基于隐马尔科夫模型(HMM)与张量分解的两阶段个性化推荐模型与应用 被引量：1

1

作者 张浩 何杰 +2 位作者 李慧宗 赵钢 周凌云 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第19期84-90,115,共8页

针对个性化推荐系统中用户偏好的进化学习与高维稀疏数据处理的问题。受隐马尔科夫模型(HMM)结构特征启发,提出了一种考虑上下文感知的两阶段用户偏好集推理策略的个性化推荐算法(HHRA算法)。通过对系统历史评分信息的处理,将用户偏好... 针对个性化推荐系统中用户偏好的进化学习与高维稀疏数据处理的问题。受隐马尔科夫模型(HMM)结构特征启发,提出了一种考虑上下文感知的两阶段用户偏好集推理策略的个性化推荐算法(HHRA算法)。通过对系统历史评分信息的处理,将用户偏好的提取过程抽象为一个HMM模型,来进行第一阶段的用户偏好集学习与推理。然后在此基础上,引入用户的实时上下文信息,构建了一种融入用户实时偏好的张量模型,并基于一种改进的高阶奇异值分解算法来处理高维稀疏的数据集,对模型进行优化求解,生成最优推荐集合。实验设计在3个具有不同特征的真实数据集上将HHRA算法与传统经典推荐算法进行对比分析,结果显示HHRA算法具有较好的适应性和推荐质量。 展开更多

关键词 用户偏好 隐马尔科夫模型(hmm) 高阶奇异值分解算法 推荐系统

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改进隐马尔科夫模型的地面装备退化状态识别 被引量：3

2

作者 郭森 王大为 +2 位作者 张绍伟 冯安安 何文海 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期32-40,共9页

传统隐马尔科夫模型(HMM)解决地面装备中关键设备退化状态识别问题时,在学习训练过程中参数容易局部收敛导致识别精度较低,针对这一问题,提出一种基于自适应粒子群优化的改进HMM算法。在基础粒子群算法中加入惯性权重因子,并根据算法迭... 传统隐马尔科夫模型(HMM)解决地面装备中关键设备退化状态识别问题时,在学习训练过程中参数容易局部收敛导致识别精度较低,针对这一问题,提出一种基于自适应粒子群优化的改进HMM算法。在基础粒子群算法中加入惯性权重因子,并根据算法迭代结果对算法各因子大小进行动态控制,增强该算法的全局搜索能力。改进后的粒子群算法融入HMM模型训练过程参数学习的优化过程,能够提高HMM的训练精度。将其应用到地面装备中油机电站的退化状态识别当中,对实测振动数据进行分析,与标准算法相比,发现所提算法对油机处于不同退化状态的分类准确率都有所提升,整体识别精度达到96.4%。结果表明,基于自适应粒子群优化的HMM退化状态识别方法能够有效解决传统模型的局部收敛问题。 展开更多

关键词 地面装备 退化状态识别 隐马尔科夫模型(hmm) 自适应优化 粒子群算法(PSO)

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易流态化货物船运风险评判的隐马尔科夫模型 被引量：6

3

作者 吴建军 刘英学 +1 位作者 胡甚平 赵义豪 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期73-78,共6页

为了预报船载易流态化固体散装货物的风险态势,利用隐马尔科夫模型(HMM),定量化评判船舶营运安全风险。首先确定易流态化货物船舶运输风险的影响因素,构建评判结构模型,采用HMM刻画变量的关联特征;然后通过问卷调查数据和Baum-Welch算... 为了预报船载易流态化固体散装货物的风险态势,利用隐马尔科夫模型(HMM),定量化评判船舶营运安全风险。首先确定易流态化货物船舶运输风险的影响因素,构建评判结构模型,采用HMM刻画变量的关联特征;然后通过问卷调查数据和Baum-Welch算法确定模型参数,根据特定的航次信息,结合前向算法和风险衡准描述风险瞬态和风险态势;最后通过建立多场景的模拟航次,检验风险评判模型的有效性。研究表明:航次前阶段货物流态性对船运风险的影响明显,影响度为1.49;后阶段环境恶化对船运风险影响大,影响度高达1.65。 展开更多

