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经马氏修正的Poisson过程的极大似然估计被引量：1: 1; 作者王春玲李兵葛正坤《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期27-31,共5页; 近年来 ,隐马氏模型成为研究相依随机变量的一个十分有用的工具。实际应用过程中的一个很重要的问题是如何对隐马氏模型的参数进行估计。将一类连续时间隐马氏模型的问题转化为离散时间隐马氏模型的问题 ,给出了具体的隐马氏模型———... 展开更多; 关键词极大似然估计隐马氏模型前向算法后向算法马氏修正 poisson过程通信网络通信流数学模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

ATM 复用器输入源分析与近似 MMPP 的参数计算: 2; 作者孙荣恒李福建《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1997年第3期15-19,共5页; 首先分析了ＡＴＭ复用器的间断Ｂｅｒｎｏｕｌｉ输入过程及其迭加过程，然后给出近似马尔柯夫调制泊松过程的参数计算。; 关键词复用器泊松过程 ATM网输入源 MMPP; 在线阅读下载PDF 职称材料

分层蜂窝Ad hoc混合网络的建模与性能分析: 3; 作者刘莉冯玉珉付立《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期108-111,共4页; 以移动设备同时支持蜂窝和基于IEEE 802.11的网络接口为前提,提出1种分层蜂窝混合网络结构(HCA),它融合了分层蜂窝结构(HCS)和移动Ad hoc网(MANET),移动用户根据情况(速度和与基站间距离等)选择直接接入分层蜂窝的下层小区(微小区)、上... 展开更多; 关键词分层蜂窝结构移动AD HOC网 markov过程速度阈值; 在线阅读下载PDF 职称材料

非泊松工件流CSPS系统的Q学习算法适用性仿真研究被引量：1: 4; 作者苏娜唐昊 +2 位作者戴飞王彬周雷《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2591-2600,共10页; 研究工件非泊松到达情况下,传送带给料加工站(CSPS)系统无法建立成半马尔可夫决策过程(SMDP)模型时, Q学习算法的适用性问题.首先,以马尔可夫调制泊松过程(MMPP)和半马尔可夫调制泊松过程(SMMPP)来模拟非泊松工件流,并在相同的平均到达... 展开更多; 关键词传送带给料加工站马尔可夫调制泊松过程半马尔可夫调制泊松过程 Q学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

马尔科夫调制泊松点过程的熵率和相互信息率被引量：1: 5; 作者吕绍川《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期1-4,共4页; 显示地导出了一类连续时间参数隐马尔科夫模型-马尔科夫调制泊松点过程(MMPP)的熵率和相互信息率.模拟研究表明这类隐马尔科夫模型参数的最大似然估计的精度和效与观测过程和隐过程之间的相互信息率密切相关.一般地,相互信息率可作为MMP... 展开更多; 关键词熵率相互信息率隐马尔科夫过程马尔科夫调制泊松点过程估计精度和效; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于随机网络演算的物联网业务流量建模与分析方法被引量：2: 6; 作者吴璇朱晓荣《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心 2018年第2期22-28,共7页; 物联网环境下的业务流和传统互联网中的业务流的特性差异显著,因此有必要研究新的物联网业务模型并对其进行性能分析。文中首先将物联网中机器与机器(M2M)业务流在回程网中的传输过程抽象为多节点串联模型,然后利用耦合马尔可夫调制泊... 展开更多; 关键词物联网随机网络演算 CMMPP 端到端时延边界; 在线阅读下载PDF 职称材料

语音信息两类业务流模型的分析: 7; 作者王庆生黎锁平《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2005年第1期100-103,共4页; 针对语音信息在分组交换网上的传输特性,分析了现代通信网中两类业务流模型:Markov调制 Poisson过程(MMPP)模型和流体流动模型的基本原理、特点及其适用于描述业务流的类型. 并对MMPP(2)/M/1 系统的排队性能和流体流动模型的建模机理进... 展开更多; 关键词语音流 markov调制 poisson过程流体流动模型分组交换; 在线阅读下载PDF 职称材料

