关于非齐次隐马尔可夫模型的一类强极限定理研究 被引量：2

1

作者 万赢银 闫广州 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第23期8-10,共3页

关键词 极限定理 隐马尔可夫模型 齐次马氏链 齐次马尔可夫链 马尔可夫过程 随机过程 信息科学 数学工具

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基于非齐次隐马尔可夫模型的特定人元音的识别方法

2

作者 陈立伟 赵春晖 +1 位作者 白玉 孙岩 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期296-300,共5页

针对特定人汉语元音的语音识别,提出一种基于非齐次隐马尔可夫模型的识别方法.该方法首先提取声道频率响应作为特征参数,然后建立非齐次隐马尔可夫模型来更为精确地刻画真实的语音现象,接着进行语音识别实验,并与齐次隐马尔可夫模型进... 针对特定人汉语元音的语音识别,提出一种基于非齐次隐马尔可夫模型的识别方法.该方法首先提取声道频率响应作为特征参数,然后建立非齐次隐马尔可夫模型来更为精确地刻画真实的语音现象,接着进行语音识别实验,并与齐次隐马尔可夫模型进行比较.实验结果表明该方法可以使特定人的元音的识别率达到98.73%,明显改变了识别系统的性能.该方法具有很好的理论研究前景和实际应用价值. 展开更多

关键词 非齐次隐马尔可夫模型 声道频率响应 语音识别 元音

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一种适于非特定人语音识别的并行隐马尔可夫模型 被引量：1

3

作者 陈雁翔 戴蓓蒨 +1 位作者 周曦 刘鸣 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1601-1606,共6页

为了适合非特定人语音识别,提出了一种由多条并行马尔可夫链组成的并行HMM(Parallel Hidden Markov Model,PHMM),从而融合了基于分类的语音识别中为各个类别建立的模板,提高了识别性能,各条链之间允许有交叉,使得融合的多模板之间存在... 为了适合非特定人语音识别,提出了一种由多条并行马尔可夫链组成的并行HMM(Parallel Hidden Markov Model,PHMM),从而融合了基于分类的语音识别中为各个类别建立的模板,提高了识别性能,各条链之间允许有交叉,使得融合的多模板之间存在状态共享,同时PHMM可以在训练过程中自动完成聚类,且测试语音的输出结果来自所有类别,无需聚类分析和类别判断,这些都减少了存储量和计算量,汉语非特定人孤立数字的识别实验表明,PHMM较之传统CHMM使识别性能及噪声鲁棒性都得到了改善。 展开更多

关键词 非特定人语音识别 连续隐马尔可夫模型 并行马尔可夫链

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基于隐马尔可夫模型和非合作博弈的功率控制 被引量：1

4

作者 袁红春 余跃 梅海彬 《山东农业大学学报（自然科学版）》 北大核心 2019年第4期724-728,共5页

降低功耗是无线传感网研究中的重要问题之一。针对现有无线传感网存在功耗高、能量利用率低等问题,本文提出一种基于隐马尔可夫模型和非合作博弈的功率控制方法。证明了该方法中纳什均衡的存在性和唯一性以及隐马尔可夫模型(HMM)在特定... 降低功耗是无线传感网研究中的重要问题之一。针对现有无线传感网存在功耗高、能量利用率低等问题,本文提出一种基于隐马尔可夫模型和非合作博弈的功率控制方法。证明了该方法中纳什均衡的存在性和唯一性以及隐马尔可夫模型(HMM)在特定条件下的广义平稳性。通过仿真实验将该算法与已有的基于非合作博弈的控制方法进行比较。仿真结果表明,该算法在能量利用率、收敛性、降低功耗方面均优于原有算法,能够有效延长网络生命周期。 展开更多

关键词 无线传感器网络 隐马尔可夫模型 非合作博弈 低功耗

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一类隐马尔可夫模型的若干极限性质 被引量：3

5

作者 杨卫国 吴小太 王豹 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2006年第5期467-470,共4页

