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为了对在线实验系统产生的实验数据序列进行分析，引入一阶马尔可夫链．通过人工分类把实验数据分为学习积极和懒散作弊两类，分别构建马尔可夫链模型．根据输出概率判定测试数据来自哪一个模型的可能性较大．最后讨论了状态的平稳分布情况．实验结果表明，基于马尔可夫链的分类模型具有较高的正确率．
基于一阶马尔可夫链的实验数据序列分类模型
【摘 要】
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为了对在线实验系统产生的实验数据序列进行分析，引入一阶马尔可夫链．通过人工分类把实验数据分为学习积极和懒散作弊两类，分别构建马尔可夫链模型．根据输出概率判定测试数据来自
【机 构】
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广东女子职业技术学院信息资源中心
【出 处】
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计算机系统应用
【发表日期】
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2014年5期
【基金项目】
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广东省教育科学规划信息技术专项（12JXN036）
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