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一种基于DPNN的Markov链等效状态转移模型
1
作者
许少华
李欢
谢桐瑜
《大庆石油学院学报》
CAS
北大核心
2008年第4期114-117,共4页
针对Markov链状态转移预测,提出一种基于离散过程神经元网络(DPNN)的等效状态转移预测方法和模型,探讨DPNN与Markov模型在一定条件下对于系统状态转移特性描述的等价性问题.利用DPNN对时间序列样本的非线性映射机制和自适应学习能力,可...
针对Markov链状态转移预测,提出一种基于离散过程神经元网络(DPNN)的等效状态转移预测方法和模型,探讨DPNN与Markov模型在一定条件下对于系统状态转移特性描述的等价性问题.利用DPNN对时间序列样本的非线性映射机制和自适应学习能力,可通过对时间序列样本集的训练,确定满足Markov链时间序列状态转移约束关系的DPNN,并将其连接权矩阵作为Markov链等效状态转移矩阵.对于任意的Markov链,给出与之等效DPNN的构建方法和在Markov链状态转移概率条件约束下的网络权值矩阵求解算法,仿真实验结果验证了方法的有效性.
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关键词
MARKOV链
状态转移
离散过程神经元网络
学习算法
应用
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职称材料
题名
一种基于DPNN的Markov链等效状态转移模型
1
作者
许少华
李欢
谢桐瑜
机构
大庆石油学院计算机与信息技术学院
出处
《大庆石油学院学报》
CAS
北大核心
2008年第4期114-117,共4页
基金
黑龙江省自然科学基金(ZA2006-11)
黑龙江省科技攻关项目(GZ07A103)
黑龙江省普通高等学校骨干教师创新能力资助计划项目(1055G002)
文摘
针对Markov链状态转移预测,提出一种基于离散过程神经元网络(DPNN)的等效状态转移预测方法和模型,探讨DPNN与Markov模型在一定条件下对于系统状态转移特性描述的等价性问题.利用DPNN对时间序列样本的非线性映射机制和自适应学习能力,可通过对时间序列样本集的训练,确定满足Markov链时间序列状态转移约束关系的DPNN,并将其连接权矩阵作为Markov链等效状态转移矩阵.对于任意的Markov链,给出与之等效DPNN的构建方法和在Markov链状态转移概率条件约束下的网络权值矩阵求解算法,仿真实验结果验证了方法的有效性.
关键词
MARKOV链
状态转移
离散过程神经元网络
学习算法
应用
Keywords
Markova chain
state transition
discrete process neural networks
learning algorithm
application
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于DPNN的Markov链等效状态转移模型
许少华
李欢
谢桐瑜
《大庆石油学院学报》
CAS
北大核心
2008
0
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