导读:本文包含了马尔可夫性质论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:有向无圈图,祖先图,极大祖先图,马尔可夫等价
马尔可夫性质论文文献综述
臧倩文,许成,王芮[1]（2019）在《极大祖先图的马尔可夫性质研究》一文中研究指出极大祖先图可编码为含有潜变量的有向无圈图模型的条件独立性关系。不同的极大祖先图可表示相同的条件独立集,称之为马尔可夫等价。基于有向无圈图模型,给出了构造极大祖先图的算法,研究了极大祖先图的马尔可夫性质,并给出了构造极大祖先图马尔可夫等价类的方向准则。(本文来源于《青岛大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
冯学伟,王东霞,黄敏桓,李津[2]（2014）在《一种基于马尔可夫性质的因果知识挖掘方法》一文中研究指出攻击者对网络目标设施的渗透破坏过程往往是渐进的,通过执行多个攻击步骤实现最终目的,如何掌握攻击活动的全貌、重建攻击场景是网络安全态势感知等诸多研究领域面临的主要难题之一.基于因果知识的告警关联分析是复杂事件处理(complex event processing,CEP)技术的主要方法之一,它为识别多步攻击过程、重建攻击场景提供了较好的技术途径.针对告警关联分析中因果知识难以自动获得这一问题,提出了一种基于马尔可夫性质的因果知识挖掘方法.该方法利用马尔可夫链模型对因果知识进行建模,以真实网络中的原始告警流为数据源:首先通过对地址相关的告警事件进行聚类,得到相关性类簇;然后再基于马尔可夫链的无后效性,挖掘各个类簇中不同攻击类型间的一步转移概率矩阵,得到因果知识,并对具有重复步骤的因果知识进行匹配融合,构建因果知识库;最后对所提出的因果知识挖掘方法进行了实验验证和对比分析.结果表明,该方法是可行的.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2014年11期）
纪保存,杨宪立[3]（2013）在《n元马尔可夫方程的正整数解及其性质》一文中研究指出n元马尔可夫方程的整数解可归结为求它的正整数解,利用n元马尔可夫方程正整数解的性质就可以求出它的全部正整数解.(本文来源于《河南教育学院学报(自然科学版)》期刊2013年03期）
施江虹[4]（2013）在《基于分解的马尔可夫过程结构和动力学性质研究》一文中研究指出马尔可夫过程广泛应用于物理、化学、生物、工程问题的建模。最近，研究者受生物学问题的启发提出了一种对连续状态空间马尔可夫过程进行分解的框架，该框架将原来的过程分解为叁部分，即与该过程稳态分布相关的势函数部分，满足细致平衡条件的对称部分以及破坏细致平衡条件的反对称部分。在本研究中我们研究并推广了这一分解的框架，同时给出这一分解框架在离散状态空间的对应。在此分解框架的启发下，我们还得到了马尔可夫过程的特殊动力学性质。对于连续状态空间的过程，我们分析了该框架下定义的一种新的随机微分方程积分方式，并显示地给出了这种新的积分方式和经典积分方式的关系。我们通过计算机数值模拟说明具体过程下不同积分方式可能导致的巨大差异，并提出在对实际问题进行建模时可以通过参照稳态分布来确定积分方式。对于离散状态空间的过程，我们给出了其与连续状态空间对应的分解。我们进一步找到了一类非常特殊的相对熵的定义，它的瞬时变化不论在离散状态空间还是连续状态空间都不受破坏细致平衡的反对称部分的影响，而一般经典定义的熵都不具有这个性质。由于我们考察的是非常一般的马尔可夫过程，本文得到的结论具有广泛的适用性。(本文来源于《上海交通大学》期刊2013-01-16）
兰景涛,马茜,金少华[5]（2009）在《Cayley树上马尔可夫链场的极限性质》一文中研究指出采用刘文教授提出的函数分析方法,研究了Cayley树上马尔可夫链场的状态出现频率关于特定区间上连续函数的一个极限性质。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2009年11期）
兰景涛,金少华[6]（2009）在《关于隐马尔可夫模型的一个极限性质》一文中研究指出隐马尔可夫模型是研究发音过程、神经生理学与生物遗传等问题的有力工具,并且在弱相依变量的建模上得到了广泛应用。本文假定隐藏的马氏链为非齐次的,从而导出了该模型泛函序列{fn(X0,…,Xn,Yn)}的强极限定理。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2009年05期）
周德华,袁书娟,兰景涛[7]（2008）在《关于隐马尔可夫模型的一个极限性质》一文中研究指出隐马尔可夫模型是研究发音过程、神经生理学与生物遗传等问题的有力工具,并且在弱相依变量的建模上得到了广泛应用。本文假定隐藏的马氏链为非齐次的,从而导出了该模型关于叁元实值函数的强极限定理。(本文来源于《科技信息(学术研究)》期刊2008年32期）
