基于高斯混合-隐马尔可夫模型的速差转向履带车辆横向控制驾驶员模型 被引量：17

1

作者 王博洋 龚建伟 +2 位作者 高天云 陈慧岩 席军强 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期2301-2308,共8页

为解决基于离合器转向机的履带车辆在无人行驶条件下的横向控制问题,采用一种基于高斯混合-隐马尔可夫模型的统计学习方法构建驾驶员模型,以实现对驾驶员跟踪控制操控经验的表述。利用经过大量试验采集获得的经验驾驶员操控数据对模型... 为解决基于离合器转向机的履带车辆在无人行驶条件下的横向控制问题,采用一种基于高斯混合-隐马尔可夫模型的统计学习方法构建驾驶员模型,以实现对驾驶员跟踪控制操控经验的表述。利用经过大量试验采集获得的经验驾驶员操控数据对模型进行训练。以基于高斯混合模型表征的车辆速度和航向偏差作为隐马尔可夫模型的观测状态参量,并利用高斯混合模型对左右操纵杆位置进行转向模式划分,以转向模式作为隐马尔可夫模型的隐藏层状态参量,通过对模型的训练最终实现对于驾驶员操控经验以及车辆特性的统计学描述。利用上述模型对跟踪控制过程中的期望转向模式进行预测分析,结果表明该模型能够较准确地对转向模式进行预测。 展开更多

关键词 兵器科学与技术 履带车辆 横向控制 驾驶员模型 高斯混合-隐马尔可夫模型 机器学习 运动基元

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基于高斯混合隐马尔科夫模型的高速公路超车行为辨识与分析 被引量：28

2

作者 吕岸 胡振程 陈慧 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期630-634,共5页

基于驾驶模拟器实验数据,结合高斯混合隐马尔可夫模型(GM-HMM),对高速公路的超车行为进行辨识,并对驾驶员意图和超车行为是否正常进行分析。结果表明,基于GM-HMM的辨识方法能有效辨识多种驾驶工况下的不正常超车行为。

关键词 高速公路 超车行为 高斯混合隐马尔可夫模型

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考虑城市道路局部交通运行环境随机变化的跟驰模型

3

作者 陈昱光 梁子禄 +2 位作者 胡山 杨彬 林弘灏 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第4期1391-1399,共9页

针对现有模型较少考虑交通运行环境拥挤情况对车辆跟驰行为的影响以及交通运行环境在行驶过程中受到外部影响随机变化的情况,试图建立更加符合不同交通运行环境的车辆跟驰模型。为此,提取速度、速度标准差、局部空间占有率三个指标,基... 针对现有模型较少考虑交通运行环境拥挤情况对车辆跟驰行为的影响以及交通运行环境在行驶过程中受到外部影响随机变化的情况,试图建立更加符合不同交通运行环境的车辆跟驰模型。为此,提取速度、速度标准差、局部空间占有率三个指标,基于模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)算法对交通运行环境进行聚类分析并实现有效量化。针对交通运行环境随时间变化的情况,拟合不同运行环境下的期望速度函数,引入高斯混合隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model with Gaussian Mixture Model, GMMHMM)实现不同交通运行环境的识别及期望速度函数的转换,进而构建一种考虑不同交通运行环境下的车辆跟驰模型。最后,通过下一代模拟(Next Generation Simulation, NGSIM)轨迹数据,利用遗传算法标定模型参数。结果表明,与经典的全速度差(Full Velocity Difference, FVD)模型相比,所提出的跟驰模型能够更好地拟合车辆跟驰数据,其平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)分别降低了35%、39%,R2提高了238%。 展开更多

关键词 安全工程 交通运行环境 跟驰模型 高斯混合隐马尔可夫模型 全速度差模型

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基于高斯混合隐马尔科夫模型与人工神经网络的紧急换道行为预测方法 被引量：9

4

作者 于扬 梁军 +3 位作者 陈龙 陈小波 朱宁 华国栋 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第23期2874-2882,2890,共10页

为了有效降低因驾驶员紧急换道行为而诱发的交通事故,提高道路交通事故链阻断效率,提出一种基于高斯混合隐马尔科夫模型(GMM-HMM)和人工神经网络(ANN)的紧急换道行为预测方法。首先利用GMM-HMM对车辆行驶状态以及驾驶行为连续观察序列... 为了有效降低因驾驶员紧急换道行为而诱发的交通事故,提高道路交通事故链阻断效率,提出一种基于高斯混合隐马尔科夫模型(GMM-HMM)和人工神经网络(ANN)的紧急换道行为预测方法。首先利用GMM-HMM对车辆行驶状态以及驾驶行为连续观察序列进行换道意图辨识,采用ANN预测下一时段的驾驶行为,再预测换道过程中的横向加速度变化率,从而判断紧急换道的危险程度。驾驶员在环仿真实验及实车实验结果表明,该方法预测避险成功率达92.83%,实验避险成功率达90.32%。该方法能有效地对紧急换道行为进行提前警告与干预。 展开更多

