关于JAVA线程的电子文档,非扫描版,希望能对广大学习JAVA的朋友有帮助....

隐马尔可夫模型（HMM），状态数N=3，观察符号数M=2，T=3。（A） 概率评估：给定状态转移概率A，观察者状态符号概率B，以及观察序列在倍频程中的初始概率。（B） 最优状态序列：给定状态转移概率A，观察者状态符号概率B，初始概率，观察序列，对于一个状态序列为O的风险最大。（C） 参数估计：给定状态转移概率A，观察者状态符号概率B，初始概率，观察序列，A，B，O产生最大风险的方式。

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20 世纪70 年代以来,人们从工业过程的特点出发,寻找对模型精度要求不高而同样能实现高质量控制性能的方法,预测控制就是在这种背景下发展起来的。预测控制技术最初由Richalet 和Cutler 提出[1 ] ,它最大程度地结合了工业实际的要求,综合效果好,已经在理论和应用方面取得了显著进展,各种预测控制算法不断地产生并得到发展。预测控制算法具有三大本质特征:预测模型、滚动优化和反馈校正[2 ] 。它是不断滚动的局部优化,而非全局最优。预测控制的特点:建模方便 采用非最小化描述的离散卷积和模型,信息冗余量大,有利于提高系统的鲁棒性 采用滚动优化策略,使模型失配、畸变、干扰等引起的不确定性及时得到弥补,从而得到较好的动态控制性能 可推广到有约束条件、大迟延、非最小相位以及非线性等过程,对模型精度要求不高,跟踪性能良好,更适应于复杂工业过程控制。 -err