假定隐藏的马尔可夫链为非齐次,研究隐非齐次马尔可夫模型的一些强极限定理.首先在引理中得出了隐非齐次马尔可夫模型的一些性质,从而导出了隐非齐次马尔可夫模型的三元函数一类平均值的强极限定理.作为定理的推论,得到了隐非齐次马尔... 假定隐藏的马尔可夫链为非齐次,研究隐非齐次马尔可夫模型的一些强极限定理.首先在引理中得出了隐非齐次马尔可夫模型的一些性质,从而导出了隐非齐次马尔可夫模型的三元函数一类平均值的强极限定理.作为定理的推论,得到了隐非齐次马尔可夫模型状态出现频率的一类强极限定理.隐马尔可夫模型可应用于弱相依随机变量的建模上,也可用作研究发音过程、神经生理学与生物遗传等方面的工具. 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 隐非齐次马尔可夫模型 马氏链 强极限定理 频率

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非齐次隐马尔可夫降尺度方法对江淮流域夏季逐日降水的模拟及其评估 被引量：5

6

作者 丁梅 江志红 陈威霖 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期757-771,共15页

引入非齐次隐马尔可夫模型(Nonhomogeneous hidden Markov model,NHMM)统计降尺度方法,利用1961—2002年江淮流域夏季逐日降水资料、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的ERA-40再分析资料建立模型,检验其对东部季风区(以江淮流域为代表)夏季... 引入非齐次隐马尔可夫模型(Nonhomogeneous hidden Markov model,NHMM)统计降尺度方法,利用1961—2002年江淮流域夏季逐日降水资料、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的ERA-40再分析资料建立模型,检验其对东部季风区(以江淮流域为代表)夏季日降水的模拟能力,并对比BCC-CSM1.1(m)模式NHMM降尺度前后的模拟效果。结果表明,NHMM降尺度方法通过建立降水概率分布态间转移参数与大尺度环流变量的联系,对江淮流域逐日降水量具有较好的降尺度效果。模拟的各站日降水量概率分布函数(PDF)曲线与观测非常接近,布赖尔评分(Brier Score,S_B)均小于0.11%,显著性评分(Significance Score,Ss)均大于0.84;夏季总降水量、降水日数、中雨日数、降水强度和95%分位降水量指数的多年平均场偏差百分率绝对值低于10%,前3个指数的空间相关系数高于0.9;该方法对各降水指数的年际变率也有一定的模拟能力,模拟得到的各指数的区域平均年际序列与观测序列的相关系数为0.62—0.87。对BCC-CSM1.1(m)模式的模拟结果进行降尺度后,SB较降尺度前平均减小0.57%,Ss平均增大0.23,皆表明降尺度后的概率分布函数曲线更接近于观测;各降水指数在多数台站的偏差百分率绝对值由大于40%降至10%以内,空间相关系数普遍提高至0.8以上。NHMM降尺度方法能够有效提高BCC-CSM1.1(m)模式对江淮流域夏季日降水的模拟能力,相对气候模式具有显著的"增值",未来可进一步利用该方法进行气候变暖背景下的日降水变化预估。 展开更多

关键词 非齐次隐马尔可夫模型(NHMM) 统计降尺度 逐日降水 模拟

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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

7

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 非侵入式负荷分解 不平衡启停状态特征提取 启停状态识别 启停状态组合 因子隐马尔可夫模型

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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

8

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 非侵入式负荷监测 隐马尔可夫模型 泛化性能 极大似然估计

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基于隐马尔可夫树非高斯信号的建模分析与分类识别 被引量：1

9

作者 周越 杨杰 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期1721-1726,共6页

研究了基于小波域隐马尔可夫树模型非高斯信号的建模方法 .探讨了海洋环境噪声和船舶辐射噪声在不同工况下所表现出的不同模型特征 ,并根据它们在 HMT模型参数上的特征差异提出了一种新的检测方法 ,实验证明 ,该方法的检测性能比过零检... 研究了基于小波域隐马尔可夫树模型非高斯信号的建模方法 .探讨了海洋环境噪声和船舶辐射噪声在不同工况下所表现出的不同模型特征 ,并根据它们在 HMT模型参数上的特征差异提出了一种新的检测方法 ,实验证明 ,该方法的检测性能比过零检测、能量检测以及二阶统计量检测方法要好 .通过结合小波域隐马尔可夫模型和支撑向量机 ,提出了一种新的水声非高斯噪声信号的识别分类方法 ,实验证明 ,该方法具有较好的分类性能 . 展开更多

