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基于EMD-PSO-HMM刀具磨损监控系统 被引量:3
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作者 张子盛 孙爱民 +1 位作者 赖智宇 方旭阳 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第5期139-144,共6页
为解决在机械加工过程中刀具的磨损及崩刃对加工质量和效率的影响,通过机器人学习技术,设计一套基于EMD-PSO-HMM刀具磨损监控系统。首先提取不同刀具磨损状态下主轴的电流信号,由于传统小波分析及傅里叶分析在信号分析过程存在一定局限... 为解决在机械加工过程中刀具的磨损及崩刃对加工质量和效率的影响,通过机器人学习技术,设计一套基于EMD-PSO-HMM刀具磨损监控系统。首先提取不同刀具磨损状态下主轴的电流信号,由于传统小波分析及傅里叶分析在信号分析过程存在一定局限性,文章采用EMD算法对加工过程中主轴电流信号进行不同尺度信号分解并提取特征参数,将提取的特征值输入HMM模型进行训练迭代。为解决HMM模型在模型训练的过程中存在局部最小值的问题,文章引入粒子群算法对HMM模型的输入参数进行全局搜索以达到最优值。基于以上形成的EMD-PSO-HMM刀具磨损监控系统在实际刀具磨损状态评估过程中具有较高的准确性。 展开更多
关键词 EMD分解 粒子群算法 马尔可夫模型 刀具磨损状态
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金融显性集权、隐性分权与经济低碳转型
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作者 王东 贾亚男 罗红云 《生态经济》 北大核心 2025年第7期22-29,共8页
论文运用全国30个省份2007—2022年的相关数据,测度了地区金融显性集权和金融隐性分权程度,采用空间杜宾模型和面板门槛模型,探讨了金融显性集权和隐性分权对低碳转型的影响效应及传导机制。研究结果表明:金融显性集权对碳排放强度和人... 论文运用全国30个省份2007—2022年的相关数据,测度了地区金融显性集权和金融隐性分权程度,采用空间杜宾模型和面板门槛模型,探讨了金融显性集权和隐性分权对低碳转型的影响效应及传导机制。研究结果表明:金融显性集权对碳排放强度和人均碳排放量具有显著的负向直接效应、空间溢出效应和总效应,金融显性集权有利于降低本地区和邻近地区碳排放水平,进而推进区域经济低碳发展;金融隐性分权对碳排放强度和人均碳排放量具有显著的正向直接效应、空间溢出效应和总效应,金融隐性分权增加了本地区和邻近地区碳排放水平,金融隐性分权不利于推进区域经济低碳发展。机制分析表明:金融隐性分权加剧资本扭曲程度和弱化企业绿色技术创新而增加碳排放,金融显性集权通过弱化资本扭曲和强化企业绿色技术创新进而推进地区绿色低碳转型;财政压力具有门槛效应,当地方财政压力高于门槛值时,金融显性集权对碳排放强度具有显著抑制作用,金融隐性分权对人均碳排放量产生显著的促进作用。 展开更多
关键词 金融显性集权 金融隐性分权 低碳转型 空间杜宾模型
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基于异构用户知识融合的隐式情感分析研究
3
作者 廖健 张楷 +2 位作者 王素格 雷佳 张益阳 《中文信息学报》 北大核心 2025年第3期117-128,共12页
隐式情感分析因其缺乏显式情感线索的特性是情感分析领域的重要研究难点之一。传统的隐式情感分析方法通常针对隐式情感文本本身的信息进行建模,没有考虑隐式情感的主观差异性特征。该文提出了一种基于异构用户知识融合的隐式情感分析模... 隐式情感分析因其缺乏显式情感线索的特性是情感分析领域的重要研究难点之一。传统的隐式情感分析方法通常针对隐式情感文本本身的信息进行建模,没有考虑隐式情感的主观差异性特征。该文提出了一种基于异构用户知识融合的隐式情感分析模型HELENE,从用户数据中挖掘用户异构的内容知识、社会化属性知识以及社会化关系知识,基于图神经网络模型结合动态预训练模型分别从内、外部两个维度对用户进行建模;在此基础上与隐式情感文本语义信息进行融合学习,实现对隐式情感进行主观差异化建模。此外,该文构建了一个用户个性化通用情感分析语料库,涵盖了较为完整的文本内容信息、用户社会化属性信息和关系信息,可同时满足面向用户个性化建模的隐式或显式情感分析相关研究任务的需要。在所构建数据集上的实验结果显示,该文方法相比基线模型在用户个性化隐式情感分析任务上具有显著的提升效果。 展开更多
