导读:本文包含了最大熵马尔科夫模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电网故障诊断,最大熵隐马尔科夫,信息解析,特征函数
最大熵马尔科夫模型论文文献综述
胡江,赵冬梅,张旭,刘志伟[1]（2019）在《基于最大熵隐马尔科夫模型的电网故障诊断方法》一文中研究指出随着电网调控一体化的全面推进,针对低价值密度故障数据的有效诊断成为实现电网自愈化的关键。该文提出了一种基于最大熵隐马尔科夫模型(maximum entropy hidden Markov model, ME-HMM)的电网故障诊断方法,该方法首先对调度中心所接收到的遥信信息进行去噪解析,并基于保护-断路器关联关系定义了待诊断信息类型以及异常信息模式,然后结合电气量信息和开关量信息构建特征函数向量,并通过训练ME-HMM模型对故障数据所隐藏的异常模式进行挖掘。通过实例分析证明该方法能够实现对原始故障数据的精简,有效识别包括信息畸变、保护断路器不正确动作在内的异常信息,从而提高电网故障诊断效率。(本文来源于《电网技术》期刊2019年09期）
费欢欢[2]（2018）在《基于最大熵马尔科夫模型的组件系统在线可靠性预测研究》一文中研究指出随着信息技术的迅猛发展,人们对软件产品的功能需求日益复杂、多变,导致构建的软件规模不断壮大,企业传统的开发方法很难应对这种大规模复杂软件的构建、维护、扩展等问题。基于服务组合的“系统的系统”(System of Systems,SoS)能有效应对上述挑战,它是把系统视为服务,将多个成员系统集成起来形成一个新的系统SoS。通过服务化的思想可以实现成员系统(组件系统)之间的松散耦合、跨平台等特性。各组件系统可以各自分布、管理、运营维护,由于组件系统内部运行状态和外部运行环境的复杂多变,组件系统的性能可能随时发生波动,进而影响整个SoS的稳定运行。因此,对于SoS的系统运行质量保障显得格外重要。这种SoS组件系统在线可靠性预测技术,通过预测组件系统在不久将来的可靠性,预测结果可以发现错误并及时改正,从而保障SoS持续健康运行。然而,由于组件系统所处环境(如网络环境、安全环境)复杂多变,以及其自身运行环境(包括软、硬件环境)的不确定性,导致组件系统发生错误呈现不明显的规律性。因此,这种动态、不确定的可靠性预测是一个亟待解决的挑战性问题。针对这种动态、不确定的组件系统可靠性预测问题,本文对传统的最大熵马尔科夫模型进行改造,引入了时间序列motifs的概念,提出一个基于motifs的最大熵马尔科夫的新的预测模型(m_MEMM)。通过组件系统的历史系统参数训练预测模型,进而开展组件系统的可靠性预测。在此基础之上,本文给出了一套完整的预测方法。最后,通过实验的验证和分析了本文提出预测模型和方法的正确性、准确性。(本文来源于《东南大学》期刊2018-06-07）
谢玲艳[3]（2010）在《基于叁阶马尔科夫模型和最大流的模体识别算法》一文中研究指出DNA模体识别问题是生物信息学研究的最核心的问题之一。模体蕴含着丰富的生命特征信息。模体识别技术的出发点是找出序列间的相似片段,通过这些相似片段发现基因的表达调控规律,进而揭示生命的奥秘。本文首先介绍了模体识别问题的研究现状,包括两类模体识别问题的解决方法——基于枚举的方法和基于局部搜索的方法、PSSM模型及模体评分标准。这两类方法有个共同的特点：假定模体中的碱基之间是相互独立、互不依赖的。但已有证据证明了模体中碱基之间是相互依赖的。针对这个问题,本文使用了叁阶马尔科夫模型表示模体中碱基之间的依赖关系。首先本文算法将输入序列转换成图,然后使用最大流算法搜索图的最大密度子图,简称MDS,并用最大密度子图表示识别出的模体,其时间复杂度是多项式的。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2010-01-01）