关键词 换道行为预测 高斯混合隐马尔可夫模型 人工神经网络 道路交通事故链阻断

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基于混合Markov模型的用户浏览预测 被引量：3

5

作者 陈佳 吴军华 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第4期903-905,908,共4页

建立有效的用户浏览预测模型,准确的预测用户的浏览路径,是开发各种Web站点导航工具的关键。传统的Markov模型是一种简单而有效的预测模型,但它存在测准确率低、预测覆盖率低以及存储复杂度高等缺点。通过对传统Markov模型的扩展,并研... 建立有效的用户浏览预测模型,准确的预测用户的浏览路径,是开发各种Web站点导航工具的关键。传统的Markov模型是一种简单而有效的预测模型,但它存在测准确率低、预测覆盖率低以及存储复杂度高等缺点。通过对传统Markov模型的扩展,并研究了群体用户在Web上的浏览特性,采用了基于混合Markov模型的用户群兴趣导航发现方法。实验结果表明,该方法比传统Markov模型更准确的反映了用户的访问兴趣,可以获得更高的预测准确率与覆盖率,以及有效地降低存储复杂度。 展开更多

关键词 预测 WEB导航 用户群 混合马尔可夫模型 兴趣度

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FGMM-MRF层次模型在图像分割中的应用 被引量：8

6

作者 李旭超 朱善安 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第12期2659-2664,共6页

为了更好地反映图像的区域结构,在高层次标记图像中,区域内部用各向同性的MRF建模,区域的边界用各向异性的MRF来建模;在低层次灰度图像中,用FGMM来描述待分割图像的概率分布.采用Bayes方法,根据标记图像的后验分布所对应的FGMMMRF模型... 为了更好地反映图像的区域结构,在高层次标记图像中,区域内部用各向同性的MRF建模,区域的边界用各向异性的MRF来建模;在低层次灰度图像中,用FGMM来描述待分割图像的概率分布.采用Bayes方法,根据标记图像的后验分布所对应的FGMMMRF模型的条件概率,用ICM局部优化算法获得MAP准则下的分割图像.用模拟图像和MR图像进行实验,区域的边界和整体属性具有较好的视觉效果. 展开更多

关键词 有限通用混合模型-马尔可夫随机场层次模型 迭代条件模式优化算法 MAP准则 图像分割

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有级转向履带车辆的驾驶员操控行为模型 被引量：5

7

作者 王博洋 龚建伟 +3 位作者 熊光明 张瑞增 陈慧岩 席军强 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2379-2388,共10页

为解决有级转向履带车辆驾驶员操控经验的表征问题,以采集得到的大量真实驾驶数据为依托,提出一种基于操控基元序列的驾驶员操控行为表征模型。操控基元以高斯混合模型表征,并以有向图的形式完成驾驶员操控基元切换序列的提取与类别辨识... 为解决有级转向履带车辆驾驶员操控经验的表征问题,以采集得到的大量真实驾驶数据为依托,提出一种基于操控基元序列的驾驶员操控行为表征模型。操控基元以高斯混合模型表征,并以有向图的形式完成驾驶员操控基元切换序列的提取与类别辨识;依据不同类别的操控基元序列辨识结果完成了对驾驶数据的重分组,利用隐马尔可夫-高斯混合模型完成每一个类别下的驾驶员操控行为模型训练。结果表明:所提取出的操控基元序列既能完成对驾驶员转向操控基元切换行为的表征,又能实现对轨迹基元类别的合理划分;在给定期望轨迹所对应的预测时域内,驾驶员操控行为模型能够实现特定条件下的驾驶员转向操控量预测,预测平均偏差在4.2%以内。 展开更多

关键词 履带车辆 驾驶员模型 操控基元序列 隐马尔可夫-高斯混合模型

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基于MHMMs模型的面部表情识别研究 被引量：1

8

作者 汤丽君 邹北骥 +2 位作者 王磊 彭小宁 李燕 《工程图学学报》 CSCD 北大核心 2007年第5期56-61,共6页

针对静态人脸表情识别方法的不足,提出了一种改进的基于运动特征的动态人脸表情识别方法。以表情视频序列为研究对象,提出了基于相位形式表示脸部运动特征,处理这些运动特征并组成时序特征序列,最后将其输入到改进的高斯混合隐马尔可夫... 针对静态人脸表情识别方法的不足,提出了一种改进的基于运动特征的动态人脸表情识别方法。以表情视频序列为研究对象,提出了基于相位形式表示脸部运动特征,处理这些运动特征并组成时序特征序列,最后将其输入到改进的高斯混合隐马尔可夫模型进行训练和测试,分析识别6种基本的面部表情。基于改进的算法,实现了一个动态面部表情识别实验系统,实验结果表明该方法简化了计算,减少了矢量量化误差。 展开更多