关键词 非高斯信号 小波域 隐马尔可夫树模型 支撑向量机 信号检测 信号识别 信号处理 建模方法

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隐马尔可夫模型的拓朴应用 被引量：1

10

作者 侯昭武 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期71-74,共4页

以非齐次隐马尔可夫模型(Inhomogeneous Hidden Markov Mode1)出发,用自适应函数链神经网络与非齐次隐马尔可夫模型相结合,训练出适用环境变化的HMM模型,并应用该混合模型进行语音识别.实验结果表明,该模型适合于对噪声背景下的语音进... 以非齐次隐马尔可夫模型(Inhomogeneous Hidden Markov Mode1)出发,用自适应函数链神经网络与非齐次隐马尔可夫模型相结合,训练出适用环境变化的HMM模型,并应用该混合模型进行语音识别.实验结果表明,该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别,该模型具有更好的鲁棒性,在信噪比较低的情况下,可以提高识别率. 展开更多

关键词 非齐次隐马尔可夫模型 自适应函数链神经网络 非线性音段 单层感知器.

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基于改进的隐马尔可夫和神经网络混合模型的语音识别

11

作者 陈立伟 张晔 《应用声学》 CSCD 北大核心 2006年第2期90-95,共6页

研究了一种非齐次隐马尔可夫模型(Inhomogeneous Hidden Markov Model),然后将自组织特征映射神经网络与这种非齐次隐马尔可夫模型相结合,训练出抗噪声的HMM模型,并应用该混合模型进行语音识别。实验结果表明,该模型适合于对噪声背景下... 研究了一种非齐次隐马尔可夫模型(Inhomogeneous Hidden Markov Model),然后将自组织特征映射神经网络与这种非齐次隐马尔可夫模型相结合,训练出抗噪声的HMM模型,并应用该混合模型进行语音识别。实验结果表明,该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别。该模型具有更好的抗噪鲁棒性,在信噪比较低的情况下(5dB-10dB),识别率可以提高5％左右。 展开更多

关键词 非齐次隐马尔可夫模型 自组织特征映射神经网络 混合模型 鲁棒性

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非齐次马尔可夫LPV系统的H_∞异步控制 被引量：1

12

作者 孙维阳 刘雨 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1152-1159,共8页

针对存在外界干扰的情况,对一类离散时间非齐次马尔可夫线性变参数(linear parameter-varying,LPV)系统的H∞异步控制问题进行了研究。由于实际非齐次马尔可夫系统的系统模态难以直接获得,考虑了控制器模态和系统模态不一致的异步问题,... 针对存在外界干扰的情况,对一类离散时间非齐次马尔可夫线性变参数(linear parameter-varying,LPV)系统的H∞异步控制问题进行了研究。由于实际非齐次马尔可夫系统的系统模态难以直接获得,考虑了控制器模态和系统模态不一致的异步问题,并用一个非齐次隐马尔可夫模型建模。非齐次马尔可夫系统和非齐次隐马尔可夫链的时变特性分别由分段齐次状态转移概率矩阵和分段齐次条件概率矩阵描述,且受同一个高层齐次马尔可夫链支配。针对上述问题,完成了对闭环非齐次马尔可夫LPV系统的稳定性分析、H∞性能分析和H∞异步控制器设计,使系统在受到外界干扰和控制器模态与系统模态存在异步现象的情况下满足给定的H∞性能指标。最后通过对直流电机的仿真实验验证了利用非齐次信息得到理论的有效性和优越性。 展开更多

关键词 非齐次马尔可夫跳跃系统 非齐次隐马尔可夫链 时变转移概率 分段齐次转移概率 H∞异步控制

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基于多观测隐非齐次HMM的光伏功率概率预测 被引量：2

13

作者 马琼 马雷 +1 位作者 汪佐浩 张浩 《电源技术》 CAS 北大核心 2023年第11期1501-1505,共5页

针对高渗透率光伏能源并网带来的不确定性对电力系统的影响,提出一种基于多观测隐非齐次马尔可夫模型(HMM)的短期光伏功率概率预测方法。首先,给出多观测隐非齐次HMM基本问题的求解方法,包括模型参数估计的学习问题与预测结果输出的解... 针对高渗透率光伏能源并网带来的不确定性对电力系统的影响,提出一种基于多观测隐非齐次马尔可夫模型(HMM)的短期光伏功率概率预测方法。首先,给出多观测隐非齐次HMM基本问题的求解方法,包括模型参数估计的学习问题与预测结果输出的解码问题。通过确定光伏出力与气象参数范围并进行离散化,得到建模所需的状态空间与观测空间。最后,据此对训练数据进行编码代入HMM学习问题求解得到最终的概率预测模型。为了检验不同非齐次性质及观测量对模型预测性能的影响,建立传统HMM、单观测/双观测二阶HMM及支持向量机模型进行模拟预测分析。结果验证了所提模型的可行性,同时考虑先前状态与观测对当前的影响可以提高模型确定性预测与区间预测性能。 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 概率预测 光伏功率 非齐次马尔可夫链

