基于Markov随机场模型的数字X光图像自适应增强算法

为明确X光图像纹理粗细和组织分布状况,强化呈现身体结构信息,降低模糊图像对医生诊断病情结果的错误判断,提出一种基于Markov随机场模型的数字X光图像自适应增强算法.该算法首先统计X光图像全部范围内相同亮度像素,利用直方图均衡化法将原始图像变换成灰度级分布影像,消除光线干扰;然后分析组织属性,通过灰度共生矩阵提取X光图像的纹理特征,获取图像纹理粗细和布局结构的灰度信息;最后通过映射函数和对数函数计算平均亮度,用Markov随机场模型调整图像明暗度,补充纹理细小部位亮度,再用随机场函数划分光滑图像,采取二次重构,以保证图像锐化增强效果平衡.仿真实验结果表明,该算法能提升图像的内部信息清晰度.

Markov切换下含疫苗接种和垂直感染的随机SIRS模型性质

该文研究了一类含Markov机制切换和疫苗接种及垂直感染的随机SIRS模型的动力学性质,通过构造带切换的Lyapunov函数,研究了模型具有平稳分布的判别条件,并研究了在模型中疾病趋于灭绝的阈值.最后通过举例来验证研究结果.结果表明:模型具有平稳分布和趋于灭绝的阈值是相同的.

Markov切换模式下双疾病随机SIRS模型的稳定性分析

研究了一类在Markov切换下具有不同发生率的双疾病随机SIRS传染病模型.首先,利用伊藤公式构造了新的Lyapunov函数,证明系统全局正解的存在唯一性,并得到了系统动力学的相关阈值.当阈值满足相关条件,系统具有唯一平稳分布且是遍历的,且得到了疾病灭绝与持久的阈值条件,探讨了环境变化对疾病的影响,结果表明噪声在一定条件下能够使疾病灭绝,最后通过数值模拟验证了结论的正确性.

基于多尺度数据融合Markov链模型的岩性随机模拟

Markov链模型在储层随机建模中发挥着越来越重要的作用,但难以融合岩心、测井、地震等多尺度数据限制了它在实际中的应用。依据前人研究的结果,提出了将多尺度数据融入到Markov链模型中的相关方法和公式,即将大尺度数据作为条件数据以贝叶斯公式表达,同时利用公式将小尺度数据转换为井点硬数据。应用此方法对SL盆地Y地区过井剖面进行的岩性模拟表明,相对于无数据融合的方法,此方法能更加直观、准确地揭示薄岩性层的分布。

Markov随机游走和高斯混合模型相结合的运动目标检测算法

针对高斯混合算法对每一像素与它前后帧的像素相关联,并未考虑与相邻像素之间的关联,无法准确地捕捉到运动物体轮廓的情况,提出一种基于混合高斯模型和Markov随机游走的运动目标检测算法。利用混合高斯模型计算像素之间的颜色信息,采用Markov随机游走提取图像的边缘信息,并与提取的运动初始目标进行与计算,同时利用高斯混合模型更新背景信息。结果表明,本方法比传统的混合高斯方法具有较高的分割精度,很好的解决了混合高斯算法边缘模糊的问题,探测率也大大的提高了。

基于Markov随机场模型的纹理图像的缺陷检测

在工业自动化研究中,部件的缺陷检测是非常重要的过程。文中提出了一种基于图像纹理分析的表面缺陷检测方法,图像表面纹理特征是利用Markov随机场模型来描述的,通过学习和聚类分析来检测出纹理图像中有缺陷的区域。试验结果表明,该方法可以有效地描述不同种物质表面的纹理特征,并能准确地检测和定位缺陷。

Markov随机决策模型在装备采购合同设计中的应用研究

对军方与承包商之间的委托代理关系进行了分析,构建了Mark-ov随机决策模型研究双方的博弈策略。结果表明：军方可以根据承包商的策略选择相应激励约束机制,提高采购效益。

人员应急疏散随机服务系统的网络流模型研究

重大事故发生时 ,应急疏散行动过程中 ,疏散空间网络的各节点 ,都有可能出现排队等待疏散服务的现象 ,甚至可能会引起人们互相拥挤 ,造成恐慌及群集事故的发生。应急疏散空间的各种不同类型应急疏散排队系统 ,其服务性能主要取决于服务系统的极限容量、疏散服务能力的随机性等。本文首先对应急疏散空间排队疏散服务系统的基本变量进行定义和讨论。进而建立关于人员应急疏散性状的数学模型。并以单元疏散空间为例 ,进行应急疏散空间排队网络分析法的计算机模拟 ,与理想疏散状态下模拟结果进行对比分析 ,分析应急疏散系统的疏散性能和群集滞留现象。

