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[发明专利]基于安卓系统的移动设备老化重生方法-CN201811335466.1在审
发明人：向剑文;田冰霏;翁才生;赵冬冬 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2018-11-10 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于安卓系统的移动设备老化重生方法，包括：步骤1，构建移动设备用户行为马尔科夫模型和老化过程马尔科夫模型，用户行为马尔科夫模型为二状态马尔科夫模型，包括活跃状态和休眠状态；老化过程马尔科夫模型用于用以预测和判断移动设备老化过程的各个状态，包括年轻状态、老化状态、主动执行恢复状态、被动执行恢复状态；步骤2，将用户行为马尔科夫模型和老化过程马尔科夫模型相结合，构建完整老化重生马尔科夫模型；步骤3，计算完整老化重生马尔科夫模型的稳态值，计算在不同时间点下执行老化重生下各状态的损失值
马尔科夫模型老化老化过程移动设备安卓系统恢复状态用户行为时间点构建移动设备用户活跃状态老化状态休眠状态稳态预测

[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]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]一种基于马尔科夫决策过程的自适应系统更新与修复方法-CN202010894470.2在审
发明人：杨文华;周宇;黄志球 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于马尔科夫决策过程的自适应系统更新与修复方法。包括以下步骤：基于马尔科夫决策过程构建自适应系统的马尔科夫决策过程模型；获取环境变化，通过可达性检查识别出新环境下的不可达状态，在马尔科夫决策过程模型中删除不可达状态和不可行迁移；获取新环境下系统的新状态，将新的状态和新的迁移添加到马尔科夫决策过程模型中；基于状态更新后的马尔科夫决策过程模型，根据自适应系统的实际运行情况及已有的应用逻辑，更新模型中的迁移概率；对更新后的马尔科夫决策过程模型进行修复。
一种基于马尔科夫决策过程自适应系统更新修复方法

[发明专利]一种利用时空马尔科夫随机场模型的视频超分辨方法-CN201010607805.4有效
发明人：戴琼海;索津莉 -专利权人：清华大学
申请日： 2010-12-27 - 公布日： 2011-05-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用时空马尔科夫随机场模型的视频超分辨方法，包括：收集训练数据，根据训练数据构建第一马尔科夫随机场模型，学习第一马尔科夫随机场模型以获取先验约束；输入测试视频，对所述测试视频进行上采样以获得测试数据，根据所述测试数据构建第二马尔科夫随机场模型；以及利用学习所述第一马尔科夫随机场模型获得的先验约束对所述第二马尔科夫随机场模型的参数进行优化，以对所述输入视频进行超分辨率运算。本发明同时利用自然场景图像的空域相关性和视频序列之间的时域相关性进行马尔科夫建模，发掘了视频的内在属性，实现简单、数据采集容易、自动化程度高。
一种利用时空马尔科夫随机模型视频分辨方法

[发明专利]一种基于改进隐马尔科夫模型的楼层识别方法-CN201910540151.9有效
发明人：司明豪;汪云甲;徐生磊;孙猛 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进隐马尔科夫模型的楼层识别方法，包括：建立用于初始化改进隐马尔科夫模型的信号指纹数据库；建立用于初始化改进隐马尔科夫模型的人员流动数据库；对信号指纹数据库进行聚类；构建用于楼层识别的改进隐马尔科夫模型；建立用于调整改进隐马尔科夫模型参数的训练集合；调整用于楼层识别的改进隐马尔科夫模型；利用实时采集的无线信号和改进隐马尔科夫模型预测所在楼层。本发明根据场景人流变化趋势和信号指纹的聚类结果初始化参数，后又对用户的楼内活动进行采样，调整模型参数，使模型更稳定可靠。
一种基于改进隐马尔科夫模型楼层识别方法

[发明专利]一种电力日负荷预测方法及装置-CN201911238310.6有效
发明人：李浩松;庄斌;唐新忠;李天杰;马娜;李琳;王艳如;吴晓江;赵大明;刘冲 -专利权人：北京国电通网络技术有限公司;国网浙江省电力有限公司;国网信息通信产业集团有限公司
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力日负荷预测方法及装置,其中，所述方法包括采集多份历史日负荷数据；使用以动态时间规整作为距离度量对所述历史日负荷数据进行聚类；将聚类后的所述历史日负荷数据输入马尔科夫链原始模型，对所述马尔科夫链原始模型进行训练，获得马尔科夫链预测模型；将当前的日负荷数据输入所述马尔科夫链预测模型中，以预测下一日的日负荷数据。本发明中，使用以动态时间规整作为距离对历史日负荷数据进行聚类，度量用户每日用电的相似性，将聚类后的所述历史日负荷数据输入马尔科夫链原始模型，训练获得马尔科夫链预测模型，通过马尔科夫链预测模型对下一日的日负荷数据
一种电力负荷预测方法装置

[发明专利]一种基于马尔科夫的动态故障树分析评价涡轮发动机的方法-CN201811395581.8有效
发明人：唐菁敏;马含 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2018-11-22 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于马尔科夫的动态故障树评价涡轮发动机的方法，属于航空领域。本发明结合马尔科夫模型的精确失效秩序性和故障树的逻辑的直观性理论，来同时对具有与时间有关的动态失效和不确定性的模糊系统进行安全性建模与分析评价。将故障树里的动态逻辑转变为马尔科夫模型，能够快速解决动态逻辑门的计算问题。将动态逻辑输入事件的组合状态作为马尔科夫模型的基础状态，同时马尔科夫模型的状态转移率设置为输入事件的故障率，这样马尔科夫模型就能够将动态逻辑门表达出来。
一种基于马尔科夫动态故障分析评价涡轮发动机方法

