A Belief Markov Model and Its Application
一种信度马尔科夫模型及应用

马尔科夫链以其无后效性广泛应用于自然科学和工程技术领域. 经典的马尔科夫链并不能反映对象状态的不确定性, 并且当状态划分边界过于清晰时, 状态转移情况不稳定. 为了保持状态转移的稳定性以及能够有效地表示和处理对象状态的不确定性, 本文提出了一种信度马尔科夫模型. 新模型引入了Dempster-Shafer (DS) 证据理论来描述对象状态的不确定性, 将对象的所有状态归类为一个辨识框架, 建立基本概率指派函数, 然后生成一个命题转移概率矩阵, 最后根据对象当前的状态得到将来的状态. 本文提出的信度马尔科夫模型是对经典马尔科夫链的推广, 向下兼容了它的性质. 实例表明, 新模型克服了上述缺陷, 获得了较经典马尔科夫链更加合理、准确的结果, 具有更高的有效性和实用性.