许少华;李欢;谢桐瑜;

• 1:大庆石油学院计算机与信息技术学院

摘要(Abstract)：

针对Markov链状态转移预测,提出一种基于离散过程神经元网络(DPNN)的等效状态转移预测方法和模型,探讨DPNN与Markov模型在一定条件下对于系统状态转移特性描述的等价性问题.利用DPNN对时间序列样本的非线性映射机制和自适应学习能力,可通过对时间序列样本集的训练,确定满足Markov链时间序列状态转移约束关系的DPNN,并将其连接权矩阵作为Markov链等效状态转移矩阵.对于任意的Markov链,给出与之等效DPNN的构建方法和在Markov链状态转移概率条件约束下的网络权值矩阵求解算法,仿真实验结果验证了方法的有效性.

关键词(KeyWords)：Markov链;状态转移;离散过程神经元网络;学习算法;应用

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):黑龙江省自然科学基金(ZA2006-11);;

黑龙江省科技攻关项目(GZ07A103);;

黑龙江省普通高等学校骨干教师创新能力资助计划项目(1055G002)

作者(Author):许少华;李欢;谢桐瑜;

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