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基于分层隐马尔科夫模型的刀具磨损状态监测
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作者 梁东鹏 袁德志 朱锟鹏 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第1期180-184,189,共6页
针对在以往的刀具磨损状态监测中,磨损状态的错误识别现象往往出现在磨损状态的衔接区这一问题,提出了一种基于分层隐马尔科夫模型(hierarchical hidden markov model,HHMM)的刀具磨损状态监测方法。首先,采用力信号和振动信号作为监测... 针对在以往的刀具磨损状态监测中,磨损状态的错误识别现象往往出现在磨损状态的衔接区这一问题,提出了一种基于分层隐马尔科夫模型(hierarchical hidden markov model,HHMM)的刀具磨损状态监测方法。首先,采用力信号和振动信号作为监测信号,提取时域、频域和时频域特征;其次,通过刀具磨损物理模型对刀具磨损阶段进行划分,提高模型的物理可解释性;然后,采用Fisher Score(FS)特征选择方法筛选出刀具不同磨损状态的敏感特征,构建不同磨损状态的敏感特征集;最后,使用不同磨损状态的敏感特征集训练HHMM,建立分类模型库,从而实现刀具磨损状态监测。实验结果表明,所提模型可以有效地提高刀具磨损状态的识别率,准确率为98.41%,综合查准率和查全率的Macro-F1评价指标为98.44%。 展开更多
关键词 Fisher Score 特征选择 分层隐马尔科夫模型 刀具磨损状态监测
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基于隐马尔科夫模型的牵引变压器油纸绝缘剩余寿命预测 被引量:4
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作者 张慧娟 齐金平 +2 位作者 李鸿伟 刘晓宇 燕大强 《绝缘材料》 CAS 北大核心 2024年第3期96-101,共6页
为考虑动车组车载牵引变压器油纸绝缘老化状态对剩余寿命的影响,本文采用油中溶解气体含量作为反映油纸绝缘老化的特征参量,由于油纸绝缘老化过程中具有动态特性,依据油纸绝缘老化状态与特征参量之间对应的隐藏状态与观测状态建立隐马... 为考虑动车组车载牵引变压器油纸绝缘老化状态对剩余寿命的影响,本文采用油中溶解气体含量作为反映油纸绝缘老化的特征参量,由于油纸绝缘老化过程中具有动态特性,依据油纸绝缘老化状态与特征参量之间对应的隐藏状态与观测状态建立隐马尔科夫模型。首先通过贝叶斯信息准则确定隐藏状态数目,利用k-Means算法对观测序列进行聚类处理。在此基础上,利用Viterbi算法对观测序列进行状态识别进而确定油纸绝缘老化状态,最后结合比例风险模型确定可靠度函数。通过CRH2型动车组车载牵引变压器油中溶解气体在线监测数据验证模型的准确性,最终得到油纸绝缘的剩余寿命与实际寿命基本相符,从而可为后续制定牵引变压器维修策略提供理论参考。 展开更多
关键词 牵引变压器 隐马尔科夫模型 油中溶解气体 剩余寿命
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人体步态时相的自动识别:基于高斯混合和隐马尔科夫模型融合算法的创新应用
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作者 孙凯 黄振富 朱俊俊 《医用生物力学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期172-172,共1页
目的人体步态时相的精确识别对于运动障碍的诊断、膝关节炎、帕金森病的康复治疗评估及运动生物力学的研究至关重要。本研究提出一种融合算法,结合高斯混合模型(GMM)和隐马尔科夫模型(HMM),旨在实现人体步态时相的准确自动识别,以优化... 目的人体步态时相的精确识别对于运动障碍的诊断、膝关节炎、帕金森病的康复治疗评估及运动生物力学的研究至关重要。本研究提出一种融合算法,结合高斯混合模型(GMM)和隐马尔科夫模型(HMM),旨在实现人体步态时相的准确自动识别,以优化相关诊断和治疗过程。方法首先,利用IMU传感器采集80名志愿者步态数据,使用矢状面速度的一阶差分作为特征值输入。采用基于GMM-HMM的融合算法对人体步态数据进行训练分析。通过GMM模型进行数据聚类,区分静止相、站立相及摆动相。利用聚类结果的模型参数作为HMM模型的发射概率进行训练,从而精确识别步态时相。此外,为排除正常行走下转身和急停等异常状态的影响,进一步使用动态时间规整(DTW)算法筛选出完整的步态周期。结果本研究所提出的方法在静止相、站立相和摆动相的识别中分别达到了100%、93.67%和75.67%的精确率;召回率分别为92.67%、75.67%和96%;F1得分分别为96.33%、83.67%和84.33%。步态周期提取的准确率为82.61%,且适用于不同年龄和体型的受试者。结论GMM-HMM融合算法在识别人体步态时相上显示了较好的鲁棒性和准确性。本研究为康复工程与运动生物力学领域提供了一种高效且准确的分析工具,能够有效地监控和评估病患的康复进程,支持康复治疗的决策制定。 展开更多
关键词 隐马尔科夫模型 步态周期 运动生物力学 膝关节炎 自动识别 GMM模型 数据聚类 摆动相
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基于CHMM(连续隐马尔科夫模型)的转辙机故障预测方法
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作者 刘伊敏 张汶 +2 位作者 罗文刚 朱昊晖 田增贵 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第6期334-338,共5页
