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题名马尔可夫转换模型的极大似然估计的算法
被引量：2
- 1
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作者
张虎
胡淑兰
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机构
中南财经政法大学信息学院统计系
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2011年第6期26-27,共2页
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基金
中南财经政法大学振兴工程科研基金资助项目
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文摘
由金融和经济时间序列,文章引入了马尔可夫转换模型并详细给出其原理——隐藏马尔可夫模型,以及在条件高斯下的极大似然估计方法。通过引入新的模型——扩张隐藏马尔可夫模型,对多种状态转移的情形下的极大似然估计量的算法进行了改进。
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关键词
马尔可夫转换模型
隐藏马尔可夫模型
极大似然估计
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分类号
F22
[经济管理—国民经济]
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题名基于隐藏半马尔可夫模型的传感器状态感知研究
被引量：1
- 2
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作者
谢三军
叶远誉
余萌
夏昆
刘博文
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机构
国网江西供电服务管理中心
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出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2023年第S02期84-89,共6页
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基金
国网江西省电力有限公司科技项目(521852220002)
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文摘
当前,传感器的高误检率和接线故障导致的检定不合格问题,影响了检定效率。为解决这一问题,该研究提出了一种针对IO-Link传感器的状态感知模型,旨在有效应对传感器的高误检率和组件故障问题。首先,构建混合冗余IO-Link传感器容错系统模型与传感器故障诊断和隔离的误检率数学表达式。随后,基于隐藏半马尔可夫模型,提出用于检测传感器状态的随机过程评价模型。最后,通过模拟测试验证所提出模型的有效性。在检测阈值为5%的情况下,所提出的传感器状态感知评价模型没有出现误报,并且实现了100%的状态检测准确度。因此,该研究不仅可为IO-Link传感器状态感知提供解决方案,还能为提高检定效率和确保检定合格性提供理论支持和实际应用基础。
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关键词
误检率
状态感知
隐藏半马尔可夫模型
混合冗余
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Keywords
false detection rate
state perception
hidden semi-Markov model
hybrid redundancy
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名一种新的HMM/SVM混合语音识别模型
被引量：6
- 3
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作者
高家宝
来羽
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机构
河池学院现代教育技术中心
中州大学开放教育学院
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2016年第11期1802-1807,共6页
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基金
广西教育厅科研基金(201010LX454)
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文摘
提出了一种新的基于隐藏马尔可夫(HMM)和支持向量机(SVM)的混合HMM/SVM模型。该模型利用HMM完成语音时间序列建模,计算得到信息输出概率,输入SVM中进行学习,输出语音分类信息,以完成识别决策。在此模型基础上,设计了一种基于并行结构蛙跳搜索算法(PSFL)优化SVM参数的方法以提升噪声环境下的语音识别效率。PSFL改进蛙跳搜索算法的循环主体,能够在寻优过程中维持个体多样性和提高收敛速度。实验结果表明,PSFL具有更优的收敛速度和优化性能,混合SVM/HMM模型在干净和噪声环境均能够获得很好的语音识别效率。
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关键词
语音识别
支持向量机
隐藏马尔可夫模型
小生境技术:共享机制
蛙跳搜索
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Keywords
Speech recognition
support vector machine
hidden Markov model
niche technology
sharing mechanism
frog leaping search
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进有效信噪比的混合自动重传请求算法
被引量：2
- 4
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作者
刘庆利
曹娜
李梦倩
王美恩
商佳乐
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机构
大连大学通信与网络重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第10期2894-2901,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61571074)。
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文摘
针对AOS系统中传统的混合自动重传请求算法在传输过程中难以同时兼顾数据传输的误码率和传输效益的问题,提出一种基于改进有效信噪比的混合自动重传请求算法。在基于有效信噪比的自动重传请求的基础上,采用长短期记忆网络和隐马尔科夫组成的混合模型预测有效信噪比的变化。根据不同时刻有效信噪比的变化关系动态调节汉明码的监督元数量,实现保证系统误码率的同时提升系统的吞吐率。仿真结果表明,该算法与传统II型混和自动重传请求算法和基于有效信噪比的混和自动重传请求算法相比,能够明显降低误码率,减少重传次数,提升系统的吞吐率。
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关键词
混合自动重传请求
有效信噪比
隐藏马尔可夫模型
长短期记忆网络
预测信噪比
高级在轨系统
卫星通信
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Keywords
hybrid automatic retransmission request
effective signal-to-noise ratio
hidden Markov model
long term and short term memory network
prediction signal-to-noise ratio
advanced orbiting system
satellite communication
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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