基于空间马尔可夫链的江苏区域趋同时空演变

马可夫链matlab源代码OMC 包：降水的发生马尔可夫链模型 OMC 包由两个 Matlab 函数组成：OMC_fit 和 OMC_sim，用于模拟每日降水的发生和强度。 发生遵循可变阶马尔可夫链，强度遵循伽马-伽马混合模型。 该方法遵循以下描述：Daniel J. Short Gianotti、Bruce T. Anderson 和 Guido D. Salvucci，2014 年：美国大陆降水发生、强度和季节性总量的潜在可预测性。 J. 气候，27，6904​​-6918。 代码托管在： 欢迎您在任何非商业环境中使用此代码，但我要求您使用以下 DOI 引用代码：10.5281/zenodo.45435 引用样式示例是：Daniel J. Short Gianotti，2016 年：发生马尔可夫链每日降水模型。 , DOI:10.5281/zenodo.45435。 如果由于某种原因您无法引用源代码，请引用以下论文：Daniel J. Short Gianotti、Bruce T. Anderson 和 Guido D. Salvucci，2014 年：降水发生率、强度和季节性总量

安全技术-网络信息-神经网络与隐马尔可夫混合模型在机械切削加工中的颤振预报.pdf

hmm实现词性标注

英文文献，他的中文翻译可看其他博文： 为了提高压缩、水印或简化等常见处理操作的效率，网格分析和聚类已成为重要问题。在此背景下，我们提出了一种新的聚类/标记三维网格的方法，给定任何与其顶点相关的标量值域(曲率，密度，粗糙度等)。我们的算法是基于马尔可夫随机场，图形概率模型。该贝叶斯框架允许(1)在聚类中同时集成属性和几何，(2)由于随机场的马尔科夫特性，仅使用局部交互来获得最优全局解。我们定义了新的观测模型和先前的三维网格模型，采用图像处理方法，在空间一致性方面取得了很好的效果。对所有模型参数进行估计，从而实现在合理时间(几秒)内工作的全自动过程(唯一需要的参数是集群的数量)。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「佩佩想做程序猿」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_46559411/article/details/124355840

神经网络解决马尔可夫决策问题思路，理解强化学习的先导

在这个项目中，我们首先研究了基于高斯的隐马尔可夫随机场（HMRF）模型及其期望最大化（EM）算法。 然后我们将其推广到基于高斯混合模型的隐马尔可夫随机场。 该算法在MATLAB中实现。 我们还将此算法应用于彩色图像分割问题和 3D 体积分割问题。

嗯4 问题 ID： : 隐马尔可夫模型的 Baum-Welch 算法的实现。

大一数据结构课程大作业，使用马尔可夫链生成随机文本，OJ测试时间大约3到5秒

由于HMM是在马尔可夫链的基础上发展而来的，为了更好的理解HMM，我们先了解一下马尔可夫链的基本概念。 HMM的基本理论 HMM模型在实际应用时需要解决的三个问题 HMM在语音处理中的应用 隐含马尔科夫模型HMM（Hidden Markov Model）是一种识别算法，HMM的精髓在于：观察可测，状态隐含。 HMM是一个双内嵌式随机过程，即HMM是由两个随机过程组成，其中之一是Markov链，这是基本随机过程，它描述状态的转移，另一个随机过程描述状态和观察值之间的统计对应关系。 我们考察语音，也可以发现类似的情况。语音中当前的发音音素与下一个发音音素之间以某种概率发生转移。我们听到（观察到）的只能是发音后产生的语音波形信息，假如仅考虑语音的波形（而不是经过人的听觉分析），则很难知道该语音波形对应的音素信息是什么。