郑亚斌,曹嘉伟,刘知远[4]（2008）在《基于最大匹配和马尔科夫模型的对联系统》一文中研究指出对联,雅称"楹联",俗称对子,它言简意深,对仗工整,平仄协调,是一字一音的汉语语言独特的艺术形式。可以说,对联艺术是中华民族的文化瑰宝。如何利用计算机自动生成对联是一个值得研究的方向,本文开发了一种基于前向最大匹配和一阶马尔科夫模型的对联系统。首先对用户输入的上联进行前向最大匹配的切分,进而发现匹配结果的若干候选,利用一阶马尔科夫模型假设和动态规划算法找到和上联最为匹配的下联,初步的实验结果表明我们的方法具有一定效果。(本文来源于《第四届全国学生计算语言学研讨会会议论文集》期刊2008-07-01）
刘丹红,张世英,苏为东[5]（2003）在《马尔科夫转换的资本资产定价模型及其最大似然估计》一文中研究指出从动态角度研究了资本资产定价模型,提出了马尔科夫转换的资本资产定价模型。与经典资本资产定价模型相比较,由似然比说明马尔科夫转换的资本资产定价模型的最大似然估计的参数好于经典资本资产定价模型的参数,并且对7天的股票收益率进行预测,结果平均绝对预测误差较小,估计出的参数β能更好地描述市场风险,以获得最优收益。(本文来源于《天津大学学报(社会科学版)》期刊2003年04期）
最大熵马尔科夫模型论文开题报告
（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：
随着信息技术的迅猛发展,人们对软件产品的功能需求日益复杂、多变,导致构建的软件规模不断壮大,企业传统的开发方法很难应对这种大规模复杂软件的构建、维护、扩展等问题。基于服务组合的“系统的系统”(System of Systems,SoS)能有效应对上述挑战,它是把系统视为服务,将多个成员系统集成起来形成一个新的系统SoS。通过服务化的思想可以实现成员系统(组件系统)之间的松散耦合、跨平台等特性。各组件系统可以各自分布、管理、运营维护,由于组件系统内部运行状态和外部运行环境的复杂多变,组件系统的性能可能随时发生波动,进而影响整个SoS的稳定运行。因此,对于SoS的系统运行质量保障显得格外重要。这种SoS组件系统在线可靠性预测技术,通过预测组件系统在不久将来的可靠性,预测结果可以发现错误并及时改正,从而保障SoS持续健康运行。然而,由于组件系统所处环境(如网络环境、安全环境)复杂多变,以及其自身运行环境(包括软、硬件环境)的不确定性,导致组件系统发生错误呈现不明显的规律性。因此,这种动态、不确定的可靠性预测是一个亟待解决的挑战性问题。针对这种动态、不确定的组件系统可靠性预测问题,本文对传统的最大熵马尔科夫模型进行改造,引入了时间序列motifs的概念,提出一个基于motifs的最大熵马尔科夫的新的预测模型(m_MEMM)。通过组件系统的历史系统参数训练预测模型,进而开展组件系统的可靠性预测。在此基础之上,本文给出了一套完整的预测方法。最后,通过实验的验证和分析了本文提出预测模型和方法的正确性、准确性。
（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。
最大熵马尔科夫模型论文参考文献
[1].胡江,赵冬梅,张旭,刘志伟.基于最大熵隐马尔科夫模型的电网故障诊断方法[J].电网技术.2019
[2].费欢欢.基于最大熵马尔科夫模型的组件系统在线可靠性预测研究[D].东南大学.2018
[3].谢玲艳.基于叁阶马尔科夫模型和最大流的模体识别算法[D].西安电子科技大学.2010
[4].郑亚斌,曹嘉伟,刘知远.基于最大匹配和马尔科夫模型的对联系统[C].第四届全国学生计算语言学研讨会会议论文集.2008
[5].刘丹红,张世英,苏为东.马尔科夫转换的资本资产定价模型及其最大似然估计[J].天津大学学报(社会科学版).2003