马尔科夫模型，马尔可夫模型的模型简介

本文目录一览

1，马尔可夫模型的模型简介
2，什么是Markov chain Monte Carlo
3，什么是马尔科夫模型详细的介绍
4，马尔可夫模型是什么或者在什么书里能查到相关介绍注意不是隐马
5，请问谁知道markov模型是什么啊谢谢
6，什么是马尔科夫链法

1，马尔可夫模型的模型简介

到目前为止，它一直被认为是实现快速精确的语音识别系统的最成功的方法。复杂的语音识别问题通过隐含马尔可夫模型能非常简单地被表述、解决，让人们由衷地感叹数学模型之妙。马尔可夫（1856~1922），苏联数学家。切比雪夫的学生。在概率论、数论、函数逼近论和微分方程等方面卓有成就。

马尔可夫模型的模型简介

2，什么是Markov chain Monte Carlo

MCMC方法是一种重要的模拟计算方法，马尔可夫链蒙特卡尔理论(Markov chain Monte Carlo：MCMC)的研究对建立可实际应用的统计模型开辟了广阔的前景。90年代以来，很多应用问题都存在着分析对象比较复杂与正确识别模型结构的困难。现在根据MCMC理论，通过使用专用统计软件进行MCMC模拟，可解决许多复杂性问题。此外，得益于MCMC理论的运用，使得贝叶斯(Bayes)统计得到了再度复兴，以往被认为不可能实施计算的统计方法变得是很轻而易举了。

什么是Markov chain Monte Carlo

3，什么是马尔科夫模型详细的介绍

1、实际分析中，往往需要知道经过一段时间后，市场趋势分析对象可能处于的状态，这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。马尔科夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种随机型的时序模型，并用于进行市场趋势分析的方法。马尔科夫分析法的基本模型为： X(k+1)=X(k)×P 公式中：X(k)表示趋势分析与预测对象在t=k时刻的状态向量，P表示一步转移概率矩阵， X(k+1)表示趋势分析与预测对象在t=k+1时刻的状态向量。必须指出的是，上述模型只适用于具有马尔科夫性的时间序列，并且各时刻的状态转移概率保持稳定。若时间序列的状态转移概率随不同的时刻在变化，不宜用此方法。由于实际的客观事物很难长期保持同一状态的转移概率，故此法一般适用于短期的趋势分析与预测。2、马尔科夫模型：是用来预测具有等时间隔（如一年）的时刻点上各类人员的分布状况。马尔科夫模型的基本思想是：找出过去人事变动的规律，以此来推测未来的人事变动趋势。马尔科夫模型：是根据历史数据，预测等时间间隔点上的各类人员分布状况。此方法的基本思想上根据过去人员变动的规律，推测未来人员变动的趋势。步骤如下： ①根据历史数据推算各类人员的转移率，迁出转移率的转移矩阵； ②统计作为初始时刻点的各类人员分布状况； ③建立马尔科夫模型，预测未来各类人员供给状况。

什么是马尔科夫模型详细的介绍

4，马尔可夫模型是什么或者在什么书里能查到相关介绍注意不是隐马

1. 马尔可夫模型简介马尔可夫模型用来预测具有相等间隔时点的各类人员的人数。马尔可夫模型假定：预测期间，人员类别划分是固定的；给定时期内低级人员向高一级转移的比率是固定的，这个比率称之为转移概率。一旦各类的人数、转移概率和补充人数给定，则未来人力资源分布就可以预测。1) 马尔可夫模型若每年在第一类人中补充80名人员，组织实际人力资源分布如下表：据（1）式可预测出组织人力资源分布如下表：注：F：补充人数；S：留下人数；T：总人数马尔可夫模型本质上是一种稳态的随机过程，其基本的假设是：在给定时期内i类向j类的转移仅与起始阶段i类的总人数有关，而与以前的变化无关。2) 稳态分布马尔可夫模型可通过区别各类人员来预测人员的分布，人员分布是人员流失、晋级及补充政策的结果。当补充人数是定常的，则可算出稳态分布，若补充、晋升和流失都是定常的，则稳态分布就是各类人数的长期预测值。稳态分布值提供了长期人力资源拥有量预测与长期人力资源需求量预测比较的可能性。用这种方法可以考查在长期计划中是否可采用中期预测的人力资源政策。3) 转移概率的确定确定转移概率是使用马尔可夫模型的重要步骤，通常是使用历史数据得到估计值。确定转移概率的另一种可行方法是借用同类组织中类似人力资源管理的转移概率。2. 扩展马尔可夫模型扩展马尔可夫模型主要研究人力资源流失及补充量，若人力资源流失率是稳定的，晋级及补充概率也是稳定的组织可运用此模型。以具有严格等级的人力资源系统（如医务、警务、军队等）为例，这些组织的所有空缺只能从其下一级晋升，补充通常是补充初级人员。若总人数保持不变，即β= 0时，计算方法相同，这里转移概率可以根据晋升政策调整。http://www.amteam.org/k/HR/2003-7/468199.html

