1) Markov transition probability matrix
马尔可夫转移概率矩阵
2) markov chains / transition probabilities matrix
马尔柯夫链/损伤状态转移概率矩阵
3) 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。
4) 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。
5) Markov transition probability
马尔可夫转移概率
1.
This algorithm based on the current measurmentcalculates Markov transition probability and makes a real-time estimate at the beginning of each filtering,meeting both the requirments of accuracy and switching speed.
该方法利用量测中包含的当前模式信息,在每个滤波起始处对马尔可夫转移概率进行实时计算,实现马尔可夫转移概率的实时估计,从而在保证滤波精度的前提下提高模型的切换速度。
6) Time-varying Markov Transition Probabilities
时变马尔可夫转移概率
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