带状态依赖标值的马尔科夫调制泊松过程的熵率和相互信息率: 8; 作者吕绍川《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期587-591,共5页; 导出了带状态依赖标值的马尔科夫调制泊松点过程的熵率和相互信息率.模拟研究显示MLE的精度和效与隐马尔科夫过程的相互信息率有关.; 关键词熵率相互信息率隐马尔科夫过程带状态依赖标值的马尔科夫调制poisson过程估计精度和效; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名经马氏修正的Poisson过程的极大似然估计被引量：1: 1; 作者王春玲李兵葛正坤; 机构国防科技大学理学院; 出处《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期27-31,共5页; 基金国防科技大学预研项目 (JC0 0 0 2 0 11); 文摘近年来 ,隐马氏模型成为研究相依随机变量的一个十分有用的工具。实际应用过程中的一个很重要的问题是如何对隐马氏模型的参数进行估计。将一类连续时间隐马氏模型的问题转化为离散时间隐马氏模型的问题 ,给出了具体的隐马氏模型———经马氏修正的Poisson过程的极大似然估计及其算法。; 关键词极大似然估计隐马氏模型前向算法后向算法马氏修正 poisson过程通信网络通信流数学模型; Keywords HMMs forwards algorithms backwards algorithms markov modulated poisson processes; 分类号 O211.62 [理学—概率论与数理统计] TN91 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名ATM 复用器输入源分析与近似 MMPP 的参数计算: 2; 作者孙荣恒李福建; 机构重庆大学应用数学系重庆后勤工程学院; 出处《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1997年第3期15-19,共5页; 基金国家自然科学基金; 文摘首先分析了ＡＴＭ复用器的间断Ｂｅｒｎｏｕｌｉ输入过程及其迭加过程，然后给出近似马尔柯夫调制泊松过程的参数计算。; 关键词复用器泊松过程 ATM网输入源 MMPP; Keywords ATM multiplexer on off source superposition process MMPP(markov modulated poisson process); 分类号 TN913.2 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名分层蜂窝Ad hoc混合网络的建模与性能分析: 3; 作者刘莉冯玉珉付立; 机构北京交通大学电子信息工程学院; 出处《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期108-111,共4页; 文摘以移动设备同时支持蜂窝和基于IEEE 802.11的网络接口为前提,提出1种分层蜂窝混合网络结构(HCA),它融合了分层蜂窝结构(HCS)和移动Ad hoc网(MANET),移动用户根据情况(速度和与基站间距离等)选择直接接入分层蜂窝的下层小区(微小区)、上层小区(宏小区)或以Ad hoc模式接入上层小区。随后利用Markov模型对此混合网络性能进行分析,仿真结果显示,此网络能够提高系统容量,平衡小区业务分布,从而降低呼叫阻塞率和被迫中断率。; 关键词分层蜂窝结构移动AD HOC网 markov过程速度阈值; Keywords Hierarchical Cellular Structure（HCS） Mobile Ad hoc Network （MANET） markov modulated poisson process （MMPP） velocity threshold; 分类号 TN919 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非泊松工件流CSPS系统的Q学习算法适用性仿真研究被引量：1: 4; 作者苏娜唐昊戴飞王彬周雷; 机构合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥工业大学计算机与信息学院; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2591-2600,共10页; 基金国家自然科学基金项目(61573126) 国家重点研发计划项目(2017YFGH002010) 中央高校基本科研业务费项目(JZ2016YYPY0052)资助。; 文摘研究工件非泊松到达情况下,传送带给料加工站(CSPS)系统无法建立成半马尔可夫决策过程(SMDP)模型时, Q学习算法的适用性问题.首先,以马尔可夫调制泊松过程(MMPP)和半马尔可夫调制泊松过程(SMMPP)来模拟非泊松工件流,并在相同的平均到达率下,仿真评估其Q学习算法性能,并分别与泊松工件流情况下的Q学习算法性能进行比较:其次,在非泊松工件流情况下,观测以实时统计平均到达率作为工件标准泊松到达率的理论优化情况:最后讨论在MMPP和SMMPP叠加混合非泊松工件流情况下CSPS系统的Q学习算法性能.实验表明,在工件非泊松到达情况下Q学习算法依然能学到较好的控制策略,从而说明了CSPS系统中Q学习算法的适用性.; 关键词传送带给料加工站马尔可夫调制泊松过程半马尔可夫调制泊松过程 Q学习; Keywords conveyor-serviced production station markov modulation poisson process semi-markovian modulation poisson process Q-learning algorithm; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名马尔科夫调制泊松点过程的熵率和相互信息率被引量：1: 5; 作者吕绍川; 机构北京师范大学数学科学学院; 出处《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期1-4,共4页; 基金教育部博士点新教师基金资助项目(105273934) 教育部留学回国人员科研启动基金资助项目; 文摘显示地导出了一类连续时间参数隐马尔科夫模型-马尔科夫调制泊松点过程(MMPP)的熵率和相互信息率.模拟研究表明这类隐马尔科夫模型参数的最大似然估计的精度和效与观测过程和隐过程之间的相互信息率密切相关.