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本文目錄一覽

1，馬爾可夫模型的模型簡介
2，什么是Markov chain Monte Carlo
3，隱馬爾可夫模型的基本概述
4，什么是馬爾科夫模型詳細的介紹
5，馬爾可夫模型是什么或者在什么書里能查到相關(guān)介紹注意不是隱馬
6，請問誰知道m(xù)arkov模型是什么啊謝謝

1，馬爾可夫模型的模型簡介

到目前為止，它一直被認為是實現(xiàn)快速精確的語音識別系統(tǒng)的最成功的方法。復(fù)雜的語音識別問題通過隱含馬爾可夫模型能非常簡單地被表述、解決，讓人們由衷地感嘆數(shù)學(xué)模型之妙。馬爾可夫（1856~1922），蘇聯(lián)數(shù)學(xué)家。切比雪夫的學(xué)生。在概率論、數(shù)論、函數(shù)逼近論和微分方程等方面卓有成就。

馬爾可夫模型的模型簡介

2，什么是Markov chain Monte Carlo

MCMC方法是一種重要的模擬計算方法，馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論(Markov chain Monte Carlo：MCMC)的研究對建立可實際應(yīng)用的統(tǒng)計模型開辟了廣闊的前景。90年代以來，很多應(yīng)用問題都存在著分析對象比較復(fù)雜與正確識別模型結(jié)構(gòu)的困難?，F(xiàn)在根據(jù)MCMC理論，通過使用專用統(tǒng)計軟件進行MCMC模擬，可解決許多復(fù)雜性問題。此外，得益于MCMC理論的運用，使得貝葉斯(Bayes)統(tǒng)計得到了再度復(fù)興，以往被認為不可能實施計算的統(tǒng)計方法變得是很輕而易舉了。

什么是Markov chain Monte Carlo

3，隱馬爾可夫模型的基本概述

一種HMM可以呈現(xiàn)為最簡單的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。隱馬爾可夫模型背后的數(shù)學(xué)是由LEBaum和他的同事開發(fā)的。它與早期由RuslanL.Stratonovich提出的最優(yōu)非線性濾波問題息息相關(guān)，他是第一個提出前后過程這個概念的。在簡單的馬爾可夫模型（如馬爾可夫鏈），所述狀態(tài)是直接可見的觀察者，因此狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率是唯一的參數(shù)。在隱馬爾可夫模型中，狀態(tài)是不直接可見的，但輸出依賴于該狀態(tài)下，是可見的。每個狀態(tài)通過可能的輸出記號有了可能的概率分布。因此，通過一個HMM產(chǎn)生標(biāo)記序列提供了有關(guān)狀態(tài)的一些序列的信息。注意，“隱藏”指的是，該模型經(jīng)其傳遞的狀態(tài)序列，而不是模型的參數(shù)；即使這些參數(shù)是精確已知的，我們?nèi)园言撃Ｐ头Q為一個“隱藏”的馬爾可夫模型。隱馬爾可夫模型以它在時間上的模式識別所知，如語音，手寫，手勢識別，詞類的標(biāo)記，樂譜，局部放電和生物信息學(xué)應(yīng)用。隱馬爾可夫模型可以被認為是一個概括的混合模型中的隱藏變量（或變量），它控制的混合成分被選擇為每個觀察，通過馬爾可夫過程而不是相互獨立相關(guān)。最近，隱馬爾可夫模型已推廣到兩兩馬爾可夫模型和三重態(tài)馬爾可夫模型，允許更復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的考慮和非平穩(wěn)數(shù)據(jù)建模。

