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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基于混合高斯隐马尔可夫模型的带式输送机堆煤时刻预测方法 被引量：1

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作者 钱建生 李小斌 +1 位作者 秦文光 秦海初 《工矿自动化》 北大核心 2014年第11期26-30,共5页

提出了一种基于混合高斯隐马尔可夫模型的带式输送机堆煤时刻预测方法。该方法根据传感器采集的带式输送机功率时序数据建立带式输送机运行状态的混合高斯隐马尔可夫模型,基于该模型采用基于图的状态序列遍历算法和基于切普曼-柯尔莫哥... 提出了一种基于混合高斯隐马尔可夫模型的带式输送机堆煤时刻预测方法。该方法根据传感器采集的带式输送机功率时序数据建立带式输送机运行状态的混合高斯隐马尔可夫模型,基于该模型采用基于图的状态序列遍历算法和基于切普曼-柯尔莫哥罗夫方程的概率转移算法对带式输送机堆煤时刻进行预测:基于图的状态序列遍历算法通过寻找当前状态到堆煤状态的通路确定剩余时间;基于切普曼-柯尔莫哥罗夫方程的概率转移算法通过粒子群优化算法及切普曼-柯尔莫哥罗夫方程交叉验证来获取训练样本上失败状态的概率阈值,并计算当前的状态迁移到超过失败状态概率阈值的转移次数来确定剩余时间。基于煤矿生产实际数据集的实验验证了该方法可有效预测带式输送机的堆煤发生时刻。 展开更多

关键词 带式输送机 堆煤时刻 堆煤预测 剩余寿命 隐马尔可夫模型 混合高斯隐马尔科夫模型 切普曼-柯尔莫哥罗夫方程

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基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合 被引量：4

3

作者 李晖晖 刘坤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第32期1-3,33,共4页

基于Contourlet域的隐马尔可夫树模型能反映不同尺度系数之间、不同方向系数之间的相关性,基于此,提出了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法。对源图像进行Contourlet变换,并针对高频子带系数建模并训练得到每一系数... 基于Contourlet域的隐马尔可夫树模型能反映不同尺度系数之间、不同方向系数之间的相关性,基于此,提出了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法。对源图像进行Contourlet变换,并针对高频子带系数建模并训练得到每一系数的后验概率;利用该后验概率指导高频系数融合的规则,对边缘和背景区域进行不同的融合处理,以尽可能保留原始图像的重要特征;进行Contourlet反变换得到最终融合结果。针对多聚焦图像进行了融合实验,采用联合熵、熵、相关系数、清晰度等指标对融合效果进行评价,实验表明了该算法优于基于Contourlet域的常规融合算法以及小波域隐马尔可夫树融合算法。 展开更多

关键词 图像融合 CONTOURLET变换 隐马尔可夫树模型 混合高斯模型

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基于MG-HMT模型的正交有限脊波域图像分割

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作者 夏平 唐庭龙 +1 位作者 向学军 邓丽华 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2011年第3期308-313,共6页

针对图像分割中的过分割问题,提出了一种基于图像混合高斯-隐Markov树(Mixture Gaussian-hiddenmarkov tree,MG-HMT)模型的正交有限脊波分析的图像分割算法。正交有限脊波变换处理信息时具有检测信号线奇异的能力,在图像分割中为准确定... 针对图像分割中的过分割问题,提出了一种基于图像混合高斯-隐Markov树(Mixture Gaussian-hiddenmarkov tree,MG-HMT)模型的正交有限脊波分析的图像分割算法。正交有限脊波变换处理信息时具有检测信号线奇异的能力,在图像分割中为准确定位信息的边缘、轮廓提供了有力的支持。其次,对图像的小波系数建立了混合高斯-隐Markov树(MG-HMT)模型来描述其在不同尺度子带间的相关性,并利用小波系数自身的传递性和同层小波系数相关性进行补偿处理。仿真结果表明,采用本文算法实现的图像分割,有效地检测出图像信息的线奇异,从而减小了由于干扰在梯度图中造成虚假的局部极值而产生的过分割现象,准确地定位了图像的区域信息。 展开更多

关键词 图像分割 正交有限脊波分析 混合高斯-隐markov树模型 RADON变换

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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

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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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有级转向履带车辆的驾驶员操控行为模型 被引量：5

6

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HMM的自适应软件决策模型 被引量：2

7

作者 王平凡 刘淑芬 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期645-649,共5页

为实现软件的自适应,针对复杂多变的运行环境,提出一个基于隐Markov模型(HMM)的自适应软件决策模型.首先运用高斯混合模型(GMM)对初始环境进行分类,然后使用softmax回归对感知环境进行归类划分处理,最后利用HMM代替人工干预进行软件决策... 为实现软件的自适应,针对复杂多变的运行环境,提出一个基于隐Markov模型(HMM)的自适应软件决策模型.首先运用高斯混合模型(GMM)对初始环境进行分类,然后使用softmax回归对感知环境进行归类划分处理,最后利用HMM代替人工干预进行软件决策.实验结果表明,该自适应软件模型在感知环境发生变化的条件下,能很好地实现软件自适应决策. 展开更多

