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[发明专利]一种交通流预测的马尔科夫粒子滤波方法-CN201910264914.1有效
发明人：于泉;姚宗含 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-04-03 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种交通流预测的马尔科夫粒子滤波方法。本发明将马尔科夫链与粒子滤波算法组合，用马尔科夫代替状态空间预测模型并确定初始权值，再通过粒子滤波算法进行多次迭代更新，获得预测结果。弥补马尔科夫对非线性系统不适用、预测精度不足的缺点。并将预测结果进行误差分析，验证该方法的适用性。本发明确定交通流状态划分，可以实现短时交通流量预测。能够为交通控制与诱导提供良好的理论支持和决策依据。
一种通流预测马尔科夫粒子滤波方法

[发明专利]一种学习方案的生成方法、系统及计算机可读存储介质-CN202011197602.2在审
发明人：李秀;李帅斌 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明提供一种学习方案的生成方法、系统及计算机可读存储介质，方法包括：利用教学知识点间的马尔科夫性耦合关系，将与教学知识点对应的概念表述、图形表示、题目作为知识点数据构建多维知识体系数据库；根据多维知识体系数据库中教学知识点间的马尔科夫性耦合关系，抽取知识点数据生成用于交互的方案；接收用户基于方案反馈回的测试结果，并依据测试结果构建附带用户信息的马尔科夫学习链；依据马尔可夫决策过程的强化学习算法，基于附带用户信息的马尔科夫学习链、多维知识体系数据库生成用户个性化的学习方案通过基于马尔可夫链的多维知识体系数据库，提供与交互的方案并接收用户的测试结果，分析用户的特征从而生成用户个性化学习方案。
一种学习方案生成方法系统计算机可读存储介质

[发明专利]一种再入动态等离子鞘套马尔科夫信道建模方法-CN201510513924.6有效
发明人：石磊;方水汛;李小平;姚博;杨敏;刘彦明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2015-08-20 - 公布日： 2017-09-12 - 主分类号： H04B17/391 文献下载
摘要：本发明公开了一种再入动态等离子鞘套马尔科夫信道建模方法，首先输入特定条件下等离子鞘套的幅度衰减序列，建立多状态马尔科夫信道模型，利用可逆跳变马尔科夫蒙特卡洛算法求出模型参数，然后根据马尔科夫信道模型状态转移矩阵生成状态序列，最后根据马尔科夫信道模型每个状态下高斯分布参数以及状态序列，生成信号随机衰减序列。本发明通过可逆跳变马尔科夫蒙特卡洛算法求出最佳的马尔科夫信道的状态数及相应每个状态下随机过程的分布参数，与现有的马尔科夫等离子信道建模方法相比优势在于不需要预设状态数，可减少人为因素引入的误差。
一种再入动态等离子套马尔科夫信道建模方法

[发明专利]一种基于马尔科夫模型的进程时间片长度确定方法-CN201010215076.8无效
发明人：罗笑南;曾巨泉 -专利权人：中山大学
申请日： 2010-06-30 - 公布日： 2010-11-17 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于马尔科夫模型的进程时间片长度确定方法，包括：拟定马尔科夫模型的参数；将马尔科夫模型应用到时间片的确定；根据休眠时间做相应的参数调整。通过实施本发明，系统先预设进程马尔科夫模型的参数，根据马尔科夫模型计算当前进程时间片并根据进程休眠时间调整马尔科夫模型的参数，能及时调整时间片长度，从而提高进程性能和系统总体优化性。
一种基于马尔科夫模型进程时间长度确定方法

[发明专利]可调控马尔科夫链的存储装置及方法-CN202310701962.9在审
发明人：柴正;袁玺惠;简佳佳;周雪;闵泰 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G11C7/10 文献下载
摘要：公开了可调控马尔科夫链的存储装置及方法，存储装置中，脉冲激励单元发出周期性脉冲激励信号；硬件响应单元连接所述脉冲激励单元，所述硬件响应单元为包括具有根据其阻值定义的高阻态和低阻态的两种状态的存储器，所述脉冲激励单元每一周期读取所述存储器的状态，读取的所述状态在不同周期之间的转换符合马尔科夫过程，所述马尔科夫过程包括符合马尔科夫链特性的由当前状态出现的概率构成的概率分布向量以及由一种状态到另一种状态的转移概率构成的转移概率矩阵，通过调节所述脉冲激励单元施加的脉冲激励信号，实现对所述概率分布向量以及状态转移概率矩阵的调控，以生成可控的马尔科夫信号。
调控马尔科夫链存储装置方法

