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基于预测状态表示的多变量概率系统预测 被引量:2
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作者 汪庆淼 鞠时光 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第11期3044-3046,共3页
针对由于多变量概率系统预测高复杂度而导致的建模困难问题,提出了一种基于预测状态表示(PSR)的系统建模新方法,首先介绍一种通用多变量过程概念,并进一步用此概念描述多变量系统。在此基础上,引入了针对多变量系统的预测模型MV-PSR,模... 针对由于多变量概率系统预测高复杂度而导致的建模困难问题,提出了一种基于预测状态表示(PSR)的系统建模新方法,首先介绍一种通用多变量过程概念,并进一步用此概念描述多变量系统。在此基础上,引入了针对多变量系统的预测模型MV-PSR,模型基于可观测信息,可在有限维实现对多变量的预测。实验结果表明,该近似模型有效降低了系统预测的复杂度。 展开更多
关键词 多变量 预测状态表示 通用随机过程 可观测信息 核查询
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基于预测状态表示模型和稀疏分布记忆的多观测系统预测
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作者 汪庆淼 鞠时光 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第8期2988-2990,共3页
提出了一种新型的PSR建模方法,该方法建立针对复杂多观测系统的近似预测模型S-PSR,将系统中的检验和经历依据归属关系进行归类划分,利用稀疏分布记忆(SDM)存储结构进行模型当前状态保存和状态更新,实现了对多观测系统复杂数据的处理。... 提出了一种新型的PSR建模方法,该方法建立针对复杂多观测系统的近似预测模型S-PSR,将系统中的检验和经历依据归属关系进行归类划分,利用稀疏分布记忆(SDM)存储结构进行模型当前状态保存和状态更新,实现了对多观测系统复杂数据的处理。实验表明,该近似模型相比其他模型具有更好的预测准确性。 展开更多
关键词 多观测系统 预测状态表示 稀疏分布记忆 系统模型
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预测状态表示模型的复位算法
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作者 刘云龙 吉国力 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1046-1051,共6页
预测状态表示(Predictive State Representations,PSRs)是用于解决局部可观测问题的有效方法.然而,现实环境中,通过样本学习得到的PSR模型不可能完全准确.随着计算步数的增多,利用PSR模型计算得到的预测向量有可能越来越偏离其真实值,... 预测状态表示(Predictive State Representations,PSRs)是用于解决局部可观测问题的有效方法.然而,现实环境中,通过样本学习得到的PSR模型不可能完全准确.随着计算步数的增多,利用PSR模型计算得到的预测向量有可能越来越偏离其真实值,进而导致PSR模型的预测精度越来越低.文中提出了一种PSR模型的复位算法.通过使用判别分析方法确定系统所处的PSR状态,文中所提算法可对利用计算获取的预测向量复位,从而提高PSR模型的准确性.实验结果表明,采用复位算法的PSR模型在预测精度上明显优于未采用复位算法的PSR模型,验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 预测状态表示模型 预测精度 复位 判别分析 预测状态表示模型的准确性
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预测状态表示综述
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作者 雷珠 刘峰 赵志宏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第2期401-404,共4页
预测状态表示是描述离散时间有限状态的动态系统的新方法。使用动作—观测值序列的预测向量表示系统状态在将来时刻发生的概率,能解决现有动态系统决策过程中计算复杂的问题。综述了预测状态表示的基本原理,介绍了预测状态表示的建模过... 预测状态表示是描述离散时间有限状态的动态系统的新方法。使用动作—观测值序列的预测向量表示系统状态在将来时刻发生的概率,能解决现有动态系统决策过程中计算复杂的问题。综述了预测状态表示的基本原理,介绍了预测状态表示的建模过程和规划算法,对已有的建模方法和规划方法进行总结分析和比较,指出了该研究领域的发展方向,最后提出了研究面临的挑战。 展开更多
关键词 动态系统 预测状态表示 发现核心测试 学习模型参数 规划算法
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