1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....在上述的预测模型和预测过程中，包含训练观察判别的过程，对训练过程的求解采用算法，如果观察序列的确是由确定模型的模型产生的，则该算法就可以达到期望的效果，这在语音识别等许多领域都得到了验证，因此这里使用算法进行模型的训练。移动预测模型的预测判别方法归结于寻找使∣最大的模型。图观察符号空间与量化离散训练样本的可能取值空间和训练样本具有有限性，而上述的移动预测模型中的观察值可以取定范围内的任意值，因此在确定观察值和观察符号输出概率间的对应关系前，必须把观察序列量化到观察符号空间中。观察符号空间和量化的过程如图所示。观察符号空间由径向划分的方法来确定，即在以为中心的径向上在每个状态的范围内划分等间隔的区域，并以每区域边界的信号强度值或中心的信号强度值作为观察符号空间中的符号来形成观察符号空间。假定给定观察值或计算观察值为，并且落在,范围内......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....将多播技术的有效性与自组网的特殊优势相结合，在自组网环境下开发些基于组的多播应用业务，具有非常广阔的前景。因此，支持多播应用的自组网多播路由协议也是当前的个研究热点。其他路由协议另外，还可以根据是否使用地理位置信息是否提供保证或者是否考虑功率信息，将路由协议分为利用地理位置信息的路由协议路由协议和功率感知路由协议。其中，利用地理位置信息的路由协议又可以分为地理位置辅助路由协议和基于地理位置的路由协议。目前提出的自组网路由算法可以分为两类对尽力而为型协议的改进和针对要求设计的路由算法。功率感知路由协议主要包括两个方面的要求尽量保证每个节点剩余能量均衡，要求寻找路由尽量选择剩余能量多的节点加入路由参与中继转发，同时避免使用电量已不足的节点加入路由。寻找条节能的路由，要求寻找总体最节能的路由。在空闲状态下......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....图训练样本和模型参数的似然程度上图显示了用算法训练样本，经过三次迭代以后模型参数趋于收敛。图中横坐标表示迭代次数，纵坐标表示每次迭代后参数和样本数据的似然程度，其值越大说明当前模型参数值更加准确，为最优。用迭代求出的最优模型参数计算在训练样本下的∣，然后用最优模型参数计算在两组测试样本下的∣和∣，并与∣比较，结果显示准确率为。本章小结本章详细主要介绍了隐马尔科夫模型及其相关问题解法，并提出了种基于的移动预测模型，仿真结果显示在适当的选择状态数的条件下，模型对移动节点的随机性有较好的适应能力，证明了此模型的可行性。结论本文从无线移动自组织网络基础理论出发，知识的介绍由浅入深，在深入了解移动自组网及其基本路由协议技术的前提下，提出了种基于隐马尔科夫模型的移动预测模型，该模型用于预测移动网络中移动节点的运动和将要连接的接入路由器......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....目的节点将向源节点发出路由请求应答分组。这样，在源节点和目的节点之间建立起双向激活路径。激活路径建立所需时间定义为路由建立延迟。随着拓扑结构的变化，当激活路径上的段链路发生中断时，路由维护过程被启动。路由维护可以采用两种不同的策略从断点处开始修复路径或通知源节点重新启动路由建立过程。按需路由协议是自组网特有的路由协议类型，它可以降低路由开销，提高网络的吞吐量。但是，按需路由协议具有潜在的不确定性，包括目的节点是否可达的不确定性和路由建立延迟的不确定性。在按需路由协议中，每条激活路由建立的平均开销要远远高于先应式路由协议的平均开销。在只有少数节点之间需要通信的情况下，按需路由协议的路由开销才比先应式路由协议的小。混合型路由协议是对先应式路由协议和按需路由协议的综合。它在小范围局部区域内使用先应式路由协议，对局部区域外节点的路由查找采用按需路由协议......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....则该系统构成个离散的阶马尔科夫链马尔科夫过程∣∣如果只考虑独立于时间的随机过程,∣其中状态转移概率,必须满足,且,，则该随机过程称为马尔科夫模型。隐马尔科夫模型在马尔科夫模型中，每个状态代表个可观察的事件。在隐马尔科夫模型中观察到的事件是状态的随机函数，中状态是不确定或不可见的，只有通过观察序列的随机过程才能表现出来，因此该模型是双重随机过程，其中状态的转移过程是不可观察的，是个马尔科夫链，用转移概率描述，而可观察的事件的随机过程是隐蔽的状态转移过程的随机函数，它描述状态与观察序列间的关系，用观察值概率描述的基本要素用模型五元组来描述，或简写。状态数目每个状态可能的观察值数目与时间无关的状态转移概率矩阵给定状态下观察值概率分布∣。当获得观察序列后......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏充分的详细性和完整性。