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基于自适应隐式半马尔可夫模型的设备健康诊断与寿命预测方法 被引量:18
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作者 刘勤明 李亚琴 +1 位作者 吕文元 叶春明 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期2187-2194,共8页
针对设备健康诊断与寿命预测问题,提出一种基于自适应隐式半马尔可夫模型(AHSMM)结合多传感器信息的设备健康预测方法。提出了AHSMM的前向—后向算法、Viterbi算法和Baum-Welch算法,有效降低了模型的计算复杂性。利用最大似然线性回归... 针对设备健康诊断与寿命预测问题,提出一种基于自适应隐式半马尔可夫模型(AHSMM)结合多传感器信息的设备健康预测方法。提出了AHSMM的前向—后向算法、Viterbi算法和Baum-Welch算法,有效降低了模型的计算复杂性。利用最大似然线性回归训练对输出概率分布和驻留概率分布进行自适应训练,处理多传感器信息间的差异性,进行有效的多传感器信息融合,以更加准确地进行设备健康诊断与寿命预测。利用失效率理论建立了对设备剩余使用寿命进行预测的基本步骤。通过美国卡特彼勒公司液压泵的状态识别和健康预测实际案例对所提出的方法进行评价与验证,实验结果表明,基于AHSMM的设备健康诊断和性能衰退预测方法比传统的隐式半马尔可夫模型(HSMM)更有效。 展开更多
关键词 自适应隐式半马尔可夫模型 健康诊断 剩余有效寿命 最大似然线性回归 多传感器信息
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基于情绪向量的隐半马尔可夫模型股市拐点预测方法
2
作者 姚宏亮 江永生 +1 位作者 杨静 俞奎 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第10期1335-1340,共6页
股市的情绪化倾向是股票市场具有高度不确定性的主要原因,直接利用历史数据的股票趋势预测方法难以适应市场情绪的多变性,在实际应用中效果不理想。文章针对市场情绪的不稳定性导致股市拐点难以预测的问题,提出一种基于情绪向量的隐半... 股市的情绪化倾向是股票市场具有高度不确定性的主要原因,直接利用历史数据的股票趋势预测方法难以适应市场情绪的多变性,在实际应用中效果不理想。文章针对市场情绪的不稳定性导致股市拐点难以预测的问题,提出一种基于情绪向量的隐半马尔可夫模型股市拐点预测方法(hidden semi-Markov model stock turning point prediction method based on sentiment vector,SV-HSMM)。针对市场情绪不可观察性,选取与市场情绪相关的主要特征,使用马尔可夫毯融合成市场情绪;利用隐半马尔可夫模型建模市场环境,构建市场情绪、市场状态和状态持续时间之间的结构关系;引入情绪向量平滑情绪的多变性,并利用Kullback-Leibler(KL)距离量化情绪热度;利用隐半马尔可夫模型的动态推理实现股市拐点预测。结果表明情绪向量方法具有更好的预测效果。 展开更多
关键词 市场情绪 情绪向量 马尔可夫模型(HSMM) Kullback-Leibler(KL)距离
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黄河上游地区泥石流冲击刚性防护结构运动过程的移动粒子半隐式流固耦合模拟
3
作者 王志刚 冯亚亚 +7 位作者 张长青 孙中科 徐扬 卢明辉 黄丽颖 马鑫弟 郑俊杰 刘冠男 《地球科学与环境学报》 北大核心 2025年第4期618-633,共16页
黄河上游地区泥石流灾害具有高突发性和强破坏性,其细颗粒含量高、黏度大的特性使得传统数值方法难以准确模拟其冲击过程。基于移动粒子半隐式(MPS)方法与宾汉姆流变模型的耦合框架,构建了适用于泥石流-结构流固耦合模拟的高精度数值模... 黄河上游地区泥石流灾害具有高突发性和强破坏性,其细颗粒含量高、黏度大的特性使得传统数值方法难以准确模拟其冲击过程。基于移动粒子半隐式(MPS)方法与宾汉姆流变模型的耦合框架,构建了适用于泥石流-结构流固耦合模拟的高精度数值模型,并通过对比模型模拟结果与前人试验结果验证了该模型的准确性;针对黄河上游地区典型泥石流灾害场景,系统模拟了不同泥石流体积(10~30 m3)和边坡坡度(5°~15°)下泥石流对刚性防护结构冲击动力过程的影响。