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搜索资源 - markov chain model
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一种基于Markov链模型的动态聚类方法-a Markov chain model based on the dynamic clustering method
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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-MCMC method is an im
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基于自然语言处理方法的拼音输入法程序,主要采用马尔可夫链模型,通过求最大转移概率,获得由拼音到汉语语句的转变-Based on natural language processing methods Pinyin input method procedures, the main use of Markov chain model, by seeking the maximum transition probability, obtained from the phonetic changes
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以“一主三从”主从多机通信系统为物理模型,研究应用马尔可夫链建立仿真算法及蒙特卡洛法建立了数学模型,通过将完整的系统元件化,并对每个元件创立各自的状态转移机模型,仿真运行状态,实现了对于这一通信系统的可靠性建模评估。-" One the main three from the" master-slave multi-communication system for the physical model to study the application of Markov cha
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利用马尔科夫链进行多视图学习,该过程利用2维马尔科夫模型的一个好程序。-Markov chain of a multi-view learning, the process using two Viima Markov model is a good program.
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数学建模算法 马氏链模型 神经网络模型 时间序列模型 图与网络-Mathematical modeling algorithm Markov chain model neural network model and network time series model diagram
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数学建模算法 马氏链模型 神经网络模型 时间序列模型 图与网络-Mathematical modeling algorithm Markov chain model neural network model and network time series model diagram
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数学建模算法 马氏链模型 神经网络模型 时间序列模型 图与网络-Mathematical modeling algorithm Markov chain model neural network model and network time series model diagram
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数学建模算法 动态规划 马氏链模型 神经网络模型 时间序列模型 图与网络-Dynamic programming algorithm for mathematical modeling neural network model Markov chain model diagram and network time series model
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数学建模算法 灰色系统理论及其应用 马氏链模型 神经网络模型 时间序列模型 图与网络-Grey system theory, mathematical modeling algorithms and its Markov chain model neural network model and network time series model diagram
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数学建模算法 神经网络 时间序列模型 马氏链模型-Mathematical modeling algorithm neural network time series model Markov Chain Model
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数学建模算法 马氏链模型 神经网络模型 时间序列模型 图与网络-Mathematical modeling algorithm Markov chain model neural network model and network time series model diagram
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马尔可夫链
2.1 马尔可夫链的定义
现实世界中有很多这样的现象:某一系统在已知现在情况的条件下,系统未来时刻
的情况只与现在有关,而与过去的历史无直接关系。比如,研究一个商店的累计销售额,
如果现在时刻的累计销售额已知,则未来某一时刻的累计销售额与现在时刻以前的任一
时刻累计销售额无关。上节中的几个例子也均属此类。描述这类随机现象的数学模型称
为马氏模型。-Markov chain model
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matlab算法大全之马尔科夫链模型,非常棒的资料,the matlab algorithm Daquan Markov chain model, great information
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介绍了马氏链模型的原理、方法和运用,并有详细的事例进行了说明。-Introduces the principle, method and application of Markov chain model, and detailed examples are illustrated.
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根据实际风速时间序列,建立风速的马尔可夫链模型-According to the actual wind speed time series, the Chian Markov of the wind speed is established.
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马尔可夫链模型,利用训练集实现密码强度评估(The Markov chain Model to evaluate the strength of passwords)
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做的一个密码识别 功能的markov chain pj(Markov chain pj, a password recognition function.)
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full code to generate the code for markov chain and the code for generating EESA model for wireless sensor network
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针对移动社交网络中节点中心性预测问题,提出基于K阶马尔科夫链的中心性预测方法。在真实移动社交数据集的中计算信息熵分析节点中心性的过去与未来规律性,研究了节点中心性的可预测性。利用节点中心性的历史信息,构建状态转移概率矩阵,预测节点未来中心性值, 并通过分析真实值与预测值之间的误差评估了这些预测方法的性能。结果表明,当阶数K=2时,与四种基于时窗的中心性预测方法比较,基于K阶马尔科夫链的预测模型在MIT数据集和Infocom 06数据集中虽不在个体上优于已提出的预测方法,但在整体上达到了优化。(w
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