导读:本文包含了马尔科夫方法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:地震灾害,马尔科夫随机场,受损建筑物检测,图像分割
马尔科夫方法论文文献综述
张凌,谭璇,宋冬梅,王斌,李睿琳[1]（2019）在《基于马尔科夫随机场的单时相震害影像受损建筑物识别方法》一文中研究指出建筑物是地震中的主要承灾体,其受损情况可作为评估地震破坏等级的重要参考依据。因此,快速准确地对震后影像中的受损建筑物进行识别显得尤为重要,对震后救援和应急响应具有指导意义。现有的震害遥感信息提取方法的精度低、速度慢,无法满足快速应急响应的迫切要求。文中提出一种基于马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型的建筑物受损程度检测方法,首先利用马尔科夫随机场对影像进行分割,再根据影像中不同程度受损建筑物所呈现的特征,利用支持向量机在分割后的影像中提取受损建筑物。实验表明,该方法性能良好,平均总体精度达93. 02%。与传统方法相比,该方法操作简便,且提取精度和运行时间均有显着优势,能够精准、快速地识别震害单时相影像中的受损建筑物。(本文来源于《地震地质》期刊2019年05期）
李湃,刘纯,黄越辉,王伟胜,李延和[2]（2019）在《基于隐马尔科夫模型的多风电场相关性出力时间序列建模方法》一文中研究指出生成具有相关性的多风电场中长期出力时间序列,对电力系统规划和调度运行具有重要的意义。该文提出一种基于隐马尔可夫模型的多风电场出力时间序列建模方法。将风电出力的相关性作为隐马尔可夫模型的状态变量,并利用Markov链描述其时变特性;将各风电场在相邻时刻的出力作为隐马尔可夫模型的观测变量,建立相关性状态与相邻时刻出力的概率映射关系。利用Baum Welch算法估计隐马尔可夫模型参数,获取时变相关性状态的转移概率矩阵和各状态下多个风电场在相邻时刻出力的联合概率分布。最后,通过蒙特卡罗仿真逐月生成多风电场出力的时间序列场景。算例中对我国西北某省份的3个风电场进行测试,结果显示:所提方法生成的各风电场出力的年/月特性、概率分布特性、波动特性和自相关性均优于独立建模方法,并且风电出力相关性与历史序列非常接近,证明所提方法的有效性。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年19期）
毕东,王裴岩,张桂平[3]（2019）在《基于组合马尔科夫模型的工序推送方法》一文中研究指出为了实现飞机钣金零件工艺编制的快速化、标准化,文章引入知识推送技术,提出组合马尔科夫模型的工序推送方法。该方法通过描述工序与工序之间的关系,从而根据工艺编制人员当前编制状态准确地推送下一步工序。文中采用线性组合的方法融合多个马尔科夫模型,在2348份飞机钣金零件工艺数据上进行实验,工序推送的MRR值可达0. 8516,通过文中方法验证推送排序靠前的工序多数满足工艺编制人员需求。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年09期）
徐公国,单甘霖,段修生,乔成林,王浩天[4]（2019）在《基于马尔科夫决策过程的多传感器协同检测与跟踪调度方法》一文中研究指出针对多任务场景下的传感器调度问题,该文提出一种面向目标协同检测与跟踪的多传感器调度方法。首先,该方法基于部分可观马尔科夫决策过程(POMDP)构建传感器调度模型,并基于后验克拉美-罗下界(PCRLB)设计优化目标函数。其次,考虑传感器切换时间和目标数目的时变性,采用随机分布粒子计算新生目标的检测概率,给出了固定目标数目和时变目标数目情形下的传感器调度方法。最后,为满足在线调度的实时性需求,采用自适应多种群协同差分进化(AMCDE)算法求解传感器调度方案。仿真结果表明,该方法能够有效应对多任务场景,实现多传感器资源的合理调度。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年09期）
胡江,赵冬梅,张旭,刘志伟[5]（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）
陈海涛,杨军,施迎春,岳斌,李瑞津[6]（2019）在《基于云模型与马尔科夫链的继电保护装置寿命预测方法》一文中研究指出准确预测智能变电站继电保护装置的有效寿命,是保障智能变电站安全稳定运行的关键。提出了一种基于云模型与马尔科夫链的继电保护装置寿命预测方法。利用继电保护装置的运行状态数据并结合云模型的隶属度函数来构建初始状态概率分布向量,然后依据马尔科夫链原理获得状态转移概率矩阵,最后通过分析信度准则预测保护装置有效寿命。算例分析结果表明该方法能科学预测保护装置有效寿命,可为智能变电站继电保护装置的状态检修工作提供指导依据。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年16期）
张向荣,于心源,唐旭,侯彪,焦李成[7]（2019）在《基于马尔科夫判别谱聚类的极化SAR图像分类方法》一文中研究指出该文针对现有的谱聚类方法用于极化SAR图像分类时精度较低的问题,提出一种基于马尔科夫的判别谱聚类方法(MDSC),具有低秩和稀疏分解的特点。该方法首先恢复一个真实的低秩概率转移矩阵,将其作为标准马尔科夫谱聚类方法的输入,以减少噪声对分类结果的影响;然后在目标函数中引入判别信息,使极化SAR图像的数据信息能够得到更加充分地利用;最后采用增广拉格朗日乘子法来解决低秩和概率单纯形约束下的目标函数优化问题。在荷兰小农田、德国、西安和荷兰大农田4个不同数据集上的实验证明,该方法具有较好的准确率,且参数敏感性较低,表现出了良好的分类性能。(本文来源于《雷达学报》期刊2019年04期）