马尔可夫链，因安德烈·马尔可夫（a.a.markov，1856－1922）得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当期以前的历史状态）对于预测将来（即当期以后的未来状态）是无关的。马尔可夫模型介绍 markov model 马尔可夫模型是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理得应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。到目前为止，它一直被认为是实现快速精确的语音识别系统的最成功的方法。复杂的语音识别问题通过隐含马尔可夫模型能非常简单地被表述、解决，让人们不由由衷地感叹数学模型之妙。

5，请问谁知道markov模型是什么啊谢谢

我想你说的应该是Hidden Markov Models这是隐马尔科夫模型用在语音信号方面的,是为了分析语音信号而提出的一个算法模型.在语音信号处理上用的比较多隐马尔可夫模型（HMM）是对语音信号的时间序列结构建立统计模型，可将之看作一个数学上的双重随机过程：一个是用具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。前者通过后者表现出来，但前者的具体参数是不可测的。人的言语过程实际上就是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变序列，是由大脑根据语法知识和言语需要(不可观测的状态) 发出的音素的参数流。可见HMM合理地模仿了这一过程，很好地描述了语音信号的整体非平稳性和局部平稳性,是较为理想的一种语音模型。从整段语音来看，人类语音是一个非平稳的随机过程，但是若把整段语音分割成若干短时语音信号，则可认为这些短时语音信号是平稳过程，我们就可以用线性手段对这些短时语音信号进行分析。若对这些语音信号建立隐马尔可夫模型，则可以辩识具有不同参数的短时平稳的信号段，并可以跟踪它们之间的转化，从而解决了对语音的发音速率及声学变化建立模型的问题。具体的东西在这里也解释不清的,你还是找书看吧要搞清这个你要先去看一下"马尔科夫链"的相关概念,再来这个隐马尔科夫模型

excel提供了下列函数：矩阵相乘使用mmult函数，格式为：mmult（数组1，数组2）；计算逆矩阵使用minverse函数，格式为：minverse（数组）；将pi及p输入工作表，pi选定单元格cl: el，p选定单元格c2: e4。若选定p2的单元格为c6：e6，则在编辑栏输入公式“=mmult (cl：el，c2：e4)”，按ctrl+ shift+ enter 则得到p：=(0.477，o．364，0.15 9)，于是可以预测出2月份普通品、一级品和特级品的市场占有率分别为47.7%、36.4%和15.9%。为了计算三月份的市场占有率p3，首先要求出p2，选定p2的单元格c8: el0，则在编辑栏输入公式“=mmult (c2: e4，c2: e4)”，按ctrl+ shift+ enter则得到 0.458 0.0482 0.0345 0.397 0.7794 0.26 0.145 0.1724 0.7055 (3) 迭定p3的单元格为c12: e12，在编辑栏输入公式“=mmult (cl: el，c8: el0)”，按ctrl + shift+ enter则得到p3=(0.0334，0.460，0.206)，即3月份普通品、一级品和特级品的市场占有率分别为3.34%、4.6%和20.6%。依此类推，应用该方法可以预测第z月份的市场占有率。希望对你有帮助，不过专业的事情还是用专业的数学软件比较好。