一般地,相互信息率可作为MMPP中各个混合分量广义距离(或差别性)的一个度量.; 关键词熵率相互信息率隐马尔科夫过程马尔科夫调制泊松点过程估计精度和效; Keywords entropy rate mutual information rate hidden markov process markov modulated poisson process the accuracy and efficiency of the estimation; 分类号 O211.62 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于随机网络演算的物联网业务流量建模与分析方法被引量：2: 6; 作者吴璇朱晓荣; 机构南京邮电大学通信与信息工程学院; 出处《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心 2018年第2期22-28,共7页; 基金国家科技重大专项(2017ZX03001008) 国家自然科学基金(61372125) 江苏省高校自然科学研究(16KJA510005)资助项目; 文摘物联网环境下的业务流和传统互联网中的业务流的特性差异显著,因此有必要研究新的物联网业务模型并对其进行性能分析。文中首先将物联网中机器与机器(M2M)业务流在回程网中的传输过程抽象为多节点串联模型,然后利用耦合马尔可夫调制泊松过程(CMMPP)对M2M业务流进行建模,体现M2M业务流在空间和时间上的相关性。接着运用随机网络演算理论推导该模型的到达曲线,并分析了网络传输业务流的服务曲线,得出M2M业务流的端到端时延边界,最后通过数值分析验证了结果的正确性。; 关键词物联网随机网络演算 CMMPP 端到端时延边界; Keywords Internet of Things （IoT） stochastic network calculus coupled markov modulated poisson process （CMMPP） end-to-end delay bound; 分类号 TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名语音信息两类业务流模型的分析: 7; 作者王庆生黎锁平; 机构兰州理工大学计算机与通信学院兰州理工大学理学院; 出处《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2005年第1期100-103,共4页; 基金甘肃省自然科学基金(ZS032 B25 031); 文摘针对语音信息在分组交换网上的传输特性,分析了现代通信网中两类业务流模型:Markov调制 Poisson过程(MMPP)模型和流体流动模型的基本原理、特点及其适用于描述业务流的类型. 并对MMPP(2)/M/1 系统的排队性能和流体流动模型的建模机理进行了分析.从而为语音传输系统的仿真模拟及传输网络的管理奠定了基础.; 关键词语音流 markov调制 poisson过程流体流动模型分组交换; Keywords speech flow markov modulated poisson process fluid flow model packet switch network; 分类号 TN915.01 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名带状态依赖标值的马尔科夫调制泊松过程的熵率和相互信息率: 8; 作者吕绍川; 机构北京师范大学数学科学学院; 出处《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期587-591,共5页; 基金教育部博士点新教师基金资助项目(105273934) 教育部留学回国人员科研启动基金资助项目; 文摘导出了带状态依赖标值的马尔科夫调制泊松点过程的熵率和相互信息率.模拟研究显示MLE的精度和效与隐马尔科夫过程的相互信息率有关.; 关键词熵率相互信息率隐马尔科夫过程带状态依赖标值的马尔科夫调制poisson过程估计精度和效; Keywords entropy rate mutual information rate hidden markov process markov modulated poisson process with marks the accuracy and efficiency; 分类号 O211.62 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	经马氏修正的Poisson过程的极大似然估计	王春玲李兵葛正坤	《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2002	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	ATM 复用器输入源分析与近似 MMPP 的参数计算	孙荣恒李福建	《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD	1997	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	分层蜂窝Ad hoc混合网络的建模与性能分析	刘莉冯玉珉付立	《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	非泊松工件流CSPS系统的Q学习算法适用性仿真研究	苏娜唐昊戴飞王彬周雷	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	马尔科夫调制泊松点过程的熵率和相互信息率	吕绍川	《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于随机网络演算的物联网业务流量建模与分析方法	吴璇朱晓荣	《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	语音信息两类业务流模型的分析	王庆生黎锁平	《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心	2005	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	带状态依赖标值的马尔科夫调制泊松过程的熵率和相互信息率	吕绍川	《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2014	0	在线阅读下载PDF 职称材料