结果表明:(1)在边坡坡度为5°工况下,当泥石流体积为25 m3时,泥石流冲击力峰值为287.80 kN;当泥石流体积为30 m3时,泥石流冲击力第1个峰值陡增至681.71 kN,且第2个峰值(261.07 kN)仍具显著破坏性;当泥石流体积为15~30 m3时,泥石流冲击力峰值与泥石流体积之间的关系呈现指数函数关系;根据这一关系,泥石流体积从20 m3增长到25 m3时,泥石流冲击力峰值增大幅度仅为52.4%,但是泥石流体积从25 m3增长到30 m3时,泥石流冲击力峰值增大幅度高达116.5%;泥石流冲击力峰值突变对应的泥石流体积阈值为27 m3。(2)在泥石流体积为15 m3工况下,当边坡坡度增大至15°时,泥石流冲击力时程曲线呈现显著双峰特征,峰值分别为442.54和398.29 kN(两者相差小于10%),导致刚性防护结构反复受力的风险增加。 展开更多
关键词 泥石流 刚性防护结构 移动粒子方法 宾汉姆流变模型 流固耦合 冲击荷载 黄河
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基于无模型自适应控制的半潜式平台运动性能研究
4
作者 余杨 张鹏辉 +2 位作者 成司元 张文豪 余建星 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期88-96,共9页
南海海域油气资源极其丰富,半潜式平台在该海域工作时常常面临着系泊失效这一重大危险情况。该研究以一艘装配有悬链式系泊系统和DP-3动力定位系统的半潜式平台为研究对象,利用AQWA软件开展系泊失效前后半潜式平台运动性能研究。同时,... 南海海域油气资源极其丰富,半潜式平台在该海域工作时常常面临着系泊失效这一重大危险情况。该研究以一艘装配有悬链式系泊系统和DP-3动力定位系统的半潜式平台为研究对象,利用AQWA软件开展系泊失效前后半潜式平台运动性能研究。同时,借助于AQWA软件二次开发功能,将无模型自适应控制作为动力定位系统控制理论,以研究半潜式平台系泊失效后运动性能恢复。数值仿真模拟结果表明,采用无模型自适应控制作为动力定位系统控制理论的半潜式平台能很好地恢复系泊失效后的运动性能,有效地减小系泊失效带来的危害;基于偏格式动态线性化和全格式动态线性化的无模型自适应控制比基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制能让半潜式平台更快地恢复运动性能。 展开更多
关键词 平台 系泊失效 模型自适应控制 动力定位系统 运动性能
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采用多尺度隐式马尔可夫模型的红外图像背景抑制 被引量:13
5
作者 秦翰林 周慧鑫 +1 位作者 刘群昌 赖睿 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1950-1956,共7页
提出了一种基于多尺度隐式马尔可夫模型的红外图像背景抑制方法来解决红外弱小目标检测技术中复杂背景干扰的问题。根据红外目标和背景杂波所具有的不同统计分布特性,利用剪切波变换分解后各尺度、各方向子带内和子带间的系数之间的关系... 提出了一种基于多尺度隐式马尔可夫模型的红外图像背景抑制方法来解决红外弱小目标检测技术中复杂背景干扰的问题。根据红外目标和背景杂波所具有的不同统计分布特性,利用剪切波变换分解后各尺度、各方向子带内和子带间的系数之间的关系,建立了基于剪切波变换的多尺度隐式马尔可夫模型。通过期望最大化算法计算最优背景参数,分离红外图像中弱小目标信号和复杂背景杂波,达到抑制背景、保存并增强目标信号的目的。对真实的和模拟的包含弱小目标的红外图像序列进行了实验验证,实验结果表明,与最大中值滤波和局部去均值两种方法相比较,本文方法对红外弱小目标(SCR≥1.6)的复杂背景从主观视觉和数值指标上都具有良好抑制效果。 展开更多
关键词 红外图像 目标检测 背景抑制 剪切波变换 马尔可夫模型
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基于隐马尔可夫模型的在线零售站点的自适应 被引量:6
6
作者 王实 高文 +2 位作者 黄铁军 马继勇 李锦涛 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期599-606,共8页