隱馬爾可夫模型的基本概述

4，什么是馬爾科夫模型詳細的介紹

1、實際分析中，往往需要知道經(jīng)過一段時間后，市場趨勢分析對象可能處于的狀態(tài)，這就要求建立一個能反映變化規(guī)律的數(shù)學(xué)模型。馬爾科夫市場趨勢分析模型是利用概率建立一種隨機型的時序模型，并用于進行市場趨勢分析的方法。馬爾科夫分析法的基本模型為： X(k+1)=X(k)×P 公式中：X(k)表示趨勢分析與預(yù)測對象在t=k時刻的狀態(tài)向量，P表示一步轉(zhuǎn)移概率矩陣， X(k+1)表示趨勢分析與預(yù)測對象在t=k+1時刻的狀態(tài)向量。必須指出的是，上述模型只適用于具有馬爾科夫性的時間序列，并且各時刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率保持穩(wěn)定。若時間序列的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率隨不同的時刻在變化，不宜用此方法。由于實際的客觀事物很難長期保持同一狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率，故此法一般適用于短期的趨勢分析與預(yù)測。2、馬爾科夫模型：是用來預(yù)測具有等時間隔（如一年）的時刻點上各類人員的分布狀況。馬爾科夫模型的基本思想是：找出過去人事變動的規(guī)律，以此來推測未來的人事變動趨勢。馬爾科夫模型：是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測等時間間隔點上的各類人員分布狀況。此方法的基本思想上根據(jù)過去人員變動的規(guī)律，推測未來人員變動的趨勢。步驟如下： ①根據(jù)歷史數(shù)據(jù)推算各類人員的轉(zhuǎn)移率，遷出轉(zhuǎn)移率的轉(zhuǎn)移矩陣； ②統(tǒng)計作為初始時刻點的各類人員分布狀況； ③建立馬爾科夫模型，預(yù)測未來各類人員供給狀況。

5，馬爾可夫模型是什么或者在什么書里能查到相關(guān)介紹注意不是隱馬

1. 馬爾可夫模型簡介馬爾可夫模型用來預(yù)測具有相等間隔時點的各類人員的人數(shù)。馬爾可夫模型假定：預(yù)測期間，人員類別劃分是固定的；給定時期內(nèi)低級人員向高一級轉(zhuǎn)移的比率是固定的，這個比率稱之為轉(zhuǎn)移概率。一旦各類的人數(shù)、轉(zhuǎn)移概率和補充人數(shù)給定，則未來人力資源分布就可以預(yù)測。1) 馬爾可夫模型若每年在第一類人中補充80名人員，組織實際人力資源分布如下表：據(jù)（1）式可預(yù)測出組織人力資源分布如下表：注：F：補充人數(shù)；S：留下人數(shù)；T：總?cè)藬?shù)馬爾可夫模型本質(zhì)上是一種穩(wěn)態(tài)的隨機過程，其基本的假設(shè)是：在給定時期內(nèi)i類向j類的轉(zhuǎn)移僅與起始階段i類的總?cè)藬?shù)有關(guān)，而與以前的變化無關(guān)。2) 穩(wěn)態(tài)分布馬爾可夫模型可通過區(qū)別各類人員來預(yù)測人員的分布，人員分布是人員流失、晉級及補充政策的結(jié)果。當(dāng)補充人數(shù)是定常的，則可算出穩(wěn)態(tài)分布，若補充、晉升和流失都是定常的，則穩(wěn)態(tài)分布就是各類人數(shù)的長期預(yù)測值。穩(wěn)態(tài)分布值提供了長期人力資源擁有量預(yù)測與長期人力資源需求量預(yù)測比較的可能性。用這種方法可以考查在長期計劃中是否可采用中期預(yù)測的人力資源政策。3) 轉(zhuǎn)移概率的確定確定轉(zhuǎn)移概率是使用馬爾可夫模型的重要步驟，通常是使用歷史數(shù)據(jù)得到估計值。確定轉(zhuǎn)移概率的另一種可行方法是借用同類組織中類似人力資源管理的轉(zhuǎn)移概率。2. 擴展馬爾可夫模型擴展馬爾可夫模型主要研究人力資源流失及補充量，若人力資源流失率是穩(wěn)定的，晉級及補充概率也是穩(wěn)定的組織可運用此模型。以具有嚴(yán)格等級的人力資源系統(tǒng)（如醫(yī)務(wù)、警務(wù)、軍隊等）為例，這些組織的所有空缺只能從其下一級晉升，補充通常是補充初級人員。若總?cè)藬?shù)保持不變，即β= 0時，計算方法相同，這里轉(zhuǎn)移概率可以根據(jù)晉升政策調(diào)整。http://www.amteam.org/k/HR/2003-7/468199.html