6，什么是马尔科夫链法

一、马尔科夫转移矩阵法的涵义单个生产厂家的产品在同类商品总额中所占的比率，称为该厂产品的市场占有率。在激烈的竞争中，市场占有率随产品的质量、消费者的偏好以及企业的促销作用等因素而发生变化。企业在对产品种类与经营方向做出决策时，需要预测各种商品之间不断转移的市场占有率。市场占有率的预测可采用马尔科夫转移矩阵法，也就是运用转移概率矩阵对市场占有率进行市场趋势分析的方法。马尔科夫是俄国数学家，他在20世纪初发现：一个系统的某些因素在转移中，第n次结果只受第n-1的结果影响，只与当前所处状态有关，与其他无关。比如：研究一个商店的累计销售额，如果现在时刻的累计销售额已知，则未来某一时刻的累计销售额与现在时刻以前的任一时刻的累计：销售额都无关。，在马尔科夫分析中，引入状态转移这个概念。所谓状态是指客观事物可能出现或存在的状态；状态转移是指客观事物由一种状态转穆到另一种状态的概率。马尔科夫分析法的一般步骤为： ①调查目前的市场占有率情况； ②调查消费者购买产品时的变动情况； ③建立数学模型； ④预测未来市场的占有率。二、马尔科夫分析模型实际分析中，往往需要知道经过一段时间后，市场趋势分析对象可能处于的状态，这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。马尔科夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种随机型的时序模型，并用于进行市场趋势分析的方法。马尔科夫分析法的基本模型为： X(k+1)=X(k)×P 公式中：X(k)表示趋势分析与预测对象在t=k时刻的状态向量，P表示一步转移概率矩阵， X(k+1)表示趋势分析与预测对象在t=k+1时刻的状态向量。必须指出的是，上述模型只适用于具有马尔科夫性的时间序列，并且各时刻的状态转移概率保持稳定。若时间序列的状态转移概率随不同的时刻在变化，不宜用此方法。由于实际的客观事物很难长期保持同一状态的转移概率，故此法一般适用于短期的趋势分析与预测。三、马尔科夫过程的稳定状态在较长时间后，马尔科夫过程逐渐处于稳定状态，且与初始状态无关。马尔科夫链达到稳定状态的概率就是稳定状态概率，也称稳定概率。市场趋势分析中，要设法求解得到市场趋势分析对象的稳态概率，并以此做市场趋势分析。在马尔科夫分析法的基本模型中，当X：XP时，称X是P的稳定概率，即系统达到稳定状态时的概率向量，也称X是P的固有向量或特征向量，而且它具有唯一性。四，马尔科夫转移矩阵法的应用马尔科夫分析法，是研究随机事件变化趋势的一种方法。市场商品供应的变化也经常受到各种不确定因素的影响而带有随机性，若其具有"无后效性"，则用马尔科夫分析法对其未来发展趋势进行市场趋势分析五，提高市场占有率的策略预测市场占有率是供决策参考的，企业要根据预测结果采取各种措施争取顾客。提高市场占有率一般可采取三种策略： (1)设法保持原有顾客； (2)尽量争取其他顾客； (3)既要保持原有顾客又要争取新的顾客。第三种策略是前两种策略的综合运用，其效果比单独使用一种策略要好，但其所需费用较高。如果接近于平稳状态时，一般不必花费竞争费用。所以既要注意市场平稳状态的分析，又要注意市场占有率的长期趋势的分析。争取顾客、提高市场占有率的策略和措施一般有： ①扩大宣传。主要采取广告方式，通过大众媒体向公众宣传商品特征和顾客所能得到的利益，激起消费者的注意和兴趣。 ②扩大销售。除联系现有顾客外，积极地寻找潜在顾客，开拓市场。如向顾客提供必要的服务等。 ③改进包装。便于顾客携带，增加商品种类、规格、花色，便于顾客挑选，激发顾客购买兴趣。 ④开展促销活动。如展销、分期付款等。 ⑤调整经营策略。根据市场变化，针对现有情况调整销售策略，如批量优待、调整价格、市场渗透、提高产品性能、扩大产品用途、降低产品成本等，以保持市场占有率和扩大市场占有率。马尔科夫分析模型实际分析中，往往需要知道经过一段时间后，市场趋势分析对象可能处于的状态，这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。马尔科夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种随机型的时序模型，并用于进行市场趋势分析的方法。马尔科夫分析法的基本模型为： X(k+1)=X(k)×P 公式中：X(k)表示趋势分析与预测对象在t=k时刻的状态向量，P表示一步转移矩阵概率， X(k+1)表示趋势分析与预测对象在t=k+1时刻的状态向量。必须指出的是，上述模型只适用于具有马尔科夫性的时间序列，并且各时刻的状态转移概率保持稳定。若时间序列的状态转移概率随不同的时刻在变化，不宜用此方法。由于实际的客观事物很难长期保持同一状态的转移概率，故此法一般适用于短期的趋势分析与预测。请参考，希望对你有所帮助！

如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”，则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程 nx(t+1) = f( x(t) ) 时间和状态都离散的马尔科夫过程称为马尔科夫链记作{xn = x(n), n = 0,1,2,…} –在时间集t1 = {0,1,2,…}上对离散状态的过程相继观察的结果链的状态空间记做i = {a1, a2,…}, ai∈r. 条件概率pij ( m ,m+n)=p{xm+n = aj|xm = ai} 为马氏链在时刻m处于状态ai条件下，在时刻m+n转移到状态aj的转移概率。由于链在时刻m从任何一个状态ai出发，到另一时刻m+n，必然转移到a1，a2…，诸状态中的某一个，所以有当pij(m,m+n)与m无关时，称马尔科夫链为齐次马尔科夫链，通常说的马尔科夫链都是指齐次马尔科夫链。马链的要义就是：如果你想展望未来那么你应立足今日，忘记昨天。验证是不是马氏链，应该验证是否具有马氏性。所谓马氏性，就是明日只与今日有关，与前日并无直接的关系。只要验证明日至于今日有关就行了。立足今日，不能忘记昨天，而是完全记住昨天。未来的成就依赖与以往的历史造就的现在的你。马尔可夫链应用什么是markov链？马尔可夫链，因安德烈·马尔可夫（a.a.markov，1856－1922）得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当期以前的历史状态）对于预测将来（即当期以后的未来状态）是无关的。马尔可夫链是随机变量x_1,x_2,x_3...的一个数列。这些变量的范围，即他们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而x_n的值则是在时间n的状态。如果x_{n+1}对于过去状态的条件概率分布仅是x_n的一个函数，则 p(x_{n+1}=x|x_0, x_1, x_2, \ldots, x_n) = p(x_{n+1}=x|x_n). \, 这里x为过程中的某个状态。上面这个恒等式可以被看作是马尔可夫性质。马尔可夫在1906年首先做出了这类过程。而将此一般化到可数无限状态空间是由柯尔莫果洛夫在1936年给出的。马尔可夫链与布朗运动以及遍历假说这两个二十世纪初期物理学重要课题是相联系的，但马尔可夫寻求的似乎不仅于数学动机，名义上是对于纵属事件大数法则的扩张。

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