开展在线零售业务存在的问题是 ,群体用户必须浏览许多无关的页面 ,才能最终找到自己所需要的商品 .解决该问题的一个思路是 :建立一个隐马尔可夫模型 ,通过关联规则发现算法发现关联购买集合 ;然后通过Viterbi算法求出从首页到一个关... 开展在线零售业务存在的问题是 ,群体用户必须浏览许多无关的页面 ,才能最终找到自己所需要的商品 .解决该问题的一个思路是 :建立一个隐马尔可夫模型 ,通过关联规则发现算法发现关联购买集合 ;然后通过Viterbi算法求出从首页到一个关联购买集合中心的具有最大被购买概率的一些路径 ;在这些路径上标注关联购买集合 ;当处理完所有的关联购买集合之后 ,通过竞争来决定出现在导航页面上的物品集 ,最终将导航页合理地变成导航购买页 .即站点可以自动根据群体用户的访问购买情况进行自适应 .此外 ,该方法也是一种很好的通过建立隐马尔可夫模型来分析购买访问路径的方法 ,可以被广泛地用于 Web站点的路径分析、广告和人工重构中 . 展开更多
关键词 马尔可夫模型 关联规则 自适应 在线零售站点 电子商务
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基于小波特征尺度熵-隐半马尔可夫模型的设备退化状态识别方法及应用 被引量:7
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作者 曾庆虎 邱静 +1 位作者 刘冠军 谭晓栋 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期198-203,共6页
机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态,正确识别设备当前所处的退化状态,对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义。提出了一种基于小波特征尺度熵-隐半马尔可夫模型(HSMM)的设备退化状态识别新方法。通过小波变换提取小... 机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态,正确识别设备当前所处的退化状态,对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义。提出了一种基于小波特征尺度熵-隐半马尔可夫模型(HSMM)的设备退化状态识别新方法。通过小波变换提取小波特征尺度熵,然后构造信号的小波特征尺度熵向量,并以此作为HSMM的输入进行训练,建立基于HSMM的机械设备运行状态分类器,从而实现设备退化状态的识别。并且以滚动轴承为例,对正常和几种故障程度不同的滚动体运行状态进行了识别,实验结果表明该方法能有效的识别设备的退化状态。 展开更多
关键词 信息处理技术 小波特征尺度熵 马尔可夫模型(HSMM) 状态识别 退化状态
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基于隐半马尔可夫模型设备退化状态识别方法研究 被引量:10
8
作者 曾庆虎 邱静 刘冠军 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2008年第4期429-432,共4页
机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态,正确识别与估计设备当前所处的退化状态,对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义。隐半马尔可夫模型(Hidden Semi-MarkovModels,HSMM)是隐马尔可夫模型(hidden Markov models,HMM)... 机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态,正确识别与估计设备当前所处的退化状态,对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义。隐半马尔可夫模型(Hidden Semi-MarkovModels,HSMM)是隐马尔可夫模型(hidden Markov models,HMM)的一种扩展模型,克服了因马尔可夫链的假设造成HMM建模所具有的局限性,比HMM具有更好的建模能力和分析能力。由状态识别和HMM本质上的相通性,将HSMM引入到机械设备的状态识别中,提出了一种基于HSMM状态识别方法,描述了该模型的拓扑结构和主要参数以及相应的训练和识别算法。最后通过滚动轴承试验系统验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 马尔可夫模型(HSMM) 状态识别 退化状态 滚动轴承