王冰[8]（2008）在《马尔可夫过程的某些分析性质》一文中研究指出本文给出了给定的两个Banach空间上的双参数半群之间的关系,讨论了非时齐的马尔可夫过程在两个Banach空间上产生的有界算子族成为双参数半群的条件,并给出了非时齐的马尔可夫过程和它产生的两个双参数半群之间的关系。文中利用双参数半群的方法研究了一般状态的非时齐马尔可夫过程的强遍历性,得到了双参数半群与强遍历马尔可夫过程之间的一种对应关系。文中讨论了双参数半群的左右预解算子的有界性和强连续性,并讨论了双参数半群的拉氏变换算子的有关性质;研究了双参数半群的左右无穷小算子的性质及它们与预解算子之间的关系,并证明了双参数半群对s和t的微分性质。文中引入次时齐双参数半群和次时齐的准转移函数的概念,证明了当双参数半群具有次时齐的性质时, R_(λ,s),与(λI-A_s~(+))互为逆算子的关系,并证明了次时齐的准转移函数的连续性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2008-06-01）
胡贵新[9]（2008）在《带有随机系数的随机微分方程解的存在唯一性及马尔可夫性质》一文中研究指出随机微分方程是随机分析上一个十分活跃的领域,许多的数学家都对此很感兴趣。在随机系统的控制和滤波理论中,随机微分方程是不可缺少的工具,着名的Kalman-Bucy滤波公式就是一个典型的例子。工程结构分析中常常考虑随机载荷:风力,海浪,地震等等,其模型均可归结为随机微分方程,因此根据实际情况来建立数学模型考虑到随机因素的影响是很必要的。微分方程理论研究的一个基本问题是研究方程解的性态,因此对随机微分方程解的研究也引起了很多数学家的兴趣。特别是保证方程解的存在唯一性的条件不断的得到改进。本文主要研究了带有随机系数的随机微分方程解的存在唯一性与解过程的马尔可夫性质。首先给出了几个具体的带有随机系数的随机微分方程,并且利用Ito?公式给出了方程显式解的表达式,然后建立了带有随机系数的随机微分方程解的存在唯一性定理,分步的给出了定理的证明过程。带有随机系数的随机微分方程指随机微分方程的系数函数显式的依赖于概率空间的某一个随机变量ω而不是仅仅通过解过程本身依赖于概率空间的随机变量ω,而且这里的随机变量ω不认为是使得随机微分方程区别于其他随机方程的一个参数。随机微分方程的解过程是一马尔可夫过程,解的这一性质在实际应用中有很重要的意义,马尔可夫过程是很重要的一类随机过程。本文在证明了解的存在唯一性的基础上,证明了带有随机系数的纯量Ito?型随机微分方程解过程的马尔可夫性质。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2008-06-01）
郭智莲,杨海龙[10]（2007）在《离散参数马尔可夫链状态空间的性质》一文中研究指出以离散参数马尔可夫链状态空间E为集合定义该集合上的一个拓扑T,研究它的拓扑性质,得到拓扑空间(E,T)是离散空间的叁个等价刻画以及(E,T)是平庸空间的一个等价刻画。(本文来源于《陕西理工学院学报(自然科学版)》期刊2007年04期）
马尔可夫性质论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
攻击者对网络目标设施的渗透破坏过程往往是渐进的,通过执行多个攻击步骤实现最终目的,如何掌握攻击活动的全貌、重建攻击场景是网络安全态势感知等诸多研究领域面临的主要难题之一.基于因果知识的告警关联分析是复杂事件处理(complex event processing,CEP)技术的主要方法之一,它为识别多步攻击过程、重建攻击场景提供了较好的技术途径.针对告警关联分析中因果知识难以自动获得这一问题,提出了一种基于马尔可夫性质的因果知识挖掘方法.该方法利用马尔可夫链模型对因果知识进行建模,以真实网络中的原始告警流为数据源:首先通过对地址相关的告警事件进行聚类,得到相关性类簇;然后再基于马尔可夫链的无后效性,挖掘各个类簇中不同攻击类型间的一步转移概率矩阵,得到因果知识,并对具有重复步骤的因果知识进行匹配融合,构建因果知识库;最后对所提出的因果知识挖掘方法进行了实验验证和对比分析.结果表明,该方法是可行的.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
马尔可夫性质论文参考文献
[1].臧倩文,许成,王芮.极大祖先图的马尔可夫性质研究[J].青岛大学学报(自然科学版).2019
[2].冯学伟,王东霞,黄敏桓,李津.一种基于马尔可夫性质的因果知识挖掘方法[J].计算机研究与发展.2014
[3].纪保存,杨宪立.n元马尔可夫方程的正整数解及其性质[J].河南教育学院学报(自然科学版).2013
[4].施江虹.基于分解的马尔可夫过程结构和动力学性质研究[D].上海交通大学.2013
[5].兰景涛,马茜,金少华.Cayley树上马尔可夫链场的极限性质[J].科学技术与工程.2009
[6].兰景涛,金少华.关于隐马尔可夫模型的一个极限性质[J].科学技术与工程.2009
[7].周德华,袁书娟,兰景涛.关于隐马尔可夫模型的一个极限性质[J].科技信息(学术研究).2008
[8].王冰.马尔可夫过程的某些分析性质[D].哈尔滨工业大学.2008
[9].胡贵新.带有随机系数的随机微分方程解的存在唯一性及马尔可夫性质[D].哈尔滨工业大学.2008
[10].郭智莲,杨海龙.离散参数马尔可夫链状态空间的性质[J].陕西理工学院学报(自然科学版).2007