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非平稳动态行为模型及其在DDoS检测中的应用 被引量：3

14

作者 谢逸 唐成华 黄向农 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第9期2100-2105,共6页

应用层分布式拒绝服务攻击严重威胁承载网络应用与服务的服务器.传统服务器端检测方法的主要问题是难以刻画非稳态网站的用户访问行为,也无法动态跟踪正常用户的行为变化,导致误检率随时间推移逐渐增高.提出一种动态的用户行为模型,并... 应用层分布式拒绝服务攻击严重威胁承载网络应用与服务的服务器.传统服务器端检测方法的主要问题是难以刻画非稳态网站的用户访问行为,也无法动态跟踪正常用户的行为变化,导致误检率随时间推移逐渐增高.提出一种动态的用户行为模型,并应用于诊断基于HTTP协议的分布式拒绝服务攻击.该方法采用半马尔可夫链描述正常用户行为.模型通过有监督的前后向算法获得初始化参数,利用动态参数递推算法使模型可以根据用户群体行为的变化实时调整自身参数.从而精确地实现对用户行为的跟踪及诊断可能存在的异常行为.实验结果证明了本文所提方法的有效性. 展开更多

关键词 隐半马尔可夫模型 非平稳用户行为 动态 DDOS检测

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基于深度循环卷积模型的非侵入式负荷分解方法 被引量：8

15

作者 余登武 刘敏 《电测与仪表》 北大核心 2020年第23期47-53,共7页

电力分项计算是智能电能表的一个重要环节,即对接入户线的各个电器设备进行用电消耗检测。对电力公司进行精准预测,提高系统稳定性可靠性,制定调度方案,设计“错峰用电”费率结构,发现设备老化和故障有着重要意义。为了实现电力分项计算... 电力分项计算是智能电能表的一个重要环节,即对接入户线的各个电器设备进行用电消耗检测。对电力公司进行精准预测,提高系统稳定性可靠性,制定调度方案,设计“错峰用电”费率结构,发现设备老化和故障有着重要意义。为了实现电力分项计算,文中提出了一种基于深度循环卷积神经网络的非侵入式负荷分解方法。对目标电器的不同功率状态进行编码,用循环卷积神经网络提取输入负荷总功率的空间时间特征。对输入数据进行归一化提高模型训练速度,用drouput技术降低模型过拟合,用迁移学习技术实现对不同目标电器的功率状态预测建模。并和传统的隐马尔可夫模型进行对比。采用公开的redd数据集,结果证明文中所提出的模型能很好预测目标电器的功率状态。 展开更多

关键词 电力分项计算 错峰用电 循环卷积神经网络 非侵入式负荷分解 空间时间特征 drouput 迁移学习 隐马尔可夫模型

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非介入式工业设备监测方法研究 被引量：1

16

作者 赵学明 杨国朝 +2 位作者 杨朝雯 郝爽 焦龙 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期112-117,共6页

非介入式负荷监测(non‐invasive load monitoring,NILM)技术可以不侵入用户内部,仅通过对用户电表数据的分析就能获取用户各个用电设备的用电信息。NILM在居民负荷分解中的研究和应用很多,但在工业负荷上的应用却很少。一方面,工业负... 非介入式负荷监测(non‐invasive load monitoring,NILM)技术可以不侵入用户内部,仅通过对用户电表数据的分析就能获取用户各个用电设备的用电信息。NILM在居民负荷分解中的研究和应用很多,但在工业负荷上的应用却很少。一方面,工业负荷在负荷特性和负荷数据分布方面与民用负荷差别较大,致使许多应用于居民场景中的方法在迁移至工业场景后性能下降明显;另一方面,工业用户出于对保护隐私的考虑不会公开用电数据,利用有限的数据有效学习工业负荷设备知识是极具挑战性的。为应对这些问题,提出一种基于因子隐马尔科夫模型(factorial hidden Markov model,FHMM)的工业负荷分解方法。该方法利用FHMM的多条独立的隐状态链模拟工业负荷设备的运行状态转换过程,求解设备在各时刻所处的状态,即可结合状态能耗信息预测设备用电量。最后利用某工厂的现场能耗监测数据对所提方法进行测试,结果表明所提方法具有良好的负荷分解效果。 展开更多

