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在马尔科夫报酬模型上,把条件概率算子引入连续随机报酬逻辑中,以此表达更为丰富的性质。在harmony假设下,路径的报酬限制可以转化成时间限制,从而将连续随机报酬逻辑中的路径公式转化为连续随机逻辑中的路径公式。再由已知的参数化乘积连续时间马尔科夫链的方法,建立起高效的检测算法。
条件概率公式在一类马尔科夫报酬模型上的计算
【摘 要】
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在马尔科夫报酬模型上,把条件概率算子引入连续随机报酬逻辑中,以此表达更为丰富的性质。在harmony假设下,路径的报酬限制可以转化成时间限制,从而将连续随机报酬逻辑中的路
【机 构】
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华东师范大学计算机科学与软件工程学院
【出 处】
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中国科技论文
【发表日期】
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2017年17期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11401218）, 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20130076120010）
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