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。

急性有机磷农药中毒继发肺损伤相关因素-基于随机森林和决策树模型

目的探讨急性有机磷农药中毒(AOPP)继发肺损伤相关因素,制定合理方式措施,减少肺损伤发生风险。方法选取2021年3月至2023年3月南阳市第一人民医院收治的102例AOPP患者作为研究对象,根据发病至入院12 h内肺损伤发生率分为肺损伤组和非肺损伤组,比较两组一般资料、实验室指标等,采用随机森林和决策树模型分析AOPP继发肺损伤影响因素,绘制受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)分析两种模型预测效能。结果102例AOPP患者肺损伤发生率为70.59%(72/105);决策树模型显示:服毒量≥40 mg/kg+急性生理与慢性健康评分(APACHEⅡ评分)≥15分的AOPP患者肺损伤发生率高;服毒量≥40 mg/kg+ChE<450 U/L+转移生长因子β1(TGF-β1)≥10 pg/mL+阿托品化时间≥90 h的AOPP患者肺损伤发生率高。随机森林模型显示,服毒量对AOPP患者继发肺损伤影响程度最高,其次是入院时ChE、入院时TGF-β1、阿托品化时间;ROC曲线显示,随机森林模型预测AOPP继发肺损伤准确度、特异度(88.24%、90.91%)高于决策树模型(67.65%、59.10%)(P<0.05)。结论基于随机森林模型的预测模型建立可准确预测AOPP继发肺损伤,其预测能力优于决策树模型,可协助医务人员进行临床决策,降低肺损伤发生风险。

基于血清炎症因子的难治性肺炎支原体肺炎随机森林预测模型构建与决策曲线分析

目的基于血清炎症因子构建难治性肺炎支原体肺炎(RMPP)的随机森林预测模型,并采用决策曲线评价预测模型。方法纳入2021年1月—2023年2月在石家庄市妇幼保健院儿科住院的990例肺炎支原体肺炎(MPP)患儿,收集所有患儿临床特征资料及血清炎症因子水平。使用R4.1.3软件的sample软件包按7∶3的比例将患儿随机分为训练集(693例)和验证集(297例);利用R4.1.3将获取的训练集数据分组为RMPP与普通肺炎支原体肺炎(GMPP)(GMPP=0,RMPP=1)。基于随机森林算法对训练集数据中的自变量进行特征重要性排序,采用可变重要性(VIMP)结合最小深度法筛选出最佳变量组合构建RMPP的随机森林预测模型,采用验证集及决策曲线评价预测模型。结果随机森林算法筛选出的RMPP随机森林预测模型最佳变量组合为白细胞介素(IL)-6、D-二聚体(DD)、乳酸脱氢酶(LDH)、IL-10,决策曲线分析显示在阈值概率为6%时对MPP患儿进行临床干预可能获益最大。结论随机森林算法筛选出的RMPP随机森林预测模型最佳变量组合为IL-6、DD、LDH、IL-10,基于上述指标构建的RMPP随机森林预测模型具有较好的预测效能。

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.

基于Selenium框架+随机森林模型的农产品价格分析

农产品作为中国市场经济体制中的重要战略资源,其价格波动不仅会给消费者带来影响,还会影响生产经营活动。在大数据技术赋能农业发展的背景下,研究构建了一个基于Selenium框架+随机森林模型,用于实时采集、可视化分析以及序列预测的地方农产品大数据平台系统。将该预测系统和决策树模型、支持向量机(support vector machines,SVM)模型的预测效果进行对比分析,研究发现:该平台的数据采集实时性强,预测效果较决策树模型和SVM模型更好。

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Markov微分博弈的移动目标防御决策优化

随着网络攻防向实时连续和动态高频变化的方向发展,传统的离散多阶段网络攻防博弈模型已难以满足实际需求,而且传统网络攻防模型中的节点状态单一,难以准确描述实际网络对抗中节点类型的演化过程。将节点传染病动力学模型加以改进并应用到网络攻防对抗中,用来描述攻防过程中不同状态节点的演化过程及节点状态间的迁移关系。在构建移动目标Markov微分博弈防御模型时,各阶段内运用微分博弈模型分析,阶段间运用Markov决策过程描述状态转移,通过均衡分析和求解,设计防御决策优化算法。最后,通过仿真实验验证该模型和优化策略的可行性和有效性。

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。

出行方式决策的随机效用模型研究

基于随机效用理论的多项logit(MNL)模型常用来解决多方案选择问题。介绍了该模型进行个体出行模式决策分析的方法,建立了线性效用函数假设条件下,个体出行模式选择概率与模式特性变量之间的近似线性关系。最后通过一个两模式决策分析的简例说明该模型的用法及灵敏度分析方法。