关键词 船舶运输 易流态化固体散装货物 隐马尔科夫模型(hmm) 营运安全风险 评判

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在部分信息下股票收益服从隐马尔科夫模型的最优交易策略 被引量：3

4

作者 李钰 费为银 +1 位作者 石学芹 李娟 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期758-762,共5页

讨论了部分信息下股票支付红利的最优交易策略.考虑一个多种股票模型,股票价格过程满足随机微分方程,股票价格的瞬时收益率由有限状态连续时间的马尔科夫链刻画.在投资者终端财富预期效用最大化目标下,利用隐马尔科夫模型(HMM)滤波理论... 讨论了部分信息下股票支付红利的最优交易策略.考虑一个多种股票模型,股票价格过程满足随机微分方程,股票价格的瞬时收益率由有限状态连续时间的马尔科夫链刻画.在投资者终端财富预期效用最大化目标下,利用隐马尔科夫模型(HMM)滤波理论和Malliavin分析,导出最优交易策略的显式表达式. 展开更多

关键词 投资组合最优化 部分信息 红利率 隐马尔科夫模型(hmm)滤波 Malliavin分析

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隐马尔科夫模型及其在面像识别中的应用 被引量：5

5

作者 刘春丽 陈树中 韩安奇 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2004年第4期68-70,共3页

本文介绍了隐马尔科夫模型、面像识别技术 ,提出了基于HMM的面像识别方法 ,评估了基于HMM的面像识别软件 。

关键词 隐马尔科夫模型 面像识别 hmm VITERBI算法 Barrel-Welch算法

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基于最大熵马尔科夫模型的绩效评价方法 被引量：2

6

作者 朱磊 牛绿茵 +1 位作者 宋士吉 张玉利 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期337-344,共8页

本文提出了一种基于最大熵马尔科夫模型的绩效评价方法.该方法采用马氏模型来定量化建模专家打分过程,采用特征函数表征打分规则,通过在训练集上最大化熵来获得符合专家经验的最优的打分模型.与传统方法相比,所提出的方法可以融合各种... 本文提出了一种基于最大熵马尔科夫模型的绩效评价方法.该方法采用马氏模型来定量化建模专家打分过程,采用特征函数表征打分规则,通过在训练集上最大化熵来获得符合专家经验的最优的打分模型.与传统方法相比,所提出的方法可以融合各种打分规则、专家经验和指标逻辑关系得到综合打分结果.为了提高模型的训练和打分的效率,本文提出了基于改进迭代算法的参数估计方法,并利用Viterbi算法进行快速打分计算.利用中国大洋协会绩效评价指标体系历史数据进行的仿真实验表明,与BP神经网络方法和最大熵方法进行对比,本文所提出的方法具有更高的打分正确率. 展开更多

关键词 绩效评价方法 最大熵马尔科夫模型 最大熵 隐马尔科夫模型 VITERBI算法 改进迭代算法

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基于高斯混合-隐马尔科夫融合算法识别奶牛步态时相 被引量：4

7

作者 张楷 韩书庆 +2 位作者 程国栋 吴赛赛 刘继芳 《智慧农业（中英文）》 2022年第2期53-63,共11页

奶牛步态时相是反映奶牛健康及跛行严重程度的重要指标。为准确自动识别奶牛步态时相,本研究提出一种融合高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的无监督学习奶牛步态时相识别算法GMM-HM... 奶牛步态时相是反映奶牛健康及跛行严重程度的重要指标。为准确自动识别奶牛步态时相,本研究提出一种融合高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的无监督学习奶牛步态时相识别算法GMM-HMM。使用惯性测量单元采集奶牛后肢加速度和角速度信号,通过卡尔曼滤波消除噪声,筛选并提取特征值,构建GMM-HMM模型,实现奶牛静立相、连续步态中的站立相和摆动相等3种步态时相的自动识别。结果表明,静立相识别的准确率、召回率和F_(1)分别为89.28%、90.95%和90.91%,连续步态中的站立相识别的准确率、召回率和F_(1)分别为91.55%、86.71%和89.06%,连续步态中的摆动相识别的准确率、召回率和F_(1)分别为86.67%、91.51%和89.03%。奶牛步态分割的准确率为91.67%,相较于基于事件的峰值检测法和动态时间规整算法准确率分别提高了4.23%和1.1%。本研究可为下一步基于穿戴式步态分析的奶牛跛行特征提取提供技术参考。 展开更多

