫链蒙特卡尔理论(Markov chain Monte Carlo：MCMC)的研究对建立可实际应用的统计模型开辟了广阔的前景。90年代以来，很多应用问题都存在着分析对象比较复杂与正确识别模型结构的困难。现在根据MCMC理论，通过使用专用统计软件进行MCMC模拟，可解决许多复杂性问题。此外，得益于MCMC理论的运用，使得贝叶斯(Bayes)统计得到了再度复兴，以往被认为不可能实施计算的统计方法变得是很轻而易举了。(The MCMC method is
基于隐马尔科夫模型的高速公路超车行为
- 基于驾驶模拟器实验数据,结合高斯混合隐马尔可夫模型(GM-HMM),对高速公路的超车行为进行 辨 识 , 并 对 驾 驶 员 意 图 和 超 车 行 为 是 否 正 常 进 行 分 析 。 结 果 表 明 , 基 于 GM-HMM 的 辨 识 方 法 能 有 效 辨 识 多 种 驾 驶 工况下的不正常超车行 为 。(Based on driving simulator experiment data, combined with Gauss hybrid hidden Markov model
HMM应用实例
- 用于隐马尔可夫建模前的编码程序。。。。。。。。。(Coding program for hidden Markov modeling)
BYS11
- 贝叶斯结构The proposed approach integrates target existence uncertainty and target dynamical model uncertainty using independent Markov chains within the general Bayesian framework. Its performance is compared with other PDA based solutions-IMM-PDA and IM
BYS12
- 贝叶斯结构The proposed approach integrates target existence uncertainty and target dynamical model uncertainty using independent Markov chains within the general Bayesian framework. Its performance is compared with other PDA.(The proposed approach integra
HMM天气预测
- 用隐马尔科夫模型进行未来天气的预测，并设计了一个GUI的交互界面(A hidden Markov model is used to predict the future weather, and a GUI interface is designed.)
GMRF
- 马尔科夫随机场一般是离散的。当然也有连续的马尔可夫随机场，如果假设这个马尔可夫随机场定义在一个域U上面而且任意x∈U，Y(x)都是服从高斯分布的，而且两点间的covariance function K(x,y)=G(x,y)，where G是对应U的格林函数，那么这个随机场既是马尔可夫随机场，也是高斯随机场。(The Markov random field is generally discrete. Of course there are continuous Markov random fi
IRZPXEI
- One of the most recent hidden Markov models()
MRF-Segmentation-master
- 基于马尔科夫随机过程的图像分割 matlab平台(Image segmentation based on Markov random process)
HMM1
- 在VC6.0平台上进行编写的，包括隐马尔科夫模型（HMM）和混合高斯模型（GMM）在内的用于模板训练的算法。(The algorithm for template training is written on VC6.0 platform, including hidden Markov model (HMM) and mixed Gauss model (GMM).)