[发明专利]一种风电场集群出力计算方法及系统-CN201811551950.8有效
发明人：马雪;娄素华;吴耀武;李红霞;刘飞;吴嵩;温生毅;王淑云;白左霞;车琰瑛;梁国勇 -专利权人：国网青海省电力公司经济技术研究院;华中科技大学
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种风电场集群出力计算方法及系统，该方法包括：根据风电场集群的风速历史时序数据，获取风速经验分布函数；根据所述风速历史时序数据，获取一阶连续状态空间马尔科夫链模型；根据所述一阶连续状态空间马尔科夫链模型，获取多维风速马尔科夫时间序列模型；根据所述风速经验分布函数，获取M个风速经验值；根据所述M个风速经验值和所述第一Copula函数，获取M个风速马尔科夫时间序列；根据所述M个风速马尔科夫时间序列、风速与风力发电机输出功率的关系
一种电场集群出力计算方法系统

[发明专利]基于改进生物地理学优化算法的多序列比对方法及系统-CN202111617555.7有效
发明人：张庆科;邱璇;汪玉成;高昊;卜降龙;张化祥;刘丽;李俊青;刘冬梅;高保忠;周田羽;安锐 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进生物地理学优化算法的多序列比对方法及系统，包括：数据采集模块，被配置为：获取原始多序列数据；对比模块，被配置为：依据原始多序列数据，以及预设的隐马尔科夫模型，得到比对结果；其中，所述隐马尔科夫模型中，将每一个栖息地看作是一条隐马尔科夫链，利用改进生物地理学优化算法优化所述隐马尔科夫模型中存在的参数；本发明针对基因多序列比对问题，在HMM模型中，每一个栖息地看作是一条隐马尔科夫链
基于改进生物地理学优化算法序列方法系统

[发明专利]一种基于大数据的三维素材推荐方法-CN201711446479.1在审
发明人：张一;唐兴波;陈忠会;李刚 -专利权人：艾迪普（北京）文化科技股份有限公司
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据的三维素材推荐方法，其包括：构建全阶可变马尔科夫模型：确定当前时间，采集时间阈值T范围内的用户浏览操作记录，确定各个采样位置的数据集中概率，归一化处理，确定各个离散型分布概率，构建全阶可变马尔科夫模型；形成个体马尔科夫模型：根据移动对象的历史轨迹，构建0阶马尔科夫模型和可变阶马尔科夫模型，整合数据，形成每个用户的个体马尔科夫模型；生成概率向量线性组合：通过线性回归组合全局马尔科夫模型和个体马尔科夫模型，生成概率向量线性组合；确定采样位置并向用户推荐素材：给定训练浏览记录的集合，根据马尔科夫模型概率向量计算采样位置概率并预测下一个采样位置，该采样位置就是向用户推荐的素材。
马尔科夫模型采样位置概率向量可变构建素材线性组合用户推荐大数据概率三维归一化处理离散型分布操作记录历史轨迹数据集中线性回归移动对象用户浏览浏览记录整合集合采集预测全局

[发明专利]一种市场状态预测方法-CN202111292000.X在审
发明人：王志刚;尹延萍;郑斌;王乃永;孙涛 -专利权人：浪潮软件股份有限公司
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体提供了一种市场状态预测方法，具有如下步骤:S1、构建指标池；S2、选取关键指标；S3、转移矩阵的建立和马尔科夫链理论的验证；S4、马尔科夫链模型构建；S5、状态应用。与现有技术相比，本发明利用主成分分析，机器学习、马尔科夫链模型对市场状态进行测算、归纳，系统能实现自我学习和修正，实现预测的智能化，定期对模型进行调整，准确的预测市场状态。
一种市场状态预测方法

[发明专利]基于马尔科夫链的充电桩故障预测方法及装置-CN201811416027.3在审
发明人：刘晓天;杜维柱;梁继清;杨振琦;巨汉基;赵思翔;杨新宇;王杰;袁瑞铭;丁恒春;易忠林;韩迪;刘影;汪洋;崔文武;王晨;庞富宽;郭皎;李守超;李萌 -专利权人：国网冀北电力有限公司;国网冀北电力有限公司电力科学研究院;华北电力科学研究院有限责任公司;国家电网有限公司;普华讯光（北京）科技有限公司
申请日： 2018-11-26 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供一种基于马尔科夫链的充电桩故障预测方法及装置，方法包括：获取目标充电桩在初始时段内的状态向量，并将其作为预设的充电桩的马尔科夫链预测模型的初始状态概率分布；其中，所述充电桩的马尔科夫链预测模型用于表示所述充电桩的非故障状态与至少一种故障状态之间进行相互转换以及所述充电桩的不同的故障状态之间进行相互转换的离散事件随机过程；根据所述初始状态概率分布及所述马尔科夫链预测模型确定所述目标充电桩在预测时段内发生至少一种故障的概率。
充电桩马尔科夫链预测模型初始状态概率故障预测故障状态预测非故障状态获取目标离散事件随机过程预测结果状态向量自动故障转换预设申请概率维修