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基于小波能谱熵-隐半马尔可夫模型的故障识别方法及应用 被引量:6
9
作者 谭晓栋 邱静 +2 位作者 刘冠军 曾庆虎 苗强 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2009年第10期1340-1343,1348,共5页
有效的特征提取方法和分类算法能显著的提高故障识别的精度。小波能谱熵突出了振动信号中短暂的异常信号,能有效的表征早期故障特征;隐半马尔可夫模型通过加入高斯概率分布函数来描述各个状态的驻留时间,能合理的表征振动信号的暂态特征... 有效的特征提取方法和分类算法能显著的提高故障识别的精度。小波能谱熵突出了振动信号中短暂的异常信号,能有效的表征早期故障特征;隐半马尔可夫模型通过加入高斯概率分布函数来描述各个状态的驻留时间,能合理的表征振动信号的暂态特征,适合于机械系统的故障识别问题;本文将小波能谱熵和HSMM相结合,提出了基于小波能谱熵的HSMM故障识别方法。以小波能谱熵作为特征向量,通过训练得到各个状态的HSMM模型并建立分类器,从而实现对未知状态的识别。以齿轮为对象,对齿轮常见的故障状态进行了识别试验。 展开更多
关键词 故障识别 小波能谱熵 马尔可夫模型 高斯概率分布函数 驻留时间
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隐马尔可夫因子分析模型的半参数贝叶斯分析 被引量:7
10
作者 夏业茂 勾建伟 刘应安 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2015年第1期17-30,共14页
因子模型在刻画潜在因素(因子)与观测变量间的影响关系并进而解释多元观测指标(变量)间的相关性方面具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰,偏态等特性.将经典的因子分析延伸到带有时齐隐马尔可夫模型的动力因子模... 因子模型在刻画潜在因素(因子)与观测变量间的影响关系并进而解释多元观测指标(变量)间的相关性方面具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰,偏态等特性.将经典的因子分析延伸到带有时齐隐马尔可夫模型的动力因子模型,并建立了半参数贝叶斯分析程序.分块GIBBS抽样器用以后验抽样.经验结果展示所建立的统计程序是有效的. 展开更多
关键词 马尔可夫模型 因子分析模型 参数贝叶斯 分块GIBBS抽样器
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基于自回归隐半马尔可夫模型的设备故障诊断 被引量:4
11
作者 杨志波 董明 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期471-474,479,共5页
提出了一种新的隐马尔可夫模型(HMM)拓展模型自回归隐半马尔可夫过程(Auto-Regressive Hidden Semi-Markov Model,AR-HSMM),并给出了模型参数的推导和相应的"前向-后向"算法.与传统的HMM相比,AR-HSMM有以下两个优点:①把传统... 提出了一种新的隐马尔可夫模型(HMM)拓展模型自回归隐半马尔可夫过程(Auto-Regressive Hidden Semi-Markov Model,AR-HSMM),并给出了模型参数的推导和相应的"前向-后向"算法.与传统的HMM相比,AR-HSMM有以下两个优点:①把传统HMM所假设的隐藏状态分布改进为显式高斯分布;②改进了传统HMM假设各观测变量相互独立的问题,通过在各观测变量之间建立联系,从而使之更加符合实际情况.在液压泵故障诊断中的应用实例表明,AR-HSMM在故障诊断中是非常有效的. 展开更多
关键词 故障诊断 自回归马尔可夫模型 马尔可夫模型
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无线Mesh网络基于隐半马尔可夫模型的跨层结合异常检测方法 被引量:1
12
作者 王涛 吴晓燕 程良伦 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第8期62-66,110,共6页
