【摘 要】
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概率图模型采取概率论相关方法,利用图来表达变量相关关系,近年来在机器学习和人工智能等领域应用广泛。提出基于概率图模型(PGM)的两种系统状态预测方法。首先介绍了通过隐
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概率图模型采取概率论相关方法,利用图来表达变量相关关系,近年来在机器学习和人工智能等领域应用广泛。提出基于概率图模型(PGM)的两种系统状态预测方法。首先介绍了通过隐马尔可夫模型(HMM)可以计算出一个系统每一时刻处于各种状态的概率以及这些状态之间的转移概率。然后详细描述了可以通过每个时刻的状态转移矩阵,计算出任意时刻系统状态取值概率。最后在已知系统历史状态序列,利用概率图模型算法,在状态转移矩阵随机时间变化和不随时间变化的两种情形下,预测未来系统的状态。
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