关键词 计算机应用 表情识别 高斯混合隐马尔可夫模型 运动特征

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基于GMM-HMM模型的智能下肢假肢运动意图识别 被引量：7

9

作者 盛敏 刘双庆 +1 位作者 王婕 苏本跃 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期169-178,共10页

传统下肢假肢运动意图识别方法常使用多模态传感器信号,带来一定的复杂性以及模式转换识别一般带有滞后性,提出了基于数据驱动下的智能下肢假肢运动意图识别方法。在对单侧下肢截肢者运动模式进行了重定义后,仅使用惯性传感器,采集健肢... 传统下肢假肢运动意图识别方法常使用多模态传感器信号,带来一定的复杂性以及模式转换识别一般带有滞后性,提出了基于数据驱动下的智能下肢假肢运动意图识别方法。在对单侧下肢截肢者运动模式进行了重定义后,仅使用惯性传感器,采集健肢侧处于摆动相的时序数据。选择高斯混合-隐马尔可夫模型作为分类器,对下肢假肢的运动意图进行识别。实验结果表明,该算法在模式空间中的一组基模式:平地行走、上坡、下坡、上楼和下楼5种稳态模式中,识别率达到98.99%,在包含5种稳态模式和8类转换模式的13类运动模式中的识别率可达到96.92%。所提出的方法可以在下肢假肢运动意图识别性能上有较大提升,帮助单侧下肢截肢者实现自然、流畅、稳定的行走。 展开更多

关键词 运动意图识别 惯性传感器 高斯混合-隐马尔可夫模型 模式转换 摆动相

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基于CGHMM的轴承故障音频信号诊断方法 被引量：15

10

作者 陆汝华 段盛 +1 位作者 杨胜跃 樊晓平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第11期223-225,234,共4页

轴承音频信号包含其运行状态的重要信息,通过分析这些信息就能对轴承故障进行有效诊断。率先引入基于连续高斯混合密度隐马尔可夫模型的轴承故障音频诊断方法,避免矢量量化带来的数据处理误差,提高了系统诊断精度;引入基于聚类算法的模... 轴承音频信号包含其运行状态的重要信息,通过分析这些信息就能对轴承故障进行有效诊断。率先引入基于连续高斯混合密度隐马尔可夫模型的轴承故障音频诊断方法,避免矢量量化带来的数据处理误差,提高了系统诊断精度;引入基于聚类算法的模型参数初始化方法和标定系数的前向-后向算法,简化系统复杂度,加快了训练和诊断速度,进一步提高了诊断精度。实验结果表明,诊断精度达到98.75%,具有很好的应用前景。 展开更多

关键词 轴承 故障诊断 连续高斯混合密度隐马尔可夫模型 音频信号

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基于MoG-HMM的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测研究 被引量：14

11

作者 张星辉 康建设 +2 位作者 高存明 曹端超 滕红智 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第15期20-25,31,共7页

提出了基于混合高斯隐马尔可夫模型的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测新方法。建立了基于聚类评价指标的状态数优化方法,通过计算待识别特征向量的概率值来识别齿轮箱当前状态。在状态识别的基础上,提出了剩余使用寿命计算方法。最后... 提出了基于混合高斯隐马尔可夫模型的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测新方法。建立了基于聚类评价指标的状态数优化方法,通过计算待识别特征向量的概率值来识别齿轮箱当前状态。在状态识别的基础上,提出了剩余使用寿命计算方法。最后,利用齿轮箱全寿命实验数据进行验证,结果表明,该方法可以有效的识别齿轮箱状态并实现了剩余使用寿命预测,平均预测正确率为90.94%,为齿轮箱的健康管理提供了科学依据。 展开更多