目前无线Mesh网络异常检测的方法大多针对单一恶意攻击,还不具备检测来自不同协议层的恶意攻击的综合能力。提出一种基于多协议层跨层结合的异常检测方法,即采集多协议层结合的特征对网络运行状态进行全方位监测,并训练隐半马尔可夫模... 目前无线Mesh网络异常检测的方法大多针对单一恶意攻击,还不具备检测来自不同协议层的恶意攻击的综合能力。提出一种基于多协议层跨层结合的异常检测方法,即采集多协议层结合的特征对网络运行状态进行全方位监测,并训练隐半马尔可夫模型对网络正常运行状态进行描述,通过计算多维观测序列相对于隐半马尔可夫模型的熵来评价其"正常性",从而发现源自不同协议层的恶意攻击行为。实验仿真证明,该方法能有效检测源自各协议层的多种恶意攻击,具有一定的通用性。 展开更多
关键词 无线MESH网络 跨层结合 观测序列 马尔可夫模型 异常检测
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基于隐半马尔可夫模型的SWIM应用层DDoS攻击的检测方法 被引量:4
13
作者 马兰 崔博花 +2 位作者 刘轩 岳猛 吴志军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期1973-1978,共6页
针对广域信息管理(SWIM)系统受到应用层分布式拒绝服务(DDoS)攻击的问题,提出了一种基于隐半马尔可夫模型(HSMM)的SWIM应用层DDoS攻击的检测方法。首先采用改进后的前向后向算法,利用HSMM建立动态异常检测模型动态地追踪正常SWIM用户的... 针对广域信息管理(SWIM)系统受到应用层分布式拒绝服务(DDoS)攻击的问题,提出了一种基于隐半马尔可夫模型(HSMM)的SWIM应用层DDoS攻击的检测方法。首先采用改进后的前向后向算法,利用HSMM建立动态异常检测模型动态地追踪正常SWIM用户的浏览行为;然后通过学习和预测正常SWIM用户行为得出正常检测区间;最后选取访问包的大小和请求时间间隔为特征进行建模,并训练模型进行异常检测。实验结果表明,所提方法在攻击1和攻击2情况下检测率分别为99.95%和91.89%,与快速前向后向算法构建的HSMM相比,检测率提升了 0.9%。测试结果表明所提方法可以有效地检测SWIM系统应用层DDoS攻击。 展开更多
关键词 广域信息管理系统 应用层分布拒绝服务 马尔可夫模型 SWIM用户行为 安全性分析
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基于启停状态识别改进因子隐马尔可夫模型的非侵入式负荷分解 被引量:20
14
作者 于超 覃智君 阳育德 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期4540-4550,共11页
非侵入式负荷分解(non-intrusiveloaddisaggregation,NILD)是通过对总电气量分析得到用户家中各电器设备的能耗数据,该数据为节能、需求响应及公共安全等方面提供重要依据。目前,NILD算法存在因设备启停状态识别准确率低导致负荷分解精... 非侵入式负荷分解(non-intrusiveloaddisaggregation,NILD)是通过对总电气量分析得到用户家中各电器设备的能耗数据,该数据为节能、需求响应及公共安全等方面提供重要依据。目前,NILD算法存在因设备启停状态识别准确率低导致负荷分解精度低的问题。为此,该文提出一种基于设备启停状态识别改进因子隐马尔可夫模型(factorialhidden Markov model,FHMM)的NILD方法。首先,通过人工少数类过采样法(syntheticminorityover-samplingtechnique,SMOTE)对训练数据做重采样处理、深度神经网络(deep neuralnetwork,DNN)模型提取启停状态特征以及双向长短时记忆网络及条件随机场(bidirectionallongshortterm memory-conditionalrandomfield,Bi LSTM-CRF)模型提升其对不平衡启停状态的识别能力;然后,将设备启停状态组合模块按照数理组合方法划分数据集,形成若干启停状态组合子数据集,并分别对各子数据集中处于启状态的设备建立FHMM进行负荷分解;最后,在公开数据集每分钟电力年鉴数据集(the almanac of minutely power dataset,AMPds)进行实验,该文算法得到的设备负荷分解平均精度比传统FHMM方法提升了3.8倍,验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 非侵入负荷分解 不平衡启停状态特征提取 启停状态识别 启停状态组合 因子马尔可夫模型
