1) markov chains / transition probabilities matrix
马尔柯夫链/损伤状态转移概率矩阵
2) Markov transition probability matrix
马尔可夫转移概率矩阵
3) Markov State Transferring Matrix
马尔可夫状态转移矩阵
1.
By using Markov State Transferring Matrix to determine the forecasting residual value,forecast accuracy was raised.
分析了传统GM(1,1)模型在公路网里程预测中存在的问题,利用残差改进了GM(1,1)模型,运用马尔可夫状态转移矩阵判断残差预测值在k≥n时的符号,提高了预测精度。
4) state transition probablity matrix
状态转移概率矩阵
1.
By means of Bayes formula,state transition probablity matrix of Markov process was revised,and prior probablity distribution was modified into posterior probablity distribution.
采用Bayes方法修订马尔可夫过程的状态转移概率矩阵;将先验概率分布修订为后验概率分布;对整个过程的信息加以吸收,得出能够反映整个过程的状态转移概率矩阵,从而达到预测目的。
5) three-states markov chain
三状态马尔柯夫链
6) Markov transition matrix
马尔可夫转移矩阵
1.
A new process mining method was presented based on Markov transition matrix.
提出了一种基于马尔可夫转移矩阵的过程挖掘方法。
补充资料：转移概率矩阵
转移概率矩阵
matrix of transition probabilities
转移概率矩阵【“.枕议of七队d位翻声如城翻;nepex-。江皿‘区.ePo，.oeTe曲Ma邓H”a】 状态集S至多为可数的齐次MaP劝.链(Mark0Vd.in)奴O在时刻:的转移概率(加璐币皿probab正-公)构成的矩阵尸:=!}Pi)(O”，其中 夕。(t)=p{看(t)=jl亡(0)=i}，i，j“5.离散时间Ma匹oB链或连续时间正则MaPx伪链的转移概率矩阵i}儿(t)“对任意t>0和i，j“S满足以下条件: p。(‘))”，属p‘，(‘)一‘，即它们是随机矩阵(sto比出tic Inatr认)，而对非正则链则有 ，。(亡))0，艺夕。(t)‘l， 夕‘S称这种矩阵为次随机的(sub·stoc】秘tic). 由于齐次Ma琳oB链的基本(CllaP~一K~。ro-poB)性质 ，。(“+‘)一蕙，‘*(“)，*，(亡)，矩阵族{尸‘:亡)0}形成一个乘法半群(m川tiplicativeseITU一gro叩);如果时间是离散的，这个半群由尸:唯一决定.A，M.3y6KoB撰
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参考词条