[发明专利]一种基于多实例马尔科夫模型的行为识别方法-CN201310566006.0有效
发明人：王春恒;周文;肖柏华;张重 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2013-11-14 - 公布日： 2014-01-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多实例马尔科夫模型的行为识别方法。该方法包括以下步骤：对每个视频提取局部特征，用一个局部视频块的特征直方图来表示行为的某个局部运动；通过随机采样的方式得到许多局部视频块，这些局部视频块将形成多个马尔科夫链，这些马尔科夫链表示为某些局部运动在时间上的连续动作；在多实例学习的框架下，模型选择最具有判别性能的马尔科夫链表示行为；测试时，以同样的方式构成多个马尔科夫链表示视频，然后计算出这些马尔科夫链的分数，大于某个阈值为这种行为，反之不属于这种行为。本发明通过多实例马尔科夫模型，达到复杂场景下行为识别的目的，并可以减少对视频的标注。
一种基于实例马尔科夫模型行为识别方法

[发明专利]一种基于MarKov模型在脑卒中二级预防中的药物经济性评价方法-CN202210861152.5在审
发明人：龚磊;高杨;李思成;王霞;詹云惠;罗山;杨胜辉 -专利权人：遵义医科大学附属医院;贵州茅台医院
申请日： 2022-07-16 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Markov模型在脑卒中二级预防中的药物经济性评价方法，包括以下步骤：筛选研究病例资料，确定研究治疗的疾病，建立马尔科夫模型，确定马尔科夫模型中健康状态、状态间的相互转换概率以及循环周期，确定马尔科夫模型中健康状态健康效用值，确定马尔科夫模型中治疗费用成本，根据马尔科夫模型计算健康状况概率与最终所需成本计算出成本‑效果比，并分析脑卒中患者干预前后的经济性，评估马尔科夫模型中关键参数。本申请通过MarKov模型应用到药物经济学中分析脑卒中患者二级预防中药物经济性分析，可得到较为经济的治疗方案，在保障患者治疗效果的前提下，减少患者的治疗费用。
一种基于 markov 模型脑卒中二级预防中的药物经济评价方法

[发明专利]一种基于改进高斯隐马尔科夫模型的机械加工任务细粒度监测方法-CN202010410048.5有效
发明人：黄彬;朱圣杰 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-05-14 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进高斯隐马尔科夫模型的机械加工任务细粒度监测方法，首先以高斯隐马尔科夫模型为基础，在其之上增加预训练机制和迁移机制，构造改进高斯隐马尔科夫模型；通过步骤训练的改进高斯隐马尔科夫模型本发明以传统隐马尔科夫模型的变型高斯隐马尔科夫模型为基础，在其之上增加了预训练机制和迁移机制，提高了算法的准确率和鲁棒性。
一种基于改进高斯隐马尔科夫模型机械加工任务细粒度监测方法

[发明专利]基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法-CN202111414298.7在审
发明人：李鹏;李建宜;王加浩;夏辉;潘有朋 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法，包括：根据光伏、风机实测数据，利用四分位检测进行异常数据识别并剔除，利用三次样条插值补全空缺数据，并将结果保存为光伏、风机实际出力曲线；分别利用卡方检验方法检测光伏、风机实际出力曲线是否符合标准概率模型；建立马尔科夫状态转移矩阵，设定马尔科夫状态转移矩阵的标准参考点，计算标准参考点相邻光伏或风机的转移功率差；将光伏综合概率模型和风机综合概率模型分别代入马尔科夫状态转移矩阵的标准参考点，并通过马尔科夫状态转移矩阵模拟新能源集群出力数据，从而得到基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法。
基于综合概率模型马尔科夫矩阵新能源集群建模方法

[发明专利]车辆行驶状态实时判别的方法-CN201110431408.0无效
发明人：王相海;宋传鸣;丛志环 -专利权人：辽宁师范大学
申请日： 2011-12-21 - 公布日： 2012-07-11 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供一种车辆行驶状态实时判别的方法，其特征在于，包括以下步骤：建立行驶车辆运行轨迹段的基于隐马尔科夫模型数学定义的车辆观察值序列；建立车辆各个允许行驶状态的隐马尔科夫模型，组成隐马尔科夫模型库；将所述车辆观察值序列与所述隐马尔科夫模型库进行匹配、识别，判断行驶车辆的行驶状态；本发明采用的隐马尔科夫模型轨迹分段判别技术能够保证车辆行驶状态判别的实时性和准确性，本发明能够进一步完善车载导航软件，为驾驶者实时报告行驶状态。
车辆行驶状态实时别的方法

[发明专利]一种寄生参数提取方法-CN201710326765.8有效
发明人：杜宇 -专利权人：成都锐开云科技有限公司
申请日： 2015-01-13 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06F30/392 文献下载
摘要：本发明涉及一种寄生参数提取方法，所述方法包括以下步骤：基于建立的马尔科夫转移矩阵库读入与每个子区域的电路模型在同一工艺制程下相对应的模型介质区域的马尔科夫转移矩阵M0电路；利用模型介质区域的马尔科夫转移矩阵的微分方程，计算同一工艺制程下任一子区域的电路模型的马尔科夫转移矩阵，其中，M1为任一子区域的电路模型在相应工艺制程下的马尔科夫转移矩阵，M0为与每个子区域在同一工艺制程下相对应的模型介质区域的马尔科夫转移矩阵，x、y为相应工艺制程的寄生参数，Δx、Δy为任一子区域的电路模型在相应工艺制程下的寄生参数变化量；和基于每个子区域的电路模型的马尔科夫转移矩阵计算出导体间的寄生电容。
一种寄生参数提取方法

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