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采煤机调高泵隐半马尔可夫模型磨损故障预测 被引量:10
15
作者 刘晓波 孔屹刚 +1 位作者 李涛 刘志奇 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第29期11980-11986,共7页
针对采煤机调高液压系统中调高泵故障很大程度依赖于设计者和用户的知识和经验水平的问题,提出一种基于隐半马尔科夫模型(hidden semi-Markov model,HSMM)的故障预测方法。首先,对采煤机调高液压系统中调高泵压力、流量,调高油缸活塞杆... 针对采煤机调高液压系统中调高泵故障很大程度依赖于设计者和用户的知识和经验水平的问题,提出一种基于隐半马尔科夫模型(hidden semi-Markov model,HSMM)的故障预测方法。首先,对采煤机调高液压系统中调高泵压力、流量,调高油缸活塞杆速度、位移进行时域分析。然后,通过对特征值进行K-均值聚类分析确定隐状态数。最后,通过MATLAB和Python编程实现调高泵HSMM故障预测。结果表明:与基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)预测方法相比,调高泵早期故障、后期故障和灾变故障测试样本的预测结果识别率分别提高了10%、5%、20%,基于HSMM的调高泵磨损故障预测方法具有可行性。 展开更多
关键词 采煤机 调高泵 马尔可夫模型 聚类分析 故障预测
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基于Boost改进的嵌入式隐马尔可夫模型的实时表情识别 被引量:1
16
作者 周晓旭 黄向生 +1 位作者 徐斌 王阳生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第11期175-178,190,共5页
在人机交互过程中,理解人类的情绪是计算机和人进行交流必备的技能之一。最能表达人类情绪的就是面部表情。设计任何现实情景中的人机界面,面部表情识别是必不可少的。在本文中,我们提出了交互式计算环境中的一种新的实时面部表情识别... 在人机交互过程中,理解人类的情绪是计算机和人进行交流必备的技能之一。最能表达人类情绪的就是面部表情。设计任何现实情景中的人机界面,面部表情识别是必不可少的。在本文中,我们提出了交互式计算环境中的一种新的实时面部表情识别框架。文章对这个领域的研究主要有两大贡献:第一,提出了一种新的网络结构和基于AdaBoost的嵌入式HMM的参数学习算法。第二,将这种优化的嵌入式HMM用于实时面部表情识别。本文中,嵌入式HMM把二维离散余弦变形后的系数作为观测向量,这和以前利用像素深度来构建观测向量的嵌入式HMM方法不同。因为算法同时修正了嵌入式HMM的网络结构和参数,大大提高了分类的精确度。该系统减少了训练和识别系统的复杂程度,提供了更加灵活的框架,且能应用于实时人机交互应用软件中。实验结果显示该方法是一种高效的面部表情识别方法。 展开更多
关键词 实时 人机交互 表情识别 嵌入马尔可夫模型 人脸对齐 ADABOOST 面部表情识别 马尔可夫模型 嵌入 HMM方法
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主机型异常检测的隐半马尔可夫模型方法 被引量:2
17
作者 彭竹苗 张正道 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第33期115-118,共4页
提出基于HSMM模型的主机型入侵检测系统框架。以BSM审计数据作为数据源,提取正常主机行为的特权流系统调用序列,利用HSMM模型对正常主机行为进行建模,然后将当前主机行为与之比较,判定当前主机行为是否异常。选取特权流变化事件作为研... 提出基于HSMM模型的主机型入侵检测系统框架。以BSM审计数据作为数据源,提取正常主机行为的特权流系统调用序列,利用HSMM模型对正常主机行为进行建模,然后将当前主机行为与之比较,判定当前主机行为是否异常。选取特权流变化事件作为研究对象以缩短建模时间,同时滤去了过多的无用信息,一定程度上提高了检测效率。实验结果表明,提出的HSMM方法比HMM优越,同时该方法建模的系统不仅节省训练时间,而且在提高检测率的同时可以降低误报率。 展开更多
关键词 异常检测 马尔可夫模型 BSM审计数据 特权流