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。

基于混合随机规划/信息间隙决策理论的虚拟电厂调度优化模型

虚拟电厂(VPP)在调度过程中面临多种不确定因素,给决策和系统安全运行带来一定的困难。提出了基于混合随机规划/信息间隙决策理论(IGDT)的VPP调度优化模型,该模型针对电价概率分布描述较为准确、预测精度较高的特点,采用随机规划处理电价的不确定性;针对风光出力概率分布难以精确刻画、预测精度较低的特点,采用IGDT处理风光出力的不确定性,通过赋予风光出力偏差系数不同的权重,解决了IGDT同时处理风光出力不确定性的问题。此外,针对不确定性决策的盲目性和不同策略面临风险程度的不同,引入风险成本量化不同决策方案对应的风险。仿真结果验证了所提模型的有效性。

基于多准则随机DEA模型的投资决策评价方法及应用

在经典DEA模型的基础上 ,对随机输入、产出指标进行更进一步的分析 ,增加了多个评价准则 ,从而提出了多准则随机DEA评价模型。最后 ,通过在项目投资评价中的运用说明了该模型的实用性。

随机模型检测连续时间Markov过程

功能正确和性能可满足是复杂系统可信要求非常重要的两个方面。从定性验证和定量分析相结合的角度,对复杂并发系统进行功能验证和性能分析,统一地评估系统是否可信。连续时间Markov决策过程CTMDP(Continu-ous-time Markov decision process)能够统一刻画复杂系统的概率选择、随机时间及不确定性等重要特征。提出用CT-MDP作为系统定性验证和定量分析模型,将复杂系统的功能验证和性能分析转化为CTMDP中的可达概率求解,并证明验证过程的正确性,最终借助模型检测器MRMC(Markov Reward Model Checker)实现模型检测。理论分析表明,提出的针对CTMDP模型的验证需求是必要的,验证思路和方法具有可行性。

隐Markov决策模型

讨论Markov决策问题中样本与不可观测状态之间的关系问题。引进了避错特征函数的概念 ,利用隐Markov过程的结构和Markov决策模型建立了隐Markov决策模型。并进一步讨论了状态估计和阶段收益函数。

半Markov决策过程折扣模型与平均模型之间的关系

首先分别在折扣代价与平均代价性能准则下,讨论了一类半M arkov决策问题.基于性能势方法,导出了由最优平稳策略所满足的最优性方程.然后讨论了两种模型之间的关系,表明了平均模型的有关结论,可以通过对折扣模型相应结论取折扣因子趋于零时的极限来得到.

基于隐Markov模型的多节点融合决策并发故障诊断

为了能够有效地检测出无线传感器网络中的故障节点,并对故障节点进行准确的诊断,提出一种基于隐Markov模型的多节点融合决策并发故障诊断算法。该算法采用有向图的知识构建网络节点的连接图,通过节点连接图来判定网络节点是否发生了故障,并采用隐Markov模型对故障节点状态进行预测,从而排除由于节点剩余能量不足而导致的误判。而在故障节点的诊断上,考虑到多种故障原因使得诊断方法复杂化,因此采用了多节点融合决策的故障节点诊断方法。该方法采用故障节点与其相邻节点之间同时进行故障验证,具有更低的运算量和准确度。实验仿真表明,该故障诊断方法在节点故障状态的正确划分率、误判率以及算法运行速度上都达到了较好的效果。

基于Markov决策过程的驾驶员行为模型

将驾驶员-汽车看作统一的人机系统,利用驾驶员驾驶过程的本质是决策过程的性质,通过确定系统的决策时刻、决策报酬、状态转移速率和概率、抽象驾驶员的行为集合等建立了基于Markov决策过程的驾驶员行为模型,最后对所建模型进行了计算机仿真。

基于多准则随机DEA模型的投资决策评价方法

在经典DEA模型的基础上,对随机输入产出指标进行了深入分析,提出随机投入与产出指标可信值的计算方法.为提高评价的准确性,增加了多个评价准则,从而形成了多准则随机DEA评价模型.通过对项目投资评价的一个算例,讨论了该模型的运用,并用计算结果表明可信值计算方法的实用性和可操作性.

组织决策过程的随机有色Petri网模型

随机有色 Petri网可为组织决策过程提供描述框架和分析手段。基于 SCPN的计算机图形建模仿真工具研究组织设计变量对组织决策效率的影响 ,这些变量包括决策人之间的协调结构、决策人偏好、决策方法、决策目标数、备选方案数等。仿真实例结果表明 ,决策人之间的协调结构对决策效率有明显的影响。