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  1. book - Applied Stochastic Processes and Control for Jump-Diffusions Modeling, Analysis and Computation

  2. 概率论马尔科夫链过程随即过程条件概率排队理论
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-05-20
    • 文件大小:1000448
    • 提供者:lsy1986
  1. 基于供应链管理的一种采购算法研究

  2. 这是一种生产企业在面临多个供应商的时候如何选择好的供应商从而使库存满足连续生产的需要并使得成本最低的方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-24
    • 文件大小:249856
    • 提供者:wanfan1986
  1. 主从多机系统可靠性建模

  2. 本代码为一个主从多机系统进行建模分析,系统基本组成单位为元件,不同元件组成部件,不同部件再组成各子系统,组合方式有串联,并联等组合。每个元件符合马尔科夫链,服从负指数寿命分布,时间递推步长为1小时,推算其在十年中故障次数,运行时间等指标。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-29
    • 文件大小:6144
    • 提供者:orangecolour
  1. Introduction to Discrete Event Systems 2008

  2. 离散事件系统2008年的教程,内容包括Peri网,Markov链等
  3. 所属分类:嵌入式

    • 发布日期:2009-12-14
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:dichcode
  1. 一类自适应蚁群算法及其收敛性分析.pdf

  2. PDF格式,蚁群算法; 收敛性; 马尔科夫链
  3. 所属分类:其它

  1. 多目标优化遗传算法的收敛性定义及实例研究

  2. 寻找非劣解集合是遗传算法求解多目标优化问题的目标, 而标准的遗传算法收敛性分析方法对多目标遗传算法的分析 并不合适。本文利用有限马尔科夫链给出了遗传算法求解多目标优化问题的两个收敛性定义, 并给出了一个实例研究及进一步的 工作计划。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-04-13
    • 文件大小:300032
    • 提供者:wocaowogan
  1. hmm(隐马尔科夫)源代码

  2. 这个源代码已经经过编译、链接,没有错误,可以放心使用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-05-13
    • 文件大小:232448
    • 提供者:summer19871111
  1. blogreg ( mcmc sampling )

  2. 实现在参数先验是高斯分布情况下,利用马尔科夫链蒙特卡洛算法来对Logistic 回归模型参数的后验分布进行抽样
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-06-10
    • 文件大小:185344
    • 提供者:exceed2011
  1. 蜂群遗传算法的研究(nh格式)

  2. 遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)是20世纪70年代由Holland提出的一种模仿生物进化过程的有效的优化方法,能根据已有的知识积累,按照概率寻优机制进行全局搜索未知空间,而且还可以根据问题的不同进行变通,所以得到了广泛的应用。但是,传统遗传算法存在着早熟收敛和收敛速度慢的缺点,这是由算法的两个主要因素“选择压力和“种群多样性”造成的。所以国内外的学者们通过各种改进研究来平衡它们之间的矛盾,虽然各种改进的遗传算法取得了一定的成就,但多是局限在某一个方面,没有从总体上进行把
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-06-24
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:dasiy_2009
  1. 随机过程2、3章答案

  2. 随机游动 齐次非齐次泊松过程 特征函数 马尔科夫链 复合泊松过程
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-06-27
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:wangfang111
  1. mcmc代码蒙特卡洛马尔科夫链

  2. 关于MCMC的一份不错的代码 很不错 可用于马尔可夫场图像分割
  3. 所属分类:其它

  1. 隐性马尔科夫HMM

  2. HMM(Hidden Markov Model,隐马尔科夫模型)是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型,是一个双重随机过程, 由两个部分组成:马尔可夫链和一般随机过程。 其中马尔可夫链用来描述状态的转移,用转移概率描述。一般随机过程用来描述状态与观察序列间的关系,用观察值概率描述。
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2012-04-01
    • 文件大小:24576
    • 提供者:acrisling
  1. 基于Bayes方法的民机冗余部件随机可靠性评估

