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隐Markov模型及其在慢性病流行病学研究中的应用 被引量:11
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作者 潘海燕 丁元林 +1 位作者 胡利人 孔丹莉 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2009年第1期38-40,共3页
目的探讨隐Markov模型在慢性病流行病学研究领域中的应用。方法以2型糖尿病为例,应用多状态隐Markov模型对2型糖尿病的影响因素进行分析。结果采用隐Markov模型分析2型糖尿病不同发展阶段的影响因素取得了较为满意的效果。结论隐Markov... 目的探讨隐Markov模型在慢性病流行病学研究领域中的应用。方法以2型糖尿病为例,应用多状态隐Markov模型对2型糖尿病的影响因素进行分析。结果采用隐Markov模型分析2型糖尿病不同发展阶段的影响因素取得了较为满意的效果。结论隐Markov模型是探讨慢性病影响因素的有效工具,在慢性病流行病学研究中具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 markov模型 markov模型 2型糖尿病
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多参数融合的搬运作业人体疲劳评估
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作者 侯智 杨尚 施乃勇 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第8期11-15,共5页
长时间的人工搬运易导致人体疲劳,进而引发安全事故,为有效评估人体疲劳状态,预防身体伤害和事故的发生,提出了一种基于HRV-SpO_(2)多参数融合的人体疲劳评估模型。首先,使用心率传感器和光电传感器采集志愿者的心电信号(ECG)和血氧脉... 长时间的人工搬运易导致人体疲劳,进而引发安全事故,为有效评估人体疲劳状态,预防身体伤害和事故的发生,提出了一种基于HRV-SpO_(2)多参数融合的人体疲劳评估模型。首先,使用心率传感器和光电传感器采集志愿者的心电信号(ECG)和血氧脉搏波信号。其次,对数据进行预处理和时域分析,选定心率变异率(HRV)和血氧饱和度(SpO_(2))作为特征参数。然后,基于隐马尔可夫(HMM)理论建立HRV-SpO_(2)多参数融合疲劳评估模型。最后,利用Baum-Welch、Viterbi算法进行参数训练并验证模型的有效性。结果表明:该模型对人体疲劳状态评估的准确度达到95%以上,且较单一参数的疲劳评估模型准确性更高。 展开更多
关键词 人体疲劳评估 多参数融合 隐马尔科夫模型(HMM) HRV SpO_(2)
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基于二型模糊逻辑的多线程数据竞争检测方法研究 被引量:2
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作者 杨璐 余守文 严建峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第12期135-143,共9页
多线程机制以其诸多优势在程序开发中被广泛使用,然而随着多线程软件规模的增长,程序中潜存着许多并发缺陷,最常见的并发缺陷是数据竞争和死锁。目前,针对这些并发缺陷的检测手段都无法处理线程时序的不确定性,无法处理运行时环境对线... 多线程机制以其诸多优势在程序开发中被广泛使用,然而随着多线程软件规模的增长,程序中潜存着许多并发缺陷,最常见的并发缺陷是数据竞争和死锁。目前,针对这些并发缺陷的检测手段都无法处理线程时序的不确定性,无法处理运行时环境对线程时序的影响,同时也不能计算这些并发缺陷发生的概率并根据概率生成其处理优先级。针对以上问题,提出了一种基于二型模糊逻辑的多线程数据竞争检测方法。该方法将传统的多线程时序分析和缺陷检测方法作为预处理,考虑程序运行时环境因素对线程时序的影响,利用二型模糊逻辑和隐马尔科夫模型对待检测程序建模,计算待检测程序在某一系统负载下的时序概率,并根据时序概率生成时序缺陷处理优先级列表供软件开发人员参考。 展开更多
关键词 二型模糊逻辑 隐马尔科夫模型 数据竞争检测
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融合对应信息的粒迁移学习及文本序列应用
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作者 孙世昶 林鸿飞 +1 位作者 刘洪波 孟佳娜 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第6期1256-1261,共6页
迁移学习可以增强模型对微博等新的文本域进行序列识别的能力,但是现有迁移学习方法对不完备信息的处理能力有限,同时现有的为迁移学习服务的粒计算方法难以对文本序列域进行粒化.本文提出融合对应信息和标注信息的粒化方法,从而使粒计... 迁移学习可以增强模型对微博等新的文本域进行序列识别的能力,但是现有迁移学习方法对不完备信息的处理能力有限,同时现有的为迁移学习服务的粒计算方法难以对文本序列域进行粒化.本文提出融合对应信息和标注信息的粒化方法,从而使粒计算方法可以用于处理文本序列的迁移学习问题,扩展了基于粒计算的迁移学习的理论和应用.本文首先通过模糊聚类方法表示出对应关系启发中的不确定性,并通过二型模糊集的形式建立融合对应信息和标注信息的跨域文本信息粒.然后建立粒隐马尔可夫模型,以由粗到精的方式处理信息粒.在微博语料和平衡语料上进行了大量的词性标注实验,正确率的提升证明了方法的有效性. 展开更多
关键词 粒计算 迁移学习 二型模糊集 隐马尔可夫模型 微博词性标注
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基于改进小波域隐马尔可夫模型的遥感图像分割 被引量:5
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作者 郭松涛 孙强 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期286-289,共4页
该文提出了一种基于改进小波域隐马尔可夫树(HMT)模型进行图像分割的方法。该方法利用基于希尔伯特变换对的二维方向小波,这种小波变换具有平移不变性、方向检测性好的特点。同时该方法还利用拓展HMT对该改进小波域中尺度间的小波系数... 该文提出了一种基于改进小波域隐马尔可夫树(HMT)模型进行图像分割的方法。该方法利用基于希尔伯特变换对的二维方向小波,这种小波变换具有平移不变性、方向检测性好的特点。同时该方法还利用拓展HMT对该改进小波域中尺度间的小波系数相关性进行建模,并结合多背景融合技术进行遥感图像的分割,得到了优于已有文献的分割结果,而且与同类算法相比,降低了算法所需的计算量。 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 多尺度分割 希尔伯特变换对 二维方向小波 多背景
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