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针对Markov链状态转移预测，提出一种基于离散过程神经元网络（DPNN）的等效状态转移预测方法和模型，探讨DPNN与Markov模型在一定条件下对于系统状态转移特性描述的等价性问题．利用DPNN对时间序列样本的非线性映射机制和自适应学习能力，可通过对时间序列样本集的训练，确定满足Markov链时间序列状态转移约束关系的DPNN，并将其连接权矩阵作为Markov链等效状态转移矩阵．对于任意的Markov链，给出与之等效DPNN的构建方法和在Markov链状态转移概率条件约束下的网络权值矩阵求解算法，仿真实