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多候选马尔可夫轨迹预测 功能 导入csv数据并计算马尔可夫矩阵 根据给定历史序列给出预测 每个点的预测都能给出多个候选值 历史轨迹长度、预测轨迹长度和候选值数量均可调整 使用 初始化 markov = Markov(his_count=1, pre_count=3, test_count=3, tol=3) his_count为历史轨迹长度 pre_count为预测轨迹长度 test_count为csv文件中每一行数据需要留作测试集的长度（取最后test_count数量的点作测试集） tol为候选值数量 读入csv文件 markov.read_csv('trajectory100000.csv') 使用csv文件数据进行测试 acc = markov.test_csv('trajectory100000.csv') 导出预测序列 markov.write_pre('trajectory10

研究供需不平衡环境下的应急物资动态分配问题.考虑到台风灾害演变导致应急物资需求不断增长与应急物资供应相对紧缺之间的矛盾,将需求的演变设计成一个马尔可夫决策过程,建立基于马尔可夫决策的应急物资动态分配模型.通过二进制粒子群优化算法求解,最后将所提出模型应用于某台风发生时的救灾实例.实例分析表明,马尔可夫决策方法可以动态地做出合适的需求扑灭策略,使得整体的需求演变趋势保持平稳,整体的需求水平降到最低.

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马尔可夫过程-定理与问题此为电子书pdf..

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感性 该存储库包含以下论文的PyTorch实现：GANomaly：通过对抗训练进行半监督异常检测 1.目录 2.安装 首先克隆存储库 git clone https://github.com/samet-akcay/ganomaly.git 通过conda创建虚拟环境 conda create -n ganomaly python=3.7 激活虚拟环境。 conda activate ganomaly 安装依赖项。 conda install -c intel mkl_fft pip install --user --requirement requirements.txt 3.实验 要在纸上为MNIST和CIFAR10数据集复制结果，请运行以下命令： # MNIST sh experiments/run_mnist.sh # CIFAR sh experiments/run