关键词 隐式情感分析 用户知识建模 异构知识融合
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中国数值天气预报业务系统70年发展
4
作者 张卫民 沈学顺 +10 位作者 曹小群 孙健 吴建平 彭军 宋君强 朱小谦 王建捷 李泽椿 陈德辉 龚建东 赵延来 《气象学报》 北大核心 2025年第3期435-463,共29页
数值天气预报是天气预报业务和防灾减灾的核心科技。中国数值天气预报研究和业务应用一直受到高度重视,在基础理论研究、关键技术突破和业务系统研制方面取得了有广泛国际影响力的研究成果。在回顾中国数值天气预报技术及业务系统发展... 数值天气预报是天气预报业务和防灾减灾的核心科技。中国数值天气预报研究和业务应用一直受到高度重视,在基础理论研究、关键技术突破和业务系统研制方面取得了有广泛国际影响力的研究成果。在回顾中国数值天气预报技术及业务系统发展基础上,重点综述中国自主发展的GRAPES(Global Regional Assimilation and PrEdiction System)和YHGSM(YinHe Global Spectral Model)两大业务预报系统的重要科技进展。GRAPES在模式动力框架、四维变分资料同化、卫星资料同化技术、雷达资料同化应用、集合预报和云物理过程等方面实现了技术突破,建立了无缝隙的、包含确定性预报和集合预报系统的中国气象局数值天气预报业务体系。YHGSM持续走谱模式发展路线,突破了干空气质量守恒全球大气谱模式、集合四维变分资料同化、海-陆-气耦合集合预报等技术,建立了以高分辨率全球中期和月延伸数值预报系统为核心的数值预报体系。军队和地方自主研发的数值天气预报系统是长期坚持既定科学技术方向、学术研究和业务研制紧密结合的结果。 展开更多
关键词 数值天气预报 GRAPES YHGSM 半隐式半拉格朗日平流 格点模式 谱模式 物理过程 卫星资料同化 四维变 分资料同化 集合四维变分资料同化
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基于动态前缀提示及数据增强的情感四元组提取方法
5
作者 钟将 刘雨轩 +3 位作者 戴启祝 王佳祺 赖心怡 胡雯月 《计算机学报》 北大核心 2025年第5期1082-1099,共18页
在方面级情感分析(Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA)中,情感四元组提取是一个能全面分析情感且最具挑战性的任务。当前基于生成式的方法存在两方面局限性:(1)依赖于提示设计,无法针对任务动态优化,导致提示次优的问题;(2)未能充... 在方面级情感分析(Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA)中,情感四元组提取是一个能全面分析情感且最具挑战性的任务。当前基于生成式的方法存在两方面局限性:(1)依赖于提示设计,无法针对任务动态优化,导致提示次优的问题;(2)未能充分解决隐含情感数据不平衡的问题,导致在处理这类数据时性能不佳。为解决这些问题,本文提出了一种动态前缀提示方法(Dynamic Prefix Prompt),该方法利用可调整的前缀和注意力机制来动态优化提示。此外,本文设计了一种基于大语言模型的数据增强策略,该策略通过微调的方式来对齐数据扩充任务以平衡隐含情感数据。在两个真实应用的数据集上的实验表明,本文所提出的方法在Restaurants-ACOS和Laptop-ACOS数据集上F1分数分别提升3.60和2.20,同时在隐含情感数据中F1分数平均提升了4.23和4.67,达到目前最先进的水平,验证了本文方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 方面级情感分析 情感四元组提取 动态前缀提示 隐含情感数据 大语言模型 数据增强
