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Simulink_马尔科夫系统_simulation.zip

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简介：
该资源为Simulink环境下构建和模拟马尔科夫系统的模型文件及代码集合，适用于学习与研究状态转移过程中的随机性和不确定性。 Simulation_马尔科夫系统_simulink仿真.zip

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  • Simulink_马尔科夫系统_simulation.zip
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    该资源为Simulink环境下构建和模拟马尔科夫系统的模型文件及代码集合，适用于学习与研究状态转移过程中的随机性和不确定性。 Simulation_马尔科夫系统_simulink仿真.zip
     
  • 马尔科夫预测模型.zip_马尔科夫_马尔科夫MATLAB_马尔科夫预测
    优质
    本资源包含马尔科夫预测模型的相关资料与代码，适用于使用MATLAB进行马尔科夫过程分析和预测的研究者及学习者。 马尔科夫预测模型的MATLAB实例包括理论指导和数据支持。
     
  • 马尔科夫链的概念-马尔科夫链
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    马尔科夫链是一种数学模型，描述一系列可能事件的状态序列，其中每个状态只依赖于前一个状态。该文介绍其基本概念与应用。 马尔科夫链以安德烈·马尔可夫（A.A.Markov，1856－1922）的名字命名，是数学中一种具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。其主要特点包括：系统在每个时期所处的状态都是随机确定的；从一个时期到下一个时期的转变遵循一定的概率规则；而下一时期的状态仅由当前状态和转移概率决定（即无后效性）。本节课将重点介绍时间和状态均为离散化的马尔科夫链及其应用。
     
  • 马尔科夫预测模型
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    马尔科夫预测模型是一种基于马尔科夫链的概率统计方法，用于预测系统在给定初始状态下的未来状态分布。该模型广泛应用于自然语言处理、语音识别及时间序列分析等领域，为复杂系统的动态行为提供简洁有效的数学描述。 用简单的MATLAB代码示例来了解马尔科夫模型的基本概念是一个很好的学习方法。这样的例子可以帮助初学者理解马尔科夫过程的工作原理及其在实际问题中的应用。
     
  • 隐马尔可夫模型的参数估计与隐马尔科夫模型
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    本文探讨了隐马尔可夫模型（HMM）中的关键问题——参数估计，并深入分析了HMM的工作原理及其广泛应用。通过详述前向后向算法等核心方法，为读者提供了一个全面了解HMM的视角。 隐马尔可夫模型的参数包括： 1. 状态总数 N； 2. 每个状态对应的观测事件数 M； 3. 状态转移矩阵； 4. 每个状态下取所有观测事件的概率分布； 5. 起始状态。
     
  • MATLAB中的马尔科夫链代码
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    本资源提供详细的MATLAB代码示例，用于构建和分析马尔科夫链模型。适合初学者学习基本概念及应用实践。 用MATLAB实现马尔可夫链。用MATLAB实现马尔可夫链。用MATLAB实现马尔可夫链。
     
  • 马尔科夫链的转移矩阵
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    马尔科夫链的转移矩阵描述了系统从一个状态转移到另一个状态的概率。它是理解和分析随机过程的关键工具，在统计学、物理学和计算机科学中有着广泛的应用。 华林香等人在《马尔可夫模型在一次能源消费预测中的应用——以福建省为例》一文中探讨了该模型的应用，并发表于2013年福建师范大学学报自然科学版第29卷第5期，页码为78-86。王锋在其著作《中国碳排放增长的驱动因素及减排政策评价》中分析了中国的碳排放问题及其相关政策的影响，此书由经济科学出版社出版发行于2011年。
     
  • MATLAB与PPT中的马尔科夫链
    优质
    本教程介绍如何在MATLAB中构建及分析马尔科夫链模型，并展示如何将结果导出至PPT以进行清晰的技术汇报。 这是一份非常适合初学者的优质课程资源，非常值得下载和学习。
     
  • MATLAB与PPT中的马尔科夫链
    优质
    本简介探讨如何在MATLAB和PPT中应用马尔科夫链模型进行数据分析及演示制作，涵盖基本概念、编程实现和案例分析。 这是一份非常适合初学者的优质课程资源，非常值得下载和学习使用。
     
  • Matlab中的马尔科夫链程序
    优质
    本简介介绍如何在MATLAB中编写和实现马尔科夫链程序，涵盖基本概念、状态转移矩阵构建及仿真模拟等关键步骤。 马尔科夫链在MATLAB中的应用是一个有趣的话题。马尔科夫链的概念相对简单：它假设某一时刻的状态转移概率仅依赖于前一状态。举个例子来说，如果每天的天气状况被视为一个状态的话，那么今天是否晴天只取决于昨天的天气情况，并不受更早之前天气的影响。 这种简化虽然可能有些过于严格，但确实能大大降低模型复杂度，在许多时间序列分析中得到广泛应用，比如循环神经网络（RNN）、隐马尔科夫模型（HMM）以及MCMC方法等。从数学的角度来看，如果我们的状态序列为...Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,..., 那么在时刻 Xt+1 的条件概率仅依赖于 Xt ，即 P(Xt+1|...Xt-2,Xt-1,Xt) = P(Xt+1|Xt)。 既然某一状态的转移只与前一状态相关，我们只需计算任意两个状态下转换的概率即可定义出完整的马尔科夫链模型。下面将通过一个具体的例子来进一步解释这个概念。