具有Markov切换的随机Lotka-Volterra模型的股东种群共生性研究

借鉴生态种群系统理论,考查股东收益增长率受到外部经济环境扰动的随机非自治LotkaVolterra股东种群竞争模型,采用Markov切换的方式研究该股东种群系统的共生性。运用比较原理给出股东种群系统在切换状态下的随机共生性的充分性条件,通过构造Lyapunov函数的方法揭示股东种群系统在任意的切换状态下的静态分布。数值模拟验证了主要结果。

基于Markov链的随机需求预测模型

随机需求预测是供应计划工作的重点和难点 ,应用马尔柯夫链分析法和蒙特卡洛仿真技术 ,可以建立一个有效实用的随机需求预测模型。

三维图象Markov随机场模型的数学描述

本文从 Markov过程的概念和性质出发 ,将 Markov场图象模型从二维推广到三维 ,建立了基于Markov场的三维图象数学模型 。

一个基于Markov随机过程的消费模型

本文基于Ｍａｒｋｏｖ生灭随机过程的基本理论，提出一个描述消费者行为的随机模型．

层次短语翻译中基于Markov随机场的层次切分模型

翻译推导的切分歧义是统计机器翻译面临的一个很重要的问题,而在层次短语机器翻译中,其尤为突出.提出了一个层次切分模型来处理推导的切分歧义性.采用Markov随机场构建模型,然后将其融入层次短语翻译模型,以便自动选择更合理的切分.在NIST中英翻译的任务中,该模型的训练效率高,通过NIST05,NIST06和NIST08这3个测试集上的翻译效果表明,该模型提高了层次短语翻译的性能.

非齐次隐Markov模型随机变换的强极限定理

利用鞅差序列的收敛定理,研究了非齐次隐Markov模型三元泛函变换的强极限定理,作为推论,得到了非齐次隐Markov模型随机选择与随机公平比的若干极限定理。

具有临时免疫的随机SIQRS传染病模型的动力学行为

研究了具有非单调发病率的随机SIQRS传染病模型,建立了彩色噪声和白色噪声同时干扰下的随机SIQRS传染病模型,运用反证法以及不等式放缩研究了全局正解的存在唯一性,构造适当的Lyapunov函数并运用It公式得到了疾病持久性的充分条件.

带Markov切换的随机SIRS模型的灭绝性和平稳分布研究

研究了一类带Markov机制切换和含非线性发生率函数的随机SIRS模型,给出了模型中疾病灭绝的条件,并证明了在一定条件下,模型具有唯一的平稳分布。

具有Markov切换的随机COVID-19传染病模型的动力学行为

本文研究了具有Markov切换的随机COVID-19传染病模型的动力学行为。首先通过构造合适的V函数,并利用Ito公式证明了随机COVID-19传染病模型全局正解的存在唯一性,然后根据定义的阈值参数大小分析出该传染病灭绝的充分条件,最后结合来自印度的马哈拉施特拉邦和德里的真实新冠肺炎数据对所建立的模型进行了数值模拟,证明了理论结果。

基于MRF随机场和广义混合模型的遥感图像分级聚类

有限混合模型FM的分级聚类已广泛应用于不同领域,然而,它的计算复杂度与观测数据的平方成正比,因此,在海量数据方面的应用就受到了限制。另一方面,多光谱图像数据中同时包含有空间和光谱两类信息,但大多数基于像素的多光谱图像聚类方法,仅使用了其频谱信息而忽视了空间信息。本文提出了一种新的基于广义有限混合模型GFM的分级聚类方法,该算法把MRF随机场和GFM模型结合在一起,分类数可以通过PLIC准则自动确定。算法在执行过程中,采用K均值聚类方式获得过分类图像,分级聚类从过分类图像开始,代替原来从单点类开始的方式,这样可以方便获取GFM模型成分密度的初始参数。最后,采用由Gibbs采样器生成的仿真测试图对算法的精度进行了定量评价,通过与K均值聚类和FM聚类的比较说明了本文算法的优越性,同时用荷兰Flevoland农业地区的极化SAR图像验证了本文算法的有效性。

FTe~^bi随机场模型在多光谱遥感图像分类中的应用

在多光谱遥感图像分类中通过引入Ｍａｒｋｏｖ 随机场模型， 从而实现利用类别的空间相关性来提高地物的分类精度。文章给出了方法的原理。

随机马尔可夫切换系统的H_∞模型降阶

考虑一类带有时滞的不确定马尔可夫切换系统的H∞模型降阶问题.首先得到了一个矩阵不等式形式的充分条件,使该系统的H∞模型降阶问题对于满足条件的任意不确定性都是可解的;然后依据CCL(conecom plem entarity linearization)方法给出了该问题的求解算法,以及降阶模型的参数化方法.仿真算例说明该方法的有效性.