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三维地质建模技术的最新进展和发展趋势 被引量:1
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作者 陈麒玉 荀磊 +3 位作者 崔哲思 周瑞鸿 陈大颉 刘刚 《地质科技通报》 北大核心 2025年第3期373-387,共15页
三维地质建模是一种综合运用计算机技术、空间信息理论、科学可视化、数理统计等前沿技术方法,对地质现象及过程进行三维数字化描述、表征和重建的技术。其目的是为地球科学家及地质工作者提供一个集科学研究、辅助设计和决策支持为一... 三维地质建模是一种综合运用计算机技术、空间信息理论、科学可视化、数理统计等前沿技术方法,对地质现象及过程进行三维数字化描述、表征和重建的技术。其目的是为地球科学家及地质工作者提供一个集科学研究、辅助设计和决策支持为一体的可视化平台,以便更加深入地理解和利用隐藏在地质现象和过程背后的本质涵义和规律。基于野外地质数据构建研究区域的三维地质模型已经成为涉及基础地质调查、自然资源勘查开发、地质灾害预测评价等地质研究及调查工作的必备任务。深入探讨了三维地质建模的研究对象、数据源、空间数据模型,以及3个不同视角理解的三维地质建模方法,全面总结了三维地质建模技术的最新进展。提供了三维地质建模技术在矿产预测、地质灾害预警、城市地下空间规划、油气藏储层表征等领域的实践案例。最后结合当前研究现状给出了三维地质建模及相关技术的未来发展趋势。 展开更多
关键词 三维地质建模 空间数据模型 数据驱动与模型驱动 显式建模与隐式建模 地质统计模拟 智能地质建模
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基于LDA-HMM的专利技术主题演化趋势分析——以船用柴油机技术为例 被引量:53
7
作者 陈伟 林超然 +1 位作者 李金秋 杨早立 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第7期732-741,共10页
如何在专利数据海洋中挖掘技术主题的研究现状、识别具有潜力的研发热点,对企业和国家来说都是至关重要的战略议题。针对目前技术主题演化趋势预测研究中存在的不足:技术创新过程中随机特征的忽视、人工分类的缺陷以及专业术语难以识别... 如何在专利数据海洋中挖掘技术主题的研究现状、识别具有潜力的研发热点,对企业和国家来说都是至关重要的战略议题。针对目前技术主题演化趋势预测研究中存在的不足:技术创新过程中随机特征的忽视、人工分类的缺陷以及专业术语难以识别等问题,本研究提出一种组合方法,首先使用维特比(Viterbi)算法识别专利文献中的专业术语,其次利用机器学习中的隐含狄利克雷分布(LDA)算法捕捉专利文献中潜在的技术主题聚类,分析各时期技术主题的分布特征和演变规律,然后结合包含双重随机过程的隐马尔可夫模型(HMM)对未来技术趋势进行定量预测,最后以船用柴油机技术为例,应用上述组合方法分析船用柴油机技术的主题分布、演化规律及未来趋势。对比实验显示本文方法具有有效性和实用价值。 展开更多
关键词 主题模型 隐含狄利克雷分布 隐马尔可夫过程 技术演化
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基于HMM方法的银行票据自动识别 被引量:5
8
作者 王贵新 汪同庆 +3 位作者 宛西原 刘建胜 李建平 居琰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期544-549,共6页
利用隐态马尔可夫模型 (HMMs) ,对银行票据中金额的大小写数据识别问题进行了研究 主要内容包括建立新颖的文字分割算法 ;设计HMM训练和识别算法 在HMM系统中 ,将使用频率比较高的手写体错别字和同音字作为不同的字符类来处理 ;同时在... 利用隐态马尔可夫模型 (HMMs) ,对银行票据中金额的大小写数据识别问题进行了研究 主要内容包括建立新颖的文字分割算法 ;设计HMM训练和识别算法 在HMM系统中 ,将使用频率比较高的手写体错别字和同音字作为不同的字符类来处理 ;同时在HMM的训练过程中 ,提出了平滑参数的新方法 实验结果表明 ,该方法在实践中是可行的 。 展开更多
关键词 汉字识别 数字识别 hmm方法 银行票据 自动识别 文字分刻算法 大小写数据识别