关键词 工业负荷 负荷监测 非介入式负荷监测 状态空间 因子隐马尔可夫模型

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概率图模型的表示理论综述 被引量：9

17

作者 刘建伟 黎海恩 +1 位作者 周佳佳 罗雄麟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1219-1226,共8页

概率图模型结合概率论与图论的知识,利用图结构表示变量的联合概率分布,近年已成为不确定性推理的研究热点.随着概率图模型在实际领域中的应用日益增加,不同的任务和应用环境对概率图模型的表示理论提出了不同的新要求.本文总结出近年... 概率图模型结合概率论与图论的知识,利用图结构表示变量的联合概率分布,近年已成为不确定性推理的研究热点.随着概率图模型在实际领域中的应用日益增加,不同的任务和应用环境对概率图模型的表示理论提出了不同的新要求.本文总结出近年来提出的多种概率图模型的表示理论.最后指出概率图模型的进一步研究方向. 展开更多

关键词 概率图模型 连续化 非齐次化 贝叶斯逻辑 马尔可夫逻辑 非参数化 矩阵正态图模型 COPULA函数 混合图模型

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小词汇量非特定人语音识别在嵌入式系统中的应用 被引量：5

18

作者 刘振安 孙捷 王晋军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第11期213-215,共3页

给出了一个嵌入式小词汇量非特定人语音识别系统的方案,它基于单片微控制器加数字信号处理器(MCU+DSP)架构,用离散隐马尔可夫模型方法实现语音识别系统。该系统适应性强,可扩展性好,具有一定的实时性和语言无关性。当在算法上针对汉语... 给出了一个嵌入式小词汇量非特定人语音识别系统的方案,它基于单片微控制器加数字信号处理器(MCU+DSP)架构,用离散隐马尔可夫模型方法实现语音识别系统。该系统适应性强,可扩展性好,具有一定的实时性和语言无关性。当在算法上针对汉语普通话进行优化后,则能进一步提高识别汉语的准确性和实时性。 展开更多

关键词 语音识别 非特定人 隐马尔可夫模型 MEL倒谱系数 汉语普通话识别

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启动子序列的非均衡检测识别算法 被引量：1

19

作者 罗泽举 宋丽红 陆胜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第8期2094-2096,2108,共4页

通过改进Hessian矩阵对角参数,调整支持向量机中超平面的位移,将数据量少的样本从两类非均衡样本中进行分离,结合隐马尔可夫随机迭代,实验发现,不能简单固定Hessian矩阵的对角参数,而必须加之以可调整的权系数才能控制错分的样本数.对... 通过改进Hessian矩阵对角参数,调整支持向量机中超平面的位移,将数据量少的样本从两类非均衡样本中进行分离,结合隐马尔可夫随机迭代,实验发现,不能简单固定Hessian矩阵的对角参数,而必须加之以可调整的权系数才能控制错分的样本数.对启动子序列进行识别,平均识别率达到92.8%。 展开更多

关键词 HESSIAN矩阵 非均衡算法 隐马尔可夫模型 启动子识别

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基于混合EHMM模型的数据流预测 被引量：1

20

作者 丁勇 朱辉生 曹红根 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第S1期391-393,413,共4页

首先提出一种改进的算法NONEPI++,用于挖掘事件序列上非重叠发生的频繁情节;然后将每个频繁情节表示为相应的情节隐马尔可夫模型EHMM,并通过最大期望算法计算模型的混合系数,从而生成一个基于历史数据流的混合模型;最后,基于该混合模型... 首先提出一种改进的算法NONEPI++,用于挖掘事件序列上非重叠发生的频繁情节;然后将每个频繁情节表示为相应的情节隐马尔可夫模型EHMM,并通过最大期望算法计算模型的混合系数,从而生成一个基于历史数据流的混合模型;最后,基于该混合模型预测目标事件类型出现的概率。实验表明,混合EHMM模型能有效地预测数据流。 展开更多

关键词 事件序列 频繁情节 非重叠发生 隐马尔可夫模型

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