关键词 混合高斯隐马尔可夫模型 剩余使用寿命预测 状态识别

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与观测信息相关的MHMM的参数估计 被引量：1

12

作者 杜世平 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2005年第5期4-7,共4页

隐马尔可夫模型(H idden M arkov Models:HMM)是一种具有很好学习能力的统计模型,已在许多领域特别在语音识别领域得到了成功的应用.本文介绍了任一时刻出现的观测矢量的概率不仅依赖于系统当前时刻所处的状态,而且依赖于系统前一时刻... 隐马尔可夫模型(H idden M arkov Models:HMM)是一种具有很好学习能力的统计模型,已在许多领域特别在语音识别领域得到了成功的应用.本文介绍了任一时刻出现的观测矢量的概率不仅依赖于系统当前时刻所处的状态,而且依赖于系统前一时刻出现的观测矢量的前提下,多个不同的隐马尔可夫模型的组合———混合隐马尔可夫模型(M ixture ofHMM:MHMM)的结构,并根据Baum-W elch算法,导出了该模型各个参数估计公式. 展开更多

关键词 混合隐马尔可夫模型 Baum—Welch算法 LAGRANGE乘子

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使用GA初始化CGHMM参数的轴承故障诊方法

13

作者 陆汝华 颜文燕 《噪声与振动控制》 CSCD 2016年第2期180-184,共5页

连续高斯混合密度隐马尔可夫模型(Continuous Gaussian Mixture Hidden Markov Model,CGHMM)在故障诊断领域得到了广泛应用,取得了较好效果。CGHMM训练模型较大、局部最优,但模型参数初始化值会直接影响迭代收敛速度和模型效用。全局最... 连续高斯混合密度隐马尔可夫模型(Continuous Gaussian Mixture Hidden Markov Model,CGHMM)在故障诊断领域得到了广泛应用,取得了较好效果。CGHMM训练模型较大、局部最优,但模型参数初始化值会直接影响迭代收敛速度和模型效用。全局最优的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)初始化CGHMM模型参数,为CGHMM训练提供了一个好的初始值,不仅可以加快收敛速度,还可以得到一个更好的模型。通过GA初始化CGHMM、CGHMM训练和CGHMM诊断过程等三个方面的仿真实验和比较分析可以得出,该方法具有训练速度快和CGHMM模型好的优点。在最后的CGHMM诊断仿真实验中,该方法诊断精度为100%,高于经典方法的96%,表明GA确实可以成功应用于CGHMM参数初始化,是一种可行的故障诊断方法。 展开更多

关键词 振动与波 遗传算法 初始化 连续高斯混合密度隐马尔可夫模型 故障诊断

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基于驾驶员操纵及车辆运动轨迹信息的驾驶分心辨识方法 被引量：4

14

作者 王加 陈慧 《汽车技术》 北大核心 2013年第10期14-18,共5页

提出了一种驾驶分心辨识方法,该方法采用的信号可从配备了车道偏离报警系统的车辆上获得。在驾驶模拟器上,驾驶员通过在驾驶过程中执行第二任务模拟分心驾驶,从而获得专注与分心两种驾驶状态下的数据。采用车辆偏航角以及转向盘转速的... 提出了一种驾驶分心辨识方法,该方法采用的信号可从配备了车道偏离报警系统的车辆上获得。在驾驶模拟器上,驾驶员通过在驾驶过程中执行第二任务模拟分心驾驶,从而获得专注与分心两种驾驶状态下的数据。采用车辆偏航角以及转向盘转速的标准差作为辨识特征量,基于高斯混合隐马尔可夫模型,建立了专注与分心的驾驶员状态模型。对模型的离线验证表明,该方法对驾驶分心辨识具有较高的准确率。 展开更多

关键词 驾驶分心辨识 驾驶操纵 车辆运动轨迹 高斯混合隐马尔可夫模型

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基于GMM-HMM的话题生命周期状态识别及趋势预测方法 被引量：3

15

作者 朱恒民 蔡婷婷 魏静 《现代情报》 CSSCI 2023年第3期26-32,41,共8页

[目的/意义]本研究对正处于演化过程中的话题进行状态识别及趋势预测,为相关部门了解话题现状,对话题进行有效监管提供科学依据。[方法/过程]首先,考虑网民情感,结合话题的新颖度和关注度,构建话题生命周期状态观测指标;其次,基于隐马... [目的/意义]本研究对正处于演化过程中的话题进行状态识别及趋势预测,为相关部门了解话题现状,对话题进行有效监管提供科学依据。[方法/过程]首先,考虑网民情感,结合话题的新颖度和关注度,构建话题生命周期状态观测指标;其次,基于隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)的原理,提出话题生命周期状态识别及趋势预测方法;最后,选用微博话题构建数据集,设计对比实验,验证方法的有效性。[结果/结论]基于GMM-HMM的话题状态识别及趋势预测方法的F1值和准确率均高于87%,MAPE低于3.5%,相较于GaussianHMM和BP神经网络具有较大优势。 展开更多

关键词 话题生命周期状态 话题状态识别 话题趋势预测 高斯混合隐马尔可夫模型

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