技术详细介绍
项目简介：
本发明公开了一种无损的概率模型变换方法，包括以下两种情况：A)转换，常规随机过程概率模型转换成为泛过程概率模型，当ωn遵从条件0＜ωn＜ρn，且ρn＞1时，常规随机过程概率模型无损的转化成为泛过程概率模型；B)逆转换，泛过程概率模型转换成常规随机过程概率模型。在时刻tn?1根据当前状态概率所对应的区间作为时刻tn的待映射的区间，经过n次递归后得到一个实数区间[Ln，Hn)，时刻tn所选择区间是时刻t1，t2，...，tn?1所选择区间的一个子集，即[Ln，Hn)∈[Ln?1，Hn?1)∈...∈[L1，H1)；通过区间[Ln，Hn)能够还原出原有随机序列。本发明能够用于数据的无损压缩，图像数据分析提取，经济数据预测和分析，通讯技术等。
本发明公开了一种无损的概率模型变换方法，包括以下两种情况：A)转换，常规随机过程概率模型转换成为泛过程概率模型，当ωn遵从条件0＜ωn＜ρn，且ρn＞1时，常规随机过程概率模型无损的转化成为泛过程概率模型；B)逆转换，泛过程概率模型转换成常规随机过程概率模型。在时刻tn?1根据当前状态概率所对应的区间作为时刻tn的待映射的区间，经过n次递归后得到一个实数区间[Ln，Hn)，时刻tn所选择区间是时刻t1，t2，...，tn?1所选择区间的一个子集，即[Ln，Hn)∈[Ln?1，Hn?1)∈...∈[L1，H1)；通过区间[Ln，Hn)能够还原出原有随机序列。本发明能够用于数据的无损压缩，图像数据分析提取，经济数据预测和分析，通讯技术等。