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基于HMM的步态身份识别 被引量:6
9
作者 高大利 吴清江 孙凌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第16期53-56,166,共5页
随着生物识别悄然兴起,生物识别技术逐渐成为新的身份识别技术。步态识别是生物特征识别技术的一个新兴子领域。文章就是将隐马尔可夫模型(HMM,HiddenMarkovModel)方法运用在步态身份识别中,并进行了其识别性能的研究。该文给出了一个基... 随着生物识别悄然兴起,生物识别技术逐渐成为新的身份识别技术。步态识别是生物特征识别技术的一个新兴子领域。文章就是将隐马尔可夫模型(HMM,HiddenMarkovModel)方法运用在步态身份识别中,并进行了其识别性能的研究。该文给出了一个基于HMM的步态身份识别方案,并进行了图像预处理,HMM参数训练和识别的研究,得出了一些有意义的结论。同时在中国科学院自动化研究所提供的CASIA步态数据库上进行了步态身份识别实验,实验结果表明:在侧面视角下采用此方法,具有较好的识别率。 展开更多
关键词 步态识别 hmm模型 hmm训练
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基于HMM-FNN模型的复杂动态手势识别 被引量:40
10
作者 王西颖 戴国忠 +1 位作者 张习文 张凤军 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期2302-2312,共11页
复杂动态手势识别是利用视频手势进行人机交互的关键问题.提出一种HMM-FNN模型结构.它整合了隐马尔可夫模型对时序数据的建模能力与模糊神经网络的模糊规则构建与推理能力,并将其应用到复杂动态手势的识别中.复杂动态手势具备两大特点:... 复杂动态手势识别是利用视频手势进行人机交互的关键问题.提出一种HMM-FNN模型结构.它整合了隐马尔可夫模型对时序数据的建模能力与模糊神经网络的模糊规则构建与推理能力,并将其应用到复杂动态手势的识别中.复杂动态手势具备两大特点:运动特征的可分解性与定义描述的模糊性.针对这两种特性,复杂手势被分解为手形变化、2D平面运动与Z轴方向运动3个子部分,分别利用HMM进行建模,HMM模型对观察子序列的似然概率被作为FNN的模糊隶属度,通过模糊规则推理,最终得到手势的分类类别.HMM-FNN方法将高维手势特征分解为低维子特征序列,降低了模型的复杂度.此外,它还可以充分利用人的经验辅助模型结构的创建与优化.实验表明,该方法是一种有效的复杂动态手势识别方法,并且优于传统的HMM模型方法. 展开更多
关键词 手势识别 hmm—FNN模型 复杂动态手势 人机交互
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基于SVM-HMM混合模型的说话人确认 被引量:19
11
作者 忻栋 杨莹春 吴朝晖 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第11期1080-1082,共3页
提出一个文本无关的说话人确认的算法 .该算法将支持向量机 (SVM)的输出通过 Sigm oid函数和高斯模型转化为概率 ,并作为隐式马尔可夫模型 (HMM)中各个隐状态的输出概率 .由于 HMM适于处理连续信号 ,SVM适于处理分类问题 ;同时 ,HMM更... 提出一个文本无关的说话人确认的算法 .该算法将支持向量机 (SVM)的输出通过 Sigm oid函数和高斯模型转化为概率 ,并作为隐式马尔可夫模型 (HMM)中各个隐状态的输出概率 .由于 HMM适于处理连续信号 ,SVM适于处理分类问题 ;同时 ,HMM更多地表达了类别内部的相似性 ,而 SVM则很大程度上反映了类别间的差异 ,因而根据两者不同的侧重点 ,使其组合获得了很好的效果 . 展开更多
关键词 SVM-hmm混合模型 说话人确认 支持向量机 隐式马尔可夫模型 语音信号处理 模式识别
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基于HMM的人工心理建模方法研究 被引量:5