关键词 隐马尔科夫模型 无监督学习 自动识别 峰值检测 高斯混合模型 惯性测量单元 hmm模型 步态分析

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隐马尔可夫模型和支持向量机混合模型声识别 被引量：6

8

作者 刘辉 杨俊安 许学忠 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2009年第6期33-37,共5页

为弥补单一模型在识别低空飞行目标时的不足,进一步提高低空飞行目标的识别率,提出一种基于HMM和SVM混合结构的低空飞行目标声识别算法。针对战场环境下声信号的特点,算法综合考虑HMM适合处理连续动态信号及SVM小样本情况下的强分类能力... 为弥补单一模型在识别低空飞行目标时的不足,进一步提高低空飞行目标的识别率,提出一种基于HMM和SVM混合结构的低空飞行目标声识别算法。针对战场环境下声信号的特点,算法综合考虑HMM适合处理连续动态信号及SVM小样本情况下的强分类能力,利用HMM处理待辨识的连续动态信号,将HMM易混淆的信号作为与待辨识信号较为相似的模式类,形成候选模式集,再由SVM在候选模式中对待辨识信号作最后决策。实际数据的识别结果表明相对于单一的HMM和SVM,混合模型的识别率有一定的提高。 展开更多

关键词 低空飞行目标识别 隐马尔科夫模型(hmm) 支持向量机(SVM)

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一种基于HMM模型改进的地图匹配算法 被引量：17

9

作者 刘旻 李梅 +1 位作者 徐晓宇 毛善君 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1235-1241,共7页

针对轨迹数据在线地图匹配中难以同时保障算法的准确率和时间效率的问题,提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)改进的在线地图匹配算法,并提出综合距离因素和方向因素计算发射概率的方法。与其他全局或者局部算法的不同之处在于,改进的在线... 针对轨迹数据在线地图匹配中难以同时保障算法的准确率和时间效率的问题,提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)改进的在线地图匹配算法,并提出综合距离因素和方向因素计算发射概率的方法。与其他全局或者局部算法的不同之处在于,改进的在线地图匹配算法引入可靠点进行轨迹分割,减少了转移概率的计算和匹配结果的输出延时。用西雅图市浮动车的轨迹数据进行算法的实验验证,结果表明,与传统的HMM地图匹配算法相比,改进的算法在准确率和时间效率上更优,能够满足在线地图匹配的需求。 展开更多

关键词 地图匹配 隐马尔科夫模型(hmm) 可靠点 转移概率 发射概率

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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

10

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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基于混合模型HMM/RBF的数字语音识别 被引量：7

11

作者 王朋 陈树中 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第12期136-138,共3页

提出一种离散隐马尔科夫模型(hidden Markov model，HMM)和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络相结合应用于汉语数码语音识别(Mmandarin Ddigit Speech Recognition,MDSR)的方法。同时采用了一系列改进方法，使汉语数码语... 提出一种离散隐马尔科夫模型(hidden Markov model，HMM)和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络相结合应用于汉语数码语音识别(Mmandarin Ddigit Speech Recognition,MDSR)的方法。同时采用了一系列改进方法，使汉语数码语音的识别率达到了99.7%。 展开更多

关键词 混合模型 hmm RBF 数字语音识别 数码语音识别 隐马尔科夫模型 径向基函数 人工神经网络

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基于符号特征的隐马模型在WEB信息提取中的应用 被引量：1

12

作者 马永进 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第5期281-284,共4页

针对以词元作为观察集的隐马尔科夫模型的不足,利用词元的结构特征对词元进行归类,提出基于符号特征的隐马尔科夫模型。该模型中的每个状态均用若干符号特征进行表达,并用正则表达式和利用文本推断得出的特征列表对符号特征加以描述。... 针对以词元作为观察集的隐马尔科夫模型的不足,利用词元的结构特征对词元进行归类,提出基于符号特征的隐马尔科夫模型。该模型中的每个状态均用若干符号特征进行表达,并用正则表达式和利用文本推断得出的特征列表对符号特征加以描述。在此基础上利用Veterbi算法对科研人员个人主页中的科研信息进行提取试验,在较高信息冗余度的情况下,获得了较好的效果。 展开更多