——“.....以此来节省能耗。然而，这种思想需要很好的路由设计，使得当许多节点处于休眠关机状态此时，无法为其他节点转发分组时也能保证通信的正常进行。本章小结移动自组网中的路由，是网络得以正常运行的重要组成部分，也可以说是核心部分，本章对移动自组网的路由技术作了引论，对路由技术的分类，以及分类的标准也作了介绍，这样可以对移动自组网的路由技术有个比较全面的了解，为对移动自组网的全面了解打好基础。第章基于隐马尔科夫模型的移动预测隐马尔科夫模型马尔科夫性如果个过程的将来仅依赖现在而不依赖过去，则此过程具有马尔科夫性，或称此过程为马尔科夫过程。马尔科夫链时间和状态都离散的马尔科夫过程称为马尔科夫链，个系统有个状态,随着时间的推移，系统从状态转移到另状态，设为时间的状态，系统在时间处于状态的概率取决于其在时间,的状态......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....从而减少全网广播带来的路由开销。混合路由协议实现了按需路由协议和先应式路由协议优势互补，具有相对低的带宽消耗和路由发现延迟平面结构路由协议和分层结构路由协议按照路由协议所依据的网络逻辑结构的不同，自组网路由协议可分为平面结构和分层结构。平面结构路由协议是指网络中各节点在路由功能上地位相同，没有引入分层管理机制。它的主要优点是网络中没有特殊的节点，网络流量均匀地发散在网络中，路由算法易于实现其主要缺点是可扩展性差，在定程度上限制了网络的规模。与平面结构路由协议相对应的是分层结构路由协议。分层路由协议采用群的概念对移动节点进行层次划分。若干个在地理空间上相邻的节点构成个群，每个群有个群首。群与群之间通过网关节点进行通信。网关节点可以是群首也可以是其他群成员。网关节点之间的链接构成上层骨干网。所有群之间的通信都通过骨干网转发......”。

8、以下这些语句面临几个显著的问题：标点符号的使用不够规范，影响了句子的正确断句与理解；句子结构方面，表达未能达到清晰流畅的标准，影响阅读体验；此外，还夹杂着一些基本的语法错误——“.....分群算法解决如何在动态分布式网络环境下使移动节点高效地聚集成群，它是分层路由协议的关键。群维护协议主要解决节点移动过程中的群结构维护问题，包括移动节点退出和加入群群的产生和消亡等功能。分层结构路由协议适用于超大型网络，但在自组网环境中，由于网络拓扑结构的快速变化，其算法实现非常复杂。中小规模路由协议和大规模可扩展路由协议中小规模路由协议是指适用于中小规模自组网通常是几十个节点的路由协议，当前在该方面的研究已取得了很大进展，陆续提出了系列草案，如协议等。随着网络规模的扩大以及节点移动性的增强，这些路由协议的开销都成为个非常棘手的问题。同时，网络规模的扩大意味着路由协议收敛时间的增长，再加上节点的可移动性，整个网络路由信息的致性和准确性很难保证，路由失效和环路等问题开始出现。因此，适用于大规模网络的路由协议可扩展路由协议成为自组网路由协议研究的重要内容......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....则。在上述的量化过程中，虽然会产生量化误差，但量化后的观察值所对应的状态以及符号输出概率没有变化，因而在解决对将要连接的进行预测的问题上，量化误差不会产生明显的影响。仿真结果本文用对移动预测模型进行仿真，仿真从结构上分为模型拟合模型和规整算法三个主要部分，仿真过程分为如下步骤按照等概率的方法建立模型的初始参数令从出发产生路径上的训练样本数据，并规整用规整后的组训练样本训练模型，并得到模型参数使用两组观察数据对模型进行检验在对模型的训练过程中，用编写的算法根据的初始参数和训练样本进行有限次数的迭代直到收敛，得到的此模型参数即为最优模型参数。对训练后的模型的检验中，令从点出发沿路径移动，移动过程中以随机的间隔测量到的距离，并以此来仿真移动速度的随机性。将测量的距离构成观察序列，则观察序列也具有随机性。再令沿着条路径移动两次，会得到两组观察序列......”。

10、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....模型是种描述与时间序列相关的有效模型，也是种随机概率模型，利用概率和统计学的原理，解决如何辨识具有不同参数的短时平稳信号段以及它们之间的转化问题，任何运用此模型的实际问题都可以转化为中的三个问题。在本论文中，我主要是通过仿真证明预测移动的可行性，在已知训练样本和初始模型参数的情况下，用算法求出新的最优模型参数，并用新的观察数据对模型进行检验，以此证明模型的预测准确率，仿真结果表明了模型的可行性。无线移动自组网是个非常前沿的研究话题，其种种优点加深了人们的研究兴趣，由于预测机制是提高自组网传输路径稳定性的重要手段，以后的主要的预测研究工作包括基于具体应用的预测模型的建立和分析，节点运动的数学模型的建立和分析，网络链路信息获取与预测机制的关系，基于预测的网络通信协议等。参考文献于宏毅无线移动自组织网北京人民邮电出版社，谢希仁计算机网络教程北京高等教育出版社......”。