12
作者 谷学静 王志良 +1 位作者 刘冀伟 刘杉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第12期30-32,共3页
提出一种基于HMM的人工情感模型。该模型将人类的情感过程视为两层随机过程,通过调整模型的初始参数,能够构建具有不同性格特征的心理模型;同时它作为情感引擎,能以概率的形式预测情感过程的最终结果。系统运行结果表明由该模型产生的... 提出一种基于HMM的人工情感模型。该模型将人类的情感过程视为两层随机过程,通过调整模型的初始参数,能够构建具有不同性格特征的心理模型;同时它作为情感引擎,能以概率的形式预测情感过程的最终结果。系统运行结果表明由该模型产生的情感反应真实、自然。 展开更多
关键词 人工心理 隐马尔可夫模型 情感模型 情感计算
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基于IL-HMMs预测模型的地下水埋深预测研究 被引量:6
13
作者 苏凯 岳德鹏 +3 位作者 YANG Di 于强 马欢 张启斌 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期263-268,共6页
以西北干旱典型县域磴口县为研究区,基于增量学习的改进隐马尔可夫预测模型(IL-HMMs),对区域地下水埋深进行了预测研究。为检验IL-HMMs模型预测效果,将模型预测结果与2013年长观井的实测数据进行了比较;同时为检验模型的优劣性,与未经... 以西北干旱典型县域磴口县为研究区,基于增量学习的改进隐马尔可夫预测模型(IL-HMMs),对区域地下水埋深进行了预测研究。为检验IL-HMMs模型预测效果,将模型预测结果与2013年长观井的实测数据进行了比较;同时为检验模型的优劣性,与未经增量学习的隐马尔可夫模型(HMMs)、加权马尔可夫链(WMCP)和BP神经网络(BP neural network,BPNN)预测模型的预测结果进行了比较。结果表明:与其他几种预测模型相比,IL-HMMs模型预测精度显著提高,误差更小,有较好的鲁棒性。并使用IL-HMMs模型对2018年地下水埋深进行了预测,预测结果表明,2018年地下水年平均埋深略有增加、局部区域地下水埋深增量加剧。基于IL-HMMs模型的地下水埋深预测具有很好稳定性的同时对新数据加入又有很好的鲁棒性,可为地下水埋深动态预测提供思路与方法补充,为区域地下水资源开发利用和保护提供重要依据。 展开更多
关键词 地下水埋深 磴口县 增量学习 IL-hmms模型
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基于小波域HMM模型的稳健多比特图像水印算法 被引量:19
14
作者 张荣跃 倪江群 黄继武 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第7期1323-1332,共10页
稳健性是多比特图像水印的关键问题之一,提出了一种基于小波域隐马尔可夫模型(hiddenMarkovmodel,简称HMM)的多比特图像水印算法,该算法的主要特点为:(1)利用向量HMM模型精确描述图像小波系数间的统计特性,基于此统计模型的水印盲检测... 稳健性是多比特图像水印的关键问题之一,提出了一种基于小波域隐马尔可夫模型(hiddenMarkovmodel,简称HMM)的多比特图像水印算法,该算法的主要特点为:(1)利用向量HMM模型精确描述图像小波系数间的统计特性,基于此统计模型的水印盲检测系统较之传统的相关检测器,在性能上有显著的提升;(2)结合视觉掩盖特性,自适应地调整水印嵌入强度,使之在一定的嵌入强度下,视觉主观失真较小;(3)提出了一种适合隐马尔可夫模型树型结构的多比特数据优化嵌入策略和最大似然检测.数值仿真结果表明,该算法可以较好地利用图像小波域的低频子带以实现较大容量图像水印的嵌入,并在抵抗Stirmark平台攻击,如JPEG压缩、加噪、中值滤波和线性滤波等方面具有很强的稳健性. 展开更多
关键词 多比特水印 hmm模型 小波 稳健性 盲检测
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基于AR-连续HMM的故障诊断模型及应用 被引量:7
15