关键词 隐马尔科夫模型(hmm) 符号特征 信息提取

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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

13

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HMM的风电机组齿轮箱故障诊断研究 被引量：14

14

作者 杨志凌 姚治业 王瑞明 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期2574-2581,共8页

应用隐马尔科夫模型识别风电机组齿轮箱故障模式,研究振动信号特征提取方法,并根据特征值的敏感程度进行优化选择;应用两种隐马尔科夫模型(HMM)对齿轮箱在不同运行状态下的振动信号进行分析识别,并且对识别结果进行对比。结果表明:隐马... 应用隐马尔科夫模型识别风电机组齿轮箱故障模式,研究振动信号特征提取方法,并根据特征值的敏感程度进行优化选择;应用两种隐马尔科夫模型(HMM)对齿轮箱在不同运行状态下的振动信号进行分析识别,并且对识别结果进行对比。结果表明:隐马尔可夫模型能快速有效地识别齿轮箱中磨损、断齿等故障模式,适用性良好,可应用于实际齿轮箱系统的故障诊断。 展开更多

关键词 隐马尔科夫模型(hmm) 故障诊断 特征提取 齿轮箱 振动信号

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基于Kinect的动态手势识别算法改进与实现 被引量：6

15

作者 李国友 孟岩 +1 位作者 闫春玮 宋成全 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2019年第9期841-851,共11页

为解决隐马尔科夫模型(HMM)算法在动态手势识别中存在的准确率不高、容易受未定义手势的干扰、难以适应复杂背景等问题,本文提出了一种基于Kinect V2传感器改进的HMM动态手势识别方法。该方法进行手势分割后,以质心运动轨迹正切角的值... 为解决隐马尔科夫模型(HMM)算法在动态手势识别中存在的准确率不高、容易受未定义手势的干扰、难以适应复杂背景等问题,本文提出了一种基于Kinect V2传感器改进的HMM动态手势识别方法。该方法进行手势分割后,以质心运动轨迹正切角的值进行均匀量化编码,通过设置概率阈值模型及编码的种类来排除未定义手势、进行动态手势识别,并对比不同实验环境下的识别效果。实验结果表明,改进后的HMM算法有效地排除了多种未定义手势,能够适应复杂背景和黑暗条件,而且能够提高对已定义手势的识别率。 展开更多

关键词 KINECT V2传感器 动态手势识别 改进隐马尔科夫模型(hmm) 未定义手势 识别率

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基于Kinect 3D节点的连续HMM手语识别 被引量：3

16

作者 沈娟 王硕 郭丹 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期638-642,共5页

文章提出了一种基于Kinect 3D节点的连续隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)手语识别方法。首先对Kinect 3D节点三维坐标采用距离换算的方法获取其骨架特征表达,转换后的特征维度减少为原来节点特征的2/3,降低了计算过程中的存储... 文章提出了一种基于Kinect 3D节点的连续隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)手语识别方法。首先对Kinect 3D节点三维坐标采用距离换算的方法获取其骨架特征表达,转换后的特征维度减少为原来节点特征的2/3,降低了计算过程中的存储开销;再针对人体体型大小所带来的差异,设置最小-最大归一法及最大值归一化方法;在此基础上,为强化骨架特征变化的特征表达,文章进而提出了用来捕获对骨架动态变化度量的相对归一化法;最后,在最终所获得的骨架特征表达上,构建基于高斯混合的隐马尔科夫模型(hidden Markov model with Gaussian mixture models,GMM-HMM)进行手势识别。实验证明采用相对归一法能够消除原3D节点中坐标漂移、体型各异、动态手势变化导致难以表达的弊端,实现了有效的骨架特征表达,并在识别精度上有了较好的提升。 展开更多

关键词 Kinect传感器 3D节点 归一化 手语识别 隐马尔科夫模型(hmm)