关键词 高斯混合模型 softmax回归 隐markov模型 自适应软件

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基于瓶颈复合特征的声学模型建立方法 被引量：3

8

作者 郑文秀 赵峻毅 +1 位作者 文心怡 姚引娣 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期301-305,314,共6页

针对梅尔频率倒谱系数(MFCC)语音特征不能有效反映连续帧之间有效信息的问题,基于深度神经网络相关性和紧凑性特征,提出一种融合神经网瓶颈特征与MFCC特征的复合特征构造方法,提高语音的表征能力和建模能力。从语音数据中提取MFCC特征... 针对梅尔频率倒谱系数(MFCC)语音特征不能有效反映连续帧之间有效信息的问题,基于深度神经网络相关性和紧凑性特征,提出一种融合神经网瓶颈特征与MFCC特征的复合特征构造方法,提高语音的表征能力和建模能力。从语音数据中提取MFCC特征作为输入数据,将MFCC特征和BN特征进行串接得到新的复合特征,并进行GMM-HMM声学建模。在TIMIT数据库上的实验结果表明,与单一的瓶颈特征和深度神经网络后验特征相比,该方法识别率明显提升。 展开更多

关键词 深度神经网络 梅尔频率倒谱系数 瓶颈特征 复合特征 高斯混合模型-隐马尔科夫模型

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基于像素分类的自适应SAR图像融合算法 被引量：1

9

作者 高佳城 林岳松 陈华杰 《机电工程》 CAS 2009年第3期16-19,共4页

提高纹理清晰度、保护边缘信息是合成孔径雷达(SAR)图像融合的重要目标。针对该问题,提出了一种基于像素分类的自适应SAR图像融合算法。首先使用canny算子提取图像的边缘并分类,然后利用混合高斯模型和隐马尔可夫树模型对小波系数进行建... 提高纹理清晰度、保护边缘信息是合成孔径雷达(SAR)图像融合的重要目标。针对该问题,提出了一种基于像素分类的自适应SAR图像融合算法。首先使用canny算子提取图像的边缘并分类,然后利用混合高斯模型和隐马尔可夫树模型对小波系数进行建模;在此基础上使用EM算法求得模型参数,并进一步得到隐状态的概率,也就确定了小波系数的混合高斯分布;接着对两个待融合小波系数不同的类型组合采用不同的融合策略,并以隐状态概率加权;最后通过小波反变换、边缘分类增强获得融合以后的图像。实验结果表明,和传统的融合算法相比,该算法取得了更好的融合效果。 展开更多

关键词 像素分类 自适应图像融合 混合高斯模型 隐马尔可夫树模型 合成孔径雷达(SAR)

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基于HMM和GMM的维吾尔语联机手写体识别研究 被引量：4

10

作者 许辉 热依曼.吐尔逊 吾守尔.斯拉木 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第11期202-205,222,共5页

给出了一个基于HMM和GMM双引擎识别模型的维吾尔语联机手写体整词识别系统。在GMM部分,系统提取了8-方向特征,生成8-方向特征样式图像、定位空间采样点以及提取模糊的方向特征。在对模型精细化迭代训练之后,得到GMM模型文件。HMM部分,... 给出了一个基于HMM和GMM双引擎识别模型的维吾尔语联机手写体整词识别系统。在GMM部分,系统提取了8-方向特征,生成8-方向特征样式图像、定位空间采样点以及提取模糊的方向特征。在对模型精细化迭代训练之后,得到GMM模型文件。HMM部分,系统采用了笔段特征的方法来获取笔段分段点特征序列,在对模型进行精细化迭代训练后,得到HMM模型文件。将GMM模型文件和HMM模型文件分别打包封装再进行联合封装成字典。在第一期的实验中,系统的识别率达到97%,第二期的实验中,系统的识别率高达99%。 展开更多

关键词 维吾尔文 手写体 隐markov模型(HMM) 高斯混合模型(GMM)

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一种小波域图像贝叶斯去噪方法 被引量：2

11

作者 姜明勇 陈向宁 曹甲文 《四川兵工学报》 CAS 2012年第10期78-80,共3页

提出了一种使用隐马尔可夫树和混合高斯模型的小波域图像贝叶斯去噪方法。该方法对含噪图像进行小波变换,用隐马尔可夫树和混合高斯模型建立小波系数的先验模型,从而获取原图像的先验信息,然后利用模型参数和含噪图像小波系数估计原图... 提出了一种使用隐马尔可夫树和混合高斯模型的小波域图像贝叶斯去噪方法。该方法对含噪图像进行小波变换,用隐马尔可夫树和混合高斯模型建立小波系数的先验模型,从而获取原图像的先验信息,然后利用模型参数和含噪图像小波系数估计原图像小波系数,通过小波逆变换得到去噪图像。仿真结果表明,该方法能有效克服阈值去噪算法的缺点,提高小波域图像去噪算法的性能。 展开更多

关键词 图像去噪 小波变换 隐马尔可夫树 混合高斯模型 高斯噪声

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