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置信度判别嵌入式隐马尔可夫模型人脸识别 被引量:2
18
作者 张练兴 罗烈 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第5期1987-1990,共4页
为了提高人脸识别率,提出了一种优化置信度的判别嵌入式隐马尔可夫(EHMM)人脸识别方法。提出的方法基于假设检验,通过最小化检验错误率得到优化置信度判别式训练准则。在优化置信度判别式训练准则的前提下,通过参数估计求解判别式转换矩... 为了提高人脸识别率,提出了一种优化置信度的判别嵌入式隐马尔可夫(EHMM)人脸识别方法。提出的方法基于假设检验,通过最小化检验错误率得到优化置信度判别式训练准则。在优化置信度判别式训练准则的前提下,通过参数估计求解判别式转换矩阵,提取出具有判别性、低维度的图像特征,确保观察样本能正确地分配到其对应的模型状态,以提高所训练出的EHMM模型的正确识别率。理论分析证明了优化置信度判别式训练准则的有效性,详细的实验及与现有方法的比较结果表明,提出的识别方法具有更好的识别性能。 展开更多
关键词 置信度 嵌入马尔可夫模型 人脸识别
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基于隐马尔可夫模型的非侵入式负荷监测泛化性能改进 被引量:7
19
作者 苏晓 余涛 +2 位作者 徐伟枫 蓝超凡 史守圆 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期691-700,共10页
隐马尔可夫模型(HMM)是非侵入式负荷监测常用的算法.由于电压波动与负荷自身电气特性变化等原因,负荷的测量状态如功率可能持续变化,运行过程中出现新的状态转移,但当前基于HMM的非侵入式负荷监测方法并未考虑如何处理该情况,缺乏状态... 隐马尔可夫模型(HMM)是非侵入式负荷监测常用的算法.由于电压波动与负荷自身电气特性变化等原因,负荷的测量状态如功率可能持续变化,运行过程中出现新的状态转移,但当前基于HMM的非侵入式负荷监测方法并未考虑如何处理该情况,缺乏状态辨识与功率分解的泛化能力.针对这一问题,本文提出并构建二元参数隐马尔科夫模型(BPHMM),结合DBSCAN聚类算法,基于有功功率和稳态电流对负荷状态进行聚类,降低了因电压波动和噪声数据对负荷状态聚类结果造成干扰的可能性;改进维特比算法使其考虑到HMM模型参数更新以实现对负荷状态预测泛化性能的改进;考虑到功率的随机波动性,基于极大似然估计原理构建功率计算优化模型并实现负荷的功率分解.本文采用公共数据集AMPds2对所述方法进行验证,测试算例验证了所述方法的有效性. 展开更多
关键词 非侵入负荷监测 马尔可夫模型 泛化性能 极大似然估计
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基于隐半马尔可夫模型的微博流行信息检测方法 被引量:1
20
作者 谢柏林 黎琦 邝建 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S01期291-296,共6页
目前微博已成为人们发布信息和获取信息的一个重要平台。为了及早发现微博上的流行信息,以便及时发现微博上的热点事件,同时及时发现、抑制谣言信息的传播,使微博在网民的信息获取和信息发布中发挥更积极的作用,文中提出了一种基于隐半... 目前微博已成为人们发布信息和获取信息的一个重要平台。为了及早发现微博上的流行信息,以便及时发现微博上的热点事件,同时及时发现、抑制谣言信息的传播,使微博在网民的信息获取和信息发布中发挥更积极的作用,文中提出了一种基于隐半马尔可夫模型的微博流行信息检测方法。该方法以信息转发者的影响力等级和相邻两个转发者的时间间隔构建观测值,使用随机森林分类算法来自动得到转发者的影响力等级,利用隐半马尔可夫模型来刻画流行信息的传播过程,基于此来及早发现潜在的流行信息。该方法分为模型训练和流行信息检测两个阶段,在流行信息检测阶段,计算每条信息在传播过程中产生的观测序列相对于模型的平均对数似然概率,实时更新每条信息的流行度。使用采集的新浪微博数据集和Twitter数据集对所提方法进行了测试,实验结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 微博 流行信息 马尔可夫模型 流行度 传播过程
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