摘要：根据浙江安吉山区2个时期山地资源清查资料获得的土地利用类型数据,成功地确定了土地利用类型的转移矩阵,并用Markov链模型预测了该山区土地利用类型变化趋势。结果表明,当前该区的土地利用格局正处在一种荒山、农田、居民点及水域逐渐减少,林地、果园用地逐渐增加的变化状态,而且这种变化将持续很长时间,最后达到以山区林地78 4%为主体,同时湿地在不断减少的新的土地利用格局。

摘要：针对一类离散奇异Markov跳变系统,在其模式跳变的部分转移概率未知的情况下,研究了稳定性和镇定性问题.通过引入松散变量,得到了保证系统随机稳定的充分性判据,并以线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMIs)的形式表示,给出了相应的状态反馈控制器设计方法.算例验证了该研究的有效性及其保守性小的特点.

摘要：把具有吸收态的马尔可夫链理论 ,运用于银行不良资产风险管理的可行性 ,从而建立相应的分析模型 ,设计出评价指标 。

摘要：互联网中中文地址文本蕴含着丰富的空间位置信息,为了更加有效地获取文本中的地址位置信息,提出一种基于地址语义理解的地址位置信息识别方法。通过对训练语料进行词频统计,制定地址要素特征字集合和字转移概率,构造特征字转移概率矩阵,并结合字符串最大联合概率算法,设计了一种不依赖地名词典和词性标注的地址识别方法。实验结果表明,该方法对地址要素特征字突出且存在歧义的中文地址的完全匹配率为76.85%,识别准确率为93.11%。最后,与机械匹配算法和基于经验构造转移概率矩阵的方法进行对比实验,实验结果表明了该方法的可用性和有效性。

摘要：为解决传统蚁群算法收敛速度慢,产生避障路径结果不理想等情况,提出一种静态障碍物环境下的新型贪婪改进蚁群算法。建立算法模型,配置算法参数组合,利用贪婪算法的思想,改变蚁群算法的路径选择方式,使算法拥有极快的收敛速度;改进信息素更新规则,使其随迭代次数进行动态更新,避免算法陷入早熟;改进启发式判断法则。实验结果表明,改进算法在不同复杂程度的环境中可较快获得最优路径,对比其它算法具有更好的性能,验证了算法的可行性。

摘要：针对灰色预测模型对随机波动性较大的数据序列拟合较差、预测精度较低的情况,提出了一种基于马尔科夫灰色残差修正的预测模型,该模型考虑到马尔科夫理论中转移概率可以反映随机因素的影响、适用于随机波动较大的动态过程的特点,将其与灰色预测模型进行有机结合。文中一方面利用马尔科夫链对电力负荷的未来残差值进行修正;另一方面运用马尔科夫状态转移矩阵对未来残差值的符号进行判定。该方法弥补了灰色预测模型的固有缺陷。预测结果表明该方法在提高组合预测精度上具有可行性。

摘要：针对特定环境下的无人帆船路径规划问题,考虑到无人帆船复杂运动特性及目前路径评价指标较为单一等问题,本文提出了一种基于改进自适应蚁群算法的无人帆船路径规划方法。通过对角线优先规则解决蚁群前期寻路的盲目性问题,加快最优路径收敛速度;结合无人帆船在特定风向风速下的航速大小设计启发函数,并在转移概率中增加目标终点对无人帆船的吸引作用,使无人帆船最优路径评价指标更加贴合实际应用;引进不同自适应调整策略分别改进蚁群算法信息素更新机制和搜索步长,达到平衡全局搜索和局部搜索的目的,有效避免无人帆船路径陷入局部最优。本文通过多组仿真对比实验,验证了所提算法的合理性与优越性。

摘要：以城市污水管网为研究对象,在布局一定的前提下建立污水管道优化设计模型,针对以往蚁群算法应用时存在的一些缺点,分别在信息素更新、能见度方面做出改进,并且在蚁群转移概率公式中加入权重机制,以提高算法搜索效率和防止局部最优现象发生.将改进的蚁群算法运用到JZ市老城区局部污水管道优化设计的实例中,并与应用基本蚁群算法的优化设计方案进行比较,结果无论在收敛上或者解的质量上都优于基本蚁群算法,验证了改进的蚁群算法是可行和高效的.

摘要：以马尔可夫(Markov)理论为基础,建议了预测结构性能的动态模型,并给出了确定结构状态转移概率的方法.该项研究可为结构维护和维修等决策的制定提供一定的科学依据.