  2. 由于民机部件的故障发生具有随机性的特点,笔者采用马尔可夫链描述系统的状态变化,通过拉普拉斯变换得到部件可靠性相关指标函数,同时鉴于民机部件可靠性信息较少,属于小样本评估,采用 方法,充分融合多源信息,结合部件检测信息和历史信息等,通过最大熵原则,实现验前信息的转化与先验参数的求解,并对两发动机组成的冗余动力系统进行了可靠性评估 通过算例,验证了笔者提出方法的有效性
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-06-22
    • 文件大小:268288
    • 提供者:hqxzcy
  1. 30个重要数学模型

  2. 第01章 线性规划 第02章 整数规划 第03章 非线性规划 第04章 动态规划 第05章 图与网络 第06章 排队论 第07章 对策论 第08章 层次分析法 第09章 插值与拟合 第10章 数据的统计描述和分析 第11章 方差分析 第12章 回归分析 第13章 微分方程建模 第14章 稳定状态模型 第15章 常微分方程的解法 第16章 差分方程模型 第17章 马氏链模型 第18章 变分法模型 第19章 神经网络模型 第20章 偏微分方程的数值解 第21章 目标规划 第22章 模糊数学模型 第
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-12-10
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:lycan305305
  1. 浙江大学人工智能研究所徐从富的隐马尔科夫模型课件

  2. 这是浙江大学人工智能研究所徐从富老师的隐马尔科夫模型课件,简明扼要地介绍了HMM的由来、马尔可夫性和马尔可夫链、HMM实例和HMM的三个基本算法,非常适合初学者入门。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-02-12
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq_26935547
  1. 隐马尔科夫模型Python实现

  2. 机器学习中的隐马尔科夫模型的Python实现,包括参考资料链接等
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-08-02
    • 文件大小:3072
    • 提供者:sinat_28704977
  1. 隐马尔科夫讲解

  2. 本文档讲解HMM 隐马尔可夫链。从理论到原理讲的通俗易懂,适合新手入门
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-08-23
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:bmdacm
  1. 【最新】2018面向工程师的最佳【统计机器学习】课程课件、作业、视频链接

  2. 美国圣母大学2017年新开课程《给科学家和工程师的统计学习》Statistical Computing for Scientists and Engineers 涵盖了统计学习中的几乎所有重要知识,包括《概率与统计、信息论、多维高斯分布、最大后验估计、贝叶斯统计、指数族分布、贝叶斯线性回归、蒙特卡洛方法、重要性采样、吉布斯采样、状态空间模型、EM算法、主成分分析、连续隐变量模型、核方法与高斯过程等》,并提供视频,PPT,课程作业及其参考答案与代码,还有大量参考学习资源,是不可多得的统计学习课程
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-01-14
    • 文件大小:269
    • 提供者:zhuf14
  1. 马氏链例题讲解.doc

  2. 随机过程中关于马尔科夫链的一些例题,过程很详细; 举例:1、 每天早上张三都要出门跑步,张三的家有前后两个门,门口都有一些鞋,两个门口鞋的数目之和为 。张三出门时,如果门口有鞋时则穿上,如果没有,就只好光脚跑了;跑步回来进门时,如果穿着鞋,则将鞋脱下放在门口。假定张三出门时选择前后门的概率相同,回家时也同样。试将此情况提炼成一马氏链,并请计算充分长时间以后,张三出门时不幸要光脚跑步的概率。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2020-05-17
    • 文件大小:215040
    • 提供者:qq_32640807
  1. 供应链的信息熵研究

  2. 供应链的信息熵研究,陈志松,王慧敏,供应链的需求量的存在三种状态:精确、偏大、偏小,论文假定这三种状态的概率空间在向供应链上游转移时符合马尔科夫性,研究了对
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-04
    • 文件大小:386048
    • 提供者:weixin_38732252
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