作者 柳新民 邱静 刘冠军 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2005年第3期350-352,360,共4页
在状态监测与故障诊断中,被测设备的状态一般不能直接观察到,要通过测量被测设备的表现来感知,这和隐马尔可夫模型(HMM)在本质是相通的。因此可以利用连续高斯密度混合HMM分析被测设备的振动信号,首先以AR模型系数为特征,研究不同状态... 在状态监测与故障诊断中,被测设备的状态一般不能直接观察到,要通过测量被测设备的表现来感知,这和隐马尔可夫模型(HMM)在本质是相通的。因此可以利用连续高斯密度混合HMM分析被测设备的振动信号,首先以AR模型系数为特征,研究不同状态数与不同混合高斯数对HMM模型分类的影响,再利用较优的状态数与混合高斯数HMM模型进行状态监测和故障诊断,诊断与对比实验结果表明该方法能利用少量样本进行训练和有效诊断。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 hmm AR模型
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基于部件HMM级联的联机手写体汉字识别方法 被引量:5
16
作者 赵巍 刘家锋 唐降龙 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期570-573,共4页
为了对自由手写汉字进行有效地表征和识别,提出了一种识别自由手写体汉字的级联HMM方法,在部件HMM模型基础上将各模型按照统计概率连接,它扩展了HMM的模式描述方式,允许在级联模型上表征状态的跳跃、转移和驻留等.通过共享手写汉字部件... 为了对自由手写汉字进行有效地表征和识别,提出了一种识别自由手写体汉字的级联HMM方法,在部件HMM模型基础上将各模型按照统计概率连接,它扩展了HMM的模式描述方式,允许在级联模型上表征状态的跳跃、转移和驻留等.通过共享手写汉字部件模型来描述级联状态转移概率,可以更可靠地刻画自由手写体的行为特点.采用面向级联的Viterbi算法,无需做部件的分割和标注.通过一定条件下的对比实验训练与识别表明,该方法的第一候选识别率为87 89%,而基于分段HMM识别方法的第一候选识别率为86 17%,降低错误识别率12 4%. 展开更多
关键词 hmm级联 手写体 汉字识别方法 VITERBI算法 第一候选识别率
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SVM+BiHMM:基于统计方法的元数据抽取混合模型 被引量:27
17
作者 张铭 银平 +1 位作者 邓志鸿 杨冬青 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期358-368,共11页
提出了一种SVM+BiHMM的混合元数据自动抽取方法.该方法基于SVM(support vector machine)和二元HMM(bigram HMM(hidden Markov model),简称BiHMM)理论.二元HMM模型BiHMM在保持模型结构不变的前提下,通过区分首发概率和状态内部发射概率,... 提出了一种SVM+BiHMM的混合元数据自动抽取方法.该方法基于SVM(support vector machine)和二元HMM(bigram HMM(hidden Markov model),简称BiHMM)理论.二元HMM模型BiHMM在保持模型结构不变的前提下,通过区分首发概率和状态内部发射概率,修改了HMM发射概率计算模型.在SVM+BiHMM复合模型中,首先根据规则把论文粗分为论文头、正文以及引文部分,然后建立SVM模型把文本块划分为元数据子类,接着采用Sigmoid双弯曲函数把SVM分类结果用于拟合调整BiHMM模型的单词发射概率,最后用复合模型进行元数据抽取.SVM方法有效考虑了块间联系,BiHMM模型充分考虑了单词在状态内部的位置信息,二者的元数据抽取结果得到了很好的互补和修正,实验评测结果表明,SVM+BiHMM算法的抽取效果优于其他方法. 展开更多
关键词 元数据抽取 基于规则的信息抽取 支持向量机 隐马尔科夫模型 二元 hmm模型
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基于LMD和HMM的旋转机械故障诊断 被引量:20
