第二章详细地介绍了平稳随机过程、高斯随机过程和白噪声随机过程等随机过程,它们是工程领域中最常见、最基本的几种随机过程。本章将讨论另外几种在工程技术中常见且重要的

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在入侵检测的过程模型中,基于一阶马尔可夫过程模型的检测方法需要存储的数据量较小,而且比较稳定,不会随着程序或训练数据的变化而发生较大变化。这种基于数据挖掘的检测方法分别在数据存储和检测准确度方面具有一定的优势。

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大数据-算法-隐马尔可夫过程小波变换的参数估计.pdf

为分析时序网络演化速度对传播过程的影响,通过改进已有的时序相关系数定义,给出了一个网络演化速度指标;同时,提出了一个具有非马尔可夫性质的时序网络演化模型。在每个时间步,每一个给定的激活节点都以概率r在网络中随机选择一个节点,以概率1-r在该激活节点的原邻居中随机选择一个节点,并在该激活节点与所选节点间建立连边。模拟结果表明:网络模型参数r与网络演化速度指标之间有单调增的关系;同时,激活节点随机连边的概率r越大,网络传播范围就越广。由此可知:演化速度快的时序网络有利于网络传播;进一步地,网络拓扑结构的快速变化有利于信息的快速传播,但不利于抑制病毒传播。

之字形回旋镖 概述 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法用于从概率分布中进行采样，例如贝叶斯模型中的后验分布。 在ZigZagBoomerang.jl中实现的分段确定性蒙特卡洛（PDMC）方法具有相同的目标，不同的是，此处的分布是通过粒子的连续运动而不是一次移动一个点来进行探索的。 在此，粒子在随机时间改变方向，并在确定性轨迹上移动（例如，沿着恒定速度的直线，请参见图片） 校准随机方向的变化，以使粒子的轨迹采样正确的分布； 从轨迹可以估算出感兴趣的量，例如后均值和标准差。 是否改变方向的决定仅需要评估偏导数，该偏导数依赖于很少的坐标-坐标在马尔可夫毯子中的邻域。 这样就可以使用Julia的多线程并行性（或其他形式的并行计算）来利用多个处理器内核。 约里斯·比尔肯（Joris Bierken）的“以及我们关于话语是ZigZagBoomerang.jl所涵盖方法的理论和应用的良好起点。

马尔可夫过程-定理与问题此为电子书pdf..

马尔可夫过程的Q矩阵问题 马尔可夫链，等等，值得下载

基于博弈论和马尔可夫过程的多目标分类方法