馬爾可夫鏈，因安德烈·馬爾可夫（a.a.markov，1856－1922）得名，是數(shù)學(xué)中具有馬爾可夫性質(zhì)的離散時間隨機過程。該過程中，在給定當(dāng)前知識或信息的情況下，過去（即當(dāng)期以前的歷史狀態(tài)）對于預(yù)測將來（即當(dāng)期以后的未來狀態(tài)）是無關(guān)的。馬爾可夫模型介紹 markov model 馬爾可夫模型是一種統(tǒng)計模型，廣泛應(yīng)用在語音識別，詞性自動標(biāo)注，音字轉(zhuǎn)換，概率文法等各個自然語言處理得應(yīng)用領(lǐng)域。經(jīng)過長期發(fā)展，尤其是在語音識別中的成功應(yīng)用，使它成為一種通用的統(tǒng)計工具。到目前為止，它一直被認為是實現(xiàn)快速精確的語音識別系統(tǒng)的最成功的方法。復(fù)雜的語音識別問題通過隱含馬爾可夫模型能非常簡單地被表述、解決，讓人們不由由衷地感嘆數(shù)學(xué)模型之妙。

6，請問誰知道m(xù)arkov模型是什么啊謝謝

我想你說的應(yīng)該是Hidden Markov Models這是隱馬爾科夫模型用在語音信號方面的,是為了分析語音信號而提出的一個算法模型.在語音信號處理上用的比較多隱馬爾可夫模型（HMM）是對語音信號的時間序列結(jié)構(gòu)建立統(tǒng)計模型，可將之看作一個數(shù)學(xué)上的雙重隨機過程：一個是用具有有限狀態(tài)數(shù)的Markov鏈來模擬語音信號統(tǒng)計特性變化的隱含的隨機過程，另一個是與Markov鏈的每一個狀態(tài)相關(guān)聯(lián)的觀測序列的隨機過程。前者通過后者表現(xiàn)出來，但前者的具體參數(shù)是不可測的。人的言語過程實際上就是一個雙重隨機過程，語音信號本身是一個可觀測的時變序列，是由大腦根據(jù)語法知識和言語需要(不可觀測的狀態(tài)) 發(fā)出的音素的參數(shù)流?？梢奌MM合理地模仿了這一過程，很好地描述了語音信號的整體非平穩(wěn)性和局部平穩(wěn)性,是較為理想的一種語音模型。從整段語音來看，人類語音是一個非平穩(wěn)的隨機過程，但是若把整段語音分割成若干短時語音信號，則可認為這些短時語音信號是平穩(wěn)過程，我們就可以用線性手段對這些短時語音信號進行分析。若對這些語音信號建立隱馬爾可夫模型，則可以辯識具有不同參數(shù)的短時平穩(wěn)的信號段，并可以跟蹤它們之間的轉(zhuǎn)化，從而解決了對語音的發(fā)音速率及聲學(xué)變化建立模型的問題。具體的東西在這里也解釋不清的,你還是找書看吧要搞清這個你要先去看一下"馬爾科夫鏈"的相關(guān)概念,再來這個隱馬爾科夫模型

excel提供了下列函數(shù)：矩陣相乘使用mmult函數(shù)，格式為：mmult（數(shù)組1，數(shù)組2）；計算逆矩陣使用minverse函數(shù)，格式為：minverse（數(shù)組）；將pi及p輸入工作表，pi選定單元格cl: el，p選定單元格c2: e4。若選定p2的單元格為c6：e6，則在編輯欄輸入公式“=mmult (cl：el，c2：e4)”，按ctrl+ shift+ enter 則得到p：=(0.477，o．364，0.15 9)，于是可以預(yù)測出2月份普通品、一級品和特級品的市場占有率分別為47.7%、36.4%和15.9%。為了計算三月份的市場占有率p3，首先要求出p2，選定p2的單元格c8: el0，則在編輯欄輸入公式“=mmult (c2: e4，c2: e4)”，按ctrl+ shift+ enter則得到 0.458 0.0482 0.0345 0.397 0.7794 0.26 0.145 0.1724 0.7055 (3) 迭定p3的單元格為c12: e12，在編輯欄輸入公式“=mmult (cl: el，c8: el0)”，按ctrl + shift+ enter則得到p3=(0.0334，0.460，0.206)，即3月份普通品、一級品和特級品的市場占有率分別為3.34%、4.6%和20.6%。依此類推，應(yīng)用該方法可以預(yù)測第z月份的市場占有率。希望對你有幫助，不過專業(yè)的事情還是用專業(yè)的數(shù)學(xué)軟件比較好。