[发明专利]一种基于深度学习与马尔科夫链的连接的推荐方法-CN201911356091.1在审
发明人：张大朋 -专利权人：天津中科智能识别产业技术研究院有限公司
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06F16/735 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习与马尔科夫链的连接的推荐方法，包括步骤：将历史数据分成用户观影历史和标量，对用户的观影历史做嵌入向量处理，利用马尔科夫链计算转移概率，再利用softmax归一化计算最终转换概率本发明将用户的行为视为马尔科夫链，即将用户的观影历史视为马尔科夫链，计算转移概率，再利用softmax归一化，然后计算连接向量，以降低噪声干扰，进而提升准确率和加速训练时的收敛。
一种基于深度学习马尔科夫链连接推荐方法

[发明专利]基于改进广义网络向量模型的时序数据预测方法及装置-CN202210061307.7在审
发明人：蓝科;吕宗明;张国兵;颜怀柏;马华均;印龙兵;刘智勇 -专利权人：成都四方伟业软件股份有限公司
申请日： 2022-01-19 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进广义网络向量模型的时序数据预测方法及装置，主要解决现有技术中存在的现有对离散型因变量分析预测的广义网络向量自回归模型研究大型社交网络时，样本的接受率很低，马尔科夫链会出现大量停滞的问题该发明输入带有网络结构的时序数据，建立离散型因变量和状态变量之间的连接函数，然后通过状态变量构建广义网络向量自回归模型，然后通过标准马尔科夫链蒙特卡洛算法的MH算法得到多条马尔科夫链，然后通过花朵授粉算法得出最优的1条马尔科夫链，进而得到改进的广义网络向量模型，对带网络结构的时序数据进行预测；本发明可以有效提高新样本的接受率，同时降低修正参数的相对误差。
基于改进广义网络向量模型时序数据预测方法装置

[发明专利]一种基于马尔科夫链和贝叶斯网络的钻井风险预测方法-CN201510336740.7有效
发明人：王兵;赵春兰;肖斌;李建 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2015-06-17 - 公布日： 2019-04-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于马尔科夫链和贝叶斯网络的钻井风险预测方法，运用马尔科夫链和贝叶斯网络从纵横两个方面对钻井风险做了比较全面的分析和预测，创新性的处理了马尔科夫链在处理上层指标确缺失这个方面的不足。马尔科夫链是探索由样本所决定的在未来时间里变量的概率分布，是一种纵向预测的方法。贝叶斯网络则展示出指标之间的相互影响关系，是一种横向预测方法。
一种基于马尔科夫链贝叶斯网络钻井风险预测方法

[发明专利]一种基于隐马尔科夫链模型的智能推荐算法-CN201510958239.4有效
发明人：陈力 -专利权人：广州网律互联网科技有限公司
申请日： 2016-02-14 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G06F16/953 文献下载
摘要：一种基于隐马尔科夫链模型的智能推荐算法，用于法律网的智能推荐系统上。包括步骤：针对文档特点，将信息增益率和相关度分别替代隐马尔科夫链模型中的状态的初始概率和状态转移概率；计算客户阅读第t篇文档时的部分概率；计算文档篇数t=n时每一篇文档的最优概率和最优文档序列，从所有最优概率中选择值最大的最优概率本发明实施方案综合了信息增益率和隐马尔科夫链的优点，弥补了单使用隐马尔科夫链算法作为推荐算法时推荐偏向数量大的状态的缺点，以及求解参数是的复杂性缺点，在推荐算法中具有较大的实用性和较高的精准性。
一种基于隐马尔科夫链模型智能推荐算法

[发明专利]基于马尔科夫链进化的汽车运行工况设计方法-CN201710492151.7有效
发明人：林楠;宗长富;施树明;张曼;牟宇;徐超;李文茹 -专利权人：吉林大学
申请日： 2017-06-26 - 公布日： 2020-04-17 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于马尔科夫链进化的汽车运行工况设计方法，它包括五个阶段，第一为初始种群构建，计算状态转移概率矩阵，利用马尔科夫链随机模拟方法得到多条状态序列，将其编码为多条染色体，由此构建初始种群；第二为目标函数设计，使用指标函数表达工况的一致性，利用满意准则模型设计目标函数；第三为交叉算子设计，两个个体的各自相邻基因满足转移关系时，确定交叉位置和交叉段，实施交叉；第四为变异算子设计，采用马尔科夫链随机模拟方法，生成状态序列并作为变异子代本方法有效解决了基于马尔科夫链设计三参数高速工况效率低，精度低的问题。
基于马尔科夫链进化汽车运行工况设计方法