第一节 马尔可夫链的定义及其性质 第二节 马尔可夫链的状态分类 第三节 平稳分布与遍历性 第四节 时间连续的马尔可夫链

一、马尔可夫过程当随机过程在t所处的状态为已知条件时,过程 在时刻ttr所处的状态仅与tx时的状态有关,而与t以前的状态无关,这 种随机过程为马尔可夫过程。 用分布函数来描述:若在条件Y(t)=(i1,2n)下的Y的分布函数恰 好等于条件Y(tn-=Yn-1下的分布函数,即 FYn; t, Yn-I Yn-... Y In-1 n-2..) =F(Yn; t, Yn-1; tn-1) 则称Y(t)为马尔可夫过程

本节讨论状态空间E和参数集T都是可列集的马尔科夫链。马尔科夫链的理论系统而深入，在自然科学、工程技术及经济管理各领域有广泛的应用

《概率论》课程教学资源（教案讲义）第六章 马尔可夫链 6.3 马尔可夫链及转移概率 6.4 平稳分布

• 隐马尔科夫模型 – 隐马尔科夫模型概述 – 任务1：计算观察序列的概率 – 任务2：计算能够解释观察序列的最大可能 的状态序列 – 任务3：根据观察序列寻找最佳参数模型 • 词性标注

电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第6章 马尔科夫过程 第5节 连续参数马尔可夫链

针对多无人机在协同搜索过程中存在重复搜索、目标静止、搜索效率低的问题，提出基于改进鸽群优化和马尔可夫链的多无人机协同搜索方法.首先，建立类似传感器探测范围的蜂窝状环境模型，降低对搜索区域的重复搜索；其次，建立满足高斯分布的马尔可夫链动态目标运动模型；然后，将柯西扰动引入基本鸽群优化算法的地图和指南针算子，高斯扰动引入地标算子，同时利用模拟退火机制保留次优个体，进而有效缓减基本鸽群优化算法易陷入局部最优的问题.最后，通过仿真实验将本文算法与其他群体智能算法进行比较，结果表明新型算法的合理性和有效性

1907年由俄罗斯数学家马尔可夫（A.Markov）提出， 并由蒙特-卡罗(Mote-Carlo)加以发展。 用于分析随机事件未来发展变化的趋势，即利用某 一变量的现状和动向去预测该变量未来的状态及动 向，以预测未来某特定时期可能发生的变化，以便 采取相应的对策

统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等

一、齐次马尔可夫链的概念 一个随机过程{Xn,n=0,1,2,…}就是一族随机变量,而X能 取的各个不同的值,则称为状态。如果一个随机过程{Xn,n=0,1 2,…},由一种状态转移到另一种状态的转移概率只与现在处于什么状 态有关,而与在这时刻之前所处的状态完全无关