怎么用马尔科夫图像分割详解
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怎么用马尔科夫图像分割详解
1、实际分析中,往往需要知道经过一段时间后,市场趋势分析对象可能处于的状态,这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。
马尔科夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种随机型的时序模型,并用于进行市场趋势分析的方法。
马尔科夫分析法的基本模型为: X(k+1)=X(k)×P
公式中:X(k)表示趋势分析与预测对象在t=k时刻的状态向量,P表示一步转移概率矩阵,
X(k+1)表示趋势分析与预测对象在t=k+1时刻的状态向量。
必须指出的是,上述模型只适用于具有马尔科夫性的时间序列,并且各时刻的状态转移概率保持稳定。
若时间序列的状态转移概率随不同的时刻在变化,不宜用此方法。
由于实际的客观事物很难长期保持同一状态的转移概率,故此法一般适用于短期的趋势分析与预测。
2、马尔科夫模型:是用来预测具有等时间隔(如一年)的时刻点上各类人员的分布状况。
马尔科夫模型的基本思想是:找出过去人事变动的规律,以此来推测未来的人事变动趋势。
马尔科夫模型:是根据历史数据,预测等时间间隔点上的各类人员分布状况。
此方法的基本思想上根据过去人员变动的规律,推测未来人员变动的趋势。
步骤如下:
①根据历史数据推算各类人员的转移率,迁出转移率的转移矩阵;
②统计作为初始时刻点的各类人员分布状况;
③建立马尔科夫模型,预测未来各类人员供给状况。
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