格奥尔基·马尔科夫 怎么用马尔科夫图像分割详解

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。