18
作者 孟宗 闫晓丽 王亚超 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第21期2942-2946,2951,共6页
提出了基于局部均值分解(LMD)和隐马尔科夫模型(HMM)的旋转机械故障诊断方法。首先,对故障信号进行局部均值分解,提取瞬时能量作为故障特征向量;然后将故障特征向量输入HMM分类器进行模式识别,输出各状态的似然概率;以最大似然概率所对... 提出了基于局部均值分解(LMD)和隐马尔科夫模型(HMM)的旋转机械故障诊断方法。首先,对故障信号进行局部均值分解,提取瞬时能量作为故障特征向量;然后将故障特征向量输入HMM分类器进行模式识别,输出各状态的似然概率;以最大似然概率所对应的故障状态为诊断结果。通过滚动轴承点蚀故障诊断试验验证了该方法的有效性,并将其与基于EMD-HMM的故障诊断方法进行了比较。结果表明,基于LMD-HMM的故障诊断方法更适用于旋转机械的故障诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 旋转机械 局部均值分解 隐马尔科夫模型
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基于Contourlet子带能量特征多HMM融合的静脉识别 被引量:6
19
作者 贾旭 薛定宇 +1 位作者 崔建江 刘晶 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1877-1882,共6页
为了准确识别人的身份,该文提出了一种以轮廓波(Contourlet)变换后不同尺度下的子带能量为特征,建立并融合多个隐马尔科夫模型(HMM)的手背静脉识别算法。该算法首先采用了光强可调的近红外阵列光源,通过逐步增加光强来获得手背静脉图像... 为了准确识别人的身份,该文提出了一种以轮廓波(Contourlet)变换后不同尺度下的子带能量为特征,建立并融合多个隐马尔科夫模型(HMM)的手背静脉识别算法。该算法首先采用了光强可调的近红外阵列光源,通过逐步增加光强来获得手背静脉图像序列;而后,将每一静脉图像进行Contourlet变换,并计算不同尺度下每一子带的能量,以3个尺度下子带能量作为特征观测值建立3个HMM;最后,融合3个HMM计算得到的观测值发生概率,将融合结果与阈值作比较,从而完成静脉识别过程。实验结果表明,提出的算法可以使真实匹配与虚假匹配的区分度最大化,与基于特征点或静脉信息融合的识别算法相比,正确识别率得到了提高。 展开更多
关键词 特征提取 静脉识别 轮廓波变换 隐马尔科夫模型(hmm)
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基于适应加权非对称AdaBoost HMM的三维模型分类算法 被引量:4
20
作者 刘小明 尹建伟 +1 位作者 冯志林 董金祥 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期1300-1305,共6页
针对三维模型的分类问题,提出了一种适应性加权非对称AdaBoost隐马尔克夫模型(HMM)分类算法.算法中提出了由三维模型表面的绝对法向量表示的两种新特征,将经过归一化和姿态调整的三维模型划分为若干部分,各部分对应HMM的一个状态,对各... 针对三维模型的分类问题,提出了一种适应性加权非对称AdaBoost隐马尔克夫模型(HMM)分类算法.算法中提出了由三维模型表面的绝对法向量表示的两种新特征,将经过归一化和姿态调整的三维模型划分为若干部分,各部分对应HMM的一个状态,对各部分提取特征并用主成分分析(PCA)降维,对模型的4种特征对应的弱分类器使用非对称AdaBoost算法进行boosting.HMM的结构及参数初始值由模型姿势调整的可能形式及观测顺序确定,训练过程中参数用期望最大化方法计算,最后使用加权相似度计算对三维模型分类.分析及试验结果表明,与基于分布函数的分类算法相比,该算法明显提高了正确率.适应性加权后,分类正确率可进一步提高. 展开更多
关键词 三维模型分类 隐马尔克夫模型 非对称Adaboost
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