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一种改进的DBSCAN算法及其应用 被引量：29

17

作者 李双庆 慕升弟 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第8期72-76,共5页

对网络流量等大规模数据,基于密度的DBSCAN聚类算法收敛时间过长、对某些流量聚类效果欠佳。在基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的流量识别研究背景下,提出一种改进的DBSCAN算法,从减少每次区域查询次数及查询时间两方面提... 对网络流量等大规模数据,基于密度的DBSCAN聚类算法收敛时间过长、对某些流量聚类效果欠佳。在基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的流量识别研究背景下,提出一种改进的DBSCAN算法,从减少每次区域查询次数及查询时间两方面提高算法的时间效率和准确率。并创新性地采用分治策略将新算法应用于自动构建网络协议的HMM模型。实验结果表明,改进的DBSCAN算法在保证聚类准确率的同时大大提高了时间效率,并能通过对网络流数据包进行聚类,正确完成网络协议HMM模型的自动建模。 展开更多

关键词 DBSCAN算法 隐马尔科夫模型(hmm) 分治 自动建模

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基于HMM的机载UWB SAR图像中的点目标检测 被引量：2

18

作者 方学立 梁甸农 王岩 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2004年第9期46-49,共4页

UWBSAR图像中的目标检测通常指二面角目标检测 ,点目标检测由于没有发现军用车辆等人造目标这一直接效益而受到较少关注。为满足一些UWBSAR图像中检测点目标的需求 (如图像融合时的配准 ,通过路灯和树木进行道路检测和为了抑制树干杂波... UWBSAR图像中的目标检测通常指二面角目标检测 ,点目标检测由于没有发现军用车辆等人造目标这一直接效益而受到较少关注。为满足一些UWBSAR图像中检测点目标的需求 (如图像融合时的配准 ,通过路灯和树木进行道路检测和为了抑制树干杂波而识别树干杂波等 )而研究了其中的点目标检测问题。通过综合运用方向依赖滤波、隐马尔可夫模型和恒虚警率检测技术 。 展开更多

关键词 hmm 超宽带合成孔径雷达 隐马尔科夫模型 点目标检测

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半连续HMM码本生成算法的研究 被引量：1

19

作者 李军 朱小燕 王东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第12期131-133,共3页

对基于半连续隐马尔科夫模型(SCHMM)语音识别系统的码本生成算法及其原理进行了探讨。阐述了译码器扰动简化随机松弛聚类算法(SR-D)，并将其应用到初始码本生成中。实验结果表明这种方法能显著地提高系统性能。初始码本生成后，采用最... 对基于半连续隐马尔科夫模型(SCHMM)语音识别系统的码本生成算法及其原理进行了探讨。阐述了译码器扰动简化随机松弛聚类算法(SR-D)，并将其应用到初始码本生成中。实验结果表明这种方法能显著地提高系统性能。初始码本生成后，采用最大似然准则对生成的码本进行了训练，使得码本和SCHMM其它参数达到较好的一致。也探讨了码本大小及其对最终性能的影响并给出了相关实验结果。 展开更多

关键词 hmm 码本生成算法 语音识别 半连续隐马尔科夫模型 聚类 随机松驰

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基于HMM的卡尔曼蛇跟踪 被引量：1

20

作者 马波 张田文 李培华 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第10期1236-1241,共6页

隐马尔科夫模型 (HMM)提供了一种概率框架融合多量测信息 ,并能够通过转移概率来表达曲线的平滑性 ,以得到更准确的量测结果 利用HMM所得到的结果作为量测信息输入到卡尔曼蛇滤波系统中 ,可明显地增强抗干扰能力和跟踪的鲁棒性 从样条... 隐马尔科夫模型 (HMM)提供了一种概率框架融合多量测信息 ,并能够通过转移概率来表达曲线的平滑性 ,以得到更准确的量测结果 利用HMM所得到的结果作为量测信息输入到卡尔曼蛇滤波系统中 ,可明显地增强抗干扰能力和跟踪的鲁棒性 从样条向量空间新的内积与范数定义出发 ,对于形状矩阵的正交化处理可以进一步增强滤波系统的稳定性 。 展开更多

关键词 卡尔曼滤波器 隐马尔科夫模型 hmm 卡尔曼蛇跟踪 概率

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