彭育辉,庄源[8]（2019）在《组合优化聚类与马尔科夫链的城市环卫车辆行驶工况构建方法》一文中研究指出为客观描述城市环卫车的实际行驶特征,基于3辆市政环卫车连续一周实际道路行驶数据,提出一种组合优化聚类与马尔科夫链的城市环卫车辆行驶工况构建方法.首先对特征参数矩阵做均值化处理,增强参数降维后每一个主成分中所包含的特征参数信息;其次利用k均值聚类将不同运行特征的运动学片段划分到不同类的样本集内,以马尔科夫链法在每一类样本集中做状态预测,按时间比例合成代表工况.最后,基于运动学参数对所构建的代表工况进行有效性检验.结果表明,所构建的福州市环卫车辆行驶工况相较于C-WTVC国家标准工况,能更客观地反映福州市环卫车辆的实际运行情况.(本文来源于《福州大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
赵书涛,王波,华回春,朱继鹏[9]（2019）在《基于马尔科夫模型的直流断路器可靠性评估方法》一文中研究指出直流断路器控制电流通断过程的成败取决于整体的可靠性。基于机械式、混合式和全固态直流断路器的拓扑结构,采用故障树梳理各支路的故障事件。利用马尔科夫评估模型描述直流断路器组成部件与整体,以及不同故障状态间的转移过程,提出基于故障率和可用率特征参量评价不同拓扑结构直流断路器平稳运行状态概率的方法。最后对±7.5kV中压直流配电网的叁种不同拓扑结构直流断路器进行可靠性计算,辨识影响其整体可靠性的薄弱环节,并对可靠性随冗余设计的变化趋势进行预测。结果表明,目前机械式直流断路器可用率最高,机械开关、IGBT模块是制约断路器可靠性提升的主要因素。随着电力电子器件技术发展,通过合理的冗余设计,全固态直流断路器可用率将超过机械式,在未来直流配电网发展中更具应用优势。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年S1期）
王增光,卢昱,赵东昊[10]（2019）在《基于隐马尔科夫模型的网络安全风险评估方法》一文中研究指出为了能实时准确地评估网络安全风险,提出一种基于隐马尔科夫模型的网络安全风险评估方法。该方法基于隐马尔科夫模型对目标网络进行建模,通过节点的直接风险和相关性引起的间接风险来量化节点的安全风险;考虑节点在网络中的重要性程度,结合节点安全风险,量化目标网络的整体安全风险。通过实验对所提方法进行验证。实验结果表明:该方法能够对由节点相关性和节点重要性程度所带来的网络安全风险进行量化,使得网络安全风险评估结果更加准确、可信。与传统的网络安全风险评估方法相比,该方法能够更加及时地发现网络中的异常风险变化情况,为网络安全防御策略的及时调整提供依据。(本文来源于《空军工程大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
马尔科夫方法论文开题报告
（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：
生成具有相关性的多风电场中长期出力时间序列,对电力系统规划和调度运行具有重要的意义。该文提出一种基于隐马尔可夫模型的多风电场出力时间序列建模方法。将风电出力的相关性作为隐马尔可夫模型的状态变量,并利用Markov链描述其时变特性;将各风电场在相邻时刻的出力作为隐马尔可夫模型的观测变量,建立相关性状态与相邻时刻出力的概率映射关系。利用Baum Welch算法估计隐马尔可夫模型参数,获取时变相关性状态的转移概率矩阵和各状态下多个风电场在相邻时刻出力的联合概率分布。最后,通过蒙特卡罗仿真逐月生成多风电场出力的时间序列场景。算例中对我国西北某省份的3个风电场进行测试,结果显示:所提方法生成的各风电场出力的年/月特性、概率分布特性、波动特性和自相关性均优于独立建模方法,并且风电出力相关性与历史序列非常接近,证明所提方法的有效性。
（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。
马尔科夫方法论文参考文献
[1].张凌,谭璇,宋冬梅,王斌,李睿琳.基于马尔科夫随机场的单时相震害影像受损建筑物识别方法[J].地震地质.2019
[2].李湃,刘纯,黄越辉,王伟胜,李延和.基于隐马尔科夫模型的多风电场相关性出力时间序列建模方法[J].中国电机工程学报.2019
[3].毕东,王裴岩,张桂平.基于组合马尔科夫模型的工序推送方法[J].组合机床与自动化加工技术.2019
[4].徐公国,单甘霖,段修生,乔成林,王浩天.基于马尔科夫决策过程的多传感器协同检测与跟踪调度方法[J].电子与信息学报.2019
[5].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
[6].陈海涛,杨军,施迎春,岳斌,李瑞津.基于云模型与马尔科夫链的继电保护装置寿命预测方法[J].电力系统保护与控制.2019
[7].张向荣,于心源,唐旭,侯彪,焦李成.基于马尔科夫判别谱聚类的极化SAR图像分类方法[J].雷达学报.2019
[8].彭育辉,庄源.组合优化聚类与马尔科夫链的城市环卫车辆行驶工况构建方法[J].福州大学学报(自然科学版).2019
[9].赵书涛,王波,华回春,朱继鹏.基于马尔科夫模型的直流断路器可靠性评估方法[J].电工技术学报.2019
[10].王增光,卢昱,赵东昊.基于隐马尔科夫模型的网络安全风险评估方法[J].空军工程大学学报(自然科学版).2019