[目的]转辙机作为城市轨道交通信号设备的重要组成部分,一旦发生故障,会对运营造成重要影响,对其健康状态的监测和预测显得尤为重要。[方法]提出了一种基于CHMM(连续隐马尔科夫模型)的转辙机故障预测方法。提取转辙机退化状态特征,并基... [目的]转辙机作为城市轨道交通信号设备的重要组成部分,一旦发生故障,会对运营造成重要影响,对其健康状态的监测和预测显得尤为重要。[方法]提出了一种基于CHMM(连续隐马尔科夫模型)的转辙机故障预测方法。提取转辙机退化状态特征,并基于t-SNE算法对原始输入数据进行降维,减少余特征;利用谱聚类算法确定最优退化状态数目,进行聚类分割,分析转辙机动作功率曲线退化状态特征;基于CHMM模型并与故障诊断模型相结合,构建退化状态识别模型与故障识别模型,实现对转辙机的故障预测。以实测数据作为研究对象,对基于CHMM的转机故障预测方法进行试验验证。[结果及结论]该方法以转辙机正常动作功率曲线为研究对象,深入挖掘监测数据,提取的退化状态特征具有良好的表征能力。根据严重退化状态下曲线模型与正常曲线模型匹配结果,在转辙机功率发生异常波动时,可实现对转辙机故障类型的预测。 展开更多
关键词 城市轨道交通 信号系统 转辙机 故障预测 退化状态识别 隐马尔科夫模型
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基于加权自回归隐马尔科夫模型的语音识别 被引量:1
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作者 冯岑明 杨亚民 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2012年第22期80-82,共3页
对于非特定人语音识别问题,针对隐马尔科夫模型中假设提取的观察矢量之间相互独立且数据不足的困难,文章在连续隐马尔科夫(CHMM)模型的基础上提出了基于加权自回归HMM(WARHMM)的语音识别方法,该方法利用加权自回归过程得到观察矢量,从... 对于非特定人语音识别问题,针对隐马尔科夫模型中假设提取的观察矢量之间相互独立且数据不足的困难,文章在连续隐马尔科夫(CHMM)模型的基础上提出了基于加权自回归HMM(WARHMM)的语音识别方法,该方法利用加权自回归过程得到观察矢量,从而获得隐状态输出。这种方法可以充分利用已有的观察数据,适合于实际随机性较强的语音信号的识别。实验结果证明了提出方法的有效性。 展开更多
关键词 连续隐马尔科夫模型 加权自回归隐马尔科夫模型 语音识别
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主分量分析和隐马尔科夫模型结合的轴承监测诊断方法 被引量:29
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作者 张西宁 雷威 李兵 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1-7,109,共8页
为了快速识别轴承的故障模式以及性能退化状态,提出了一种基于主分量分析和隐马尔科夫模型的轴承监测诊断方法。该方法首先提取了轴承振动信号的混合域故障特征集,使用主分量分析对混合域故障特征集降维,然后使用降维后的特征训练隐马... 为了快速识别轴承的故障模式以及性能退化状态,提出了一种基于主分量分析和隐马尔科夫模型的轴承监测诊断方法。该方法首先提取了轴承振动信号的混合域故障特征集,使用主分量分析对混合域故障特征集降维,然后使用降维后的特征训练隐马尔科夫模型,最后用降维后的测试样本测试模型的性能,根据隐马尔科夫模型输出的对数似然概率,确定轴承故障模式以及轴承的性能退化状态。开展了不同状态滚动轴承振动测试实验,数据分析结果表明,提出的方法诊断准确率均能达到100%,相比基于补偿距离选择特征降维及隐马尔科夫模型诊断方法,最高将分类离散度提高123.74%,并且在轴承的性能退化实验中,提出的方法能在故障早期给出故障预警,证明了该方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 混合域故障特征集 主分量分析 隐马尔科夫模型 轴承监测诊断
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基于隐马尔科夫模型和神经网络的入侵检测研究 被引量:22
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作者 闫新娟 谭敏生 +1 位作者 严亚周 吕明娥 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第2期294-297,共4页
针对目前的基于隐马尔科夫模型的入侵检测和基于神经网络入侵检测各自的不足之处,提出一种基于隐马尔科夫模型和神经网络的混合入侵检测方法。主要是从网络协议的角度入手,把TCP数据包作为分析对象,给出一种确定观察值的方法,把隐马尔... 针对目前的基于隐马尔科夫模型的入侵检测和基于神经网络入侵检测各自的不足之处,提出一种基于隐马尔科夫模型和神经网络的混合入侵检测方法。主要是从网络协议的角度入手,把TCP数据包作为分析对象,给出一种确定观察值的方法,把隐马尔科夫模型的输出作为神经网络的输入,神经网络的输出是最终的结果。最后通过实验证明了此混合入侵检测方法比单独使用隐马尔科夫模型或者是单独使用神经网络的检测方法有更低的误报率和漏报率。 展开更多
关键词 隐马尔科夫模型 神经网络 入侵检测
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基于增益的隐马尔科夫模型的文本组块分析 被引量:9
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作者 李珩 杨峰 +1 位作者 朱靖波 姚天顺 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第2期152-154,192,共4页
本文提出一种基于增益的隐马尔科夫模型(Transductive HMM)的方法,用于文本组块(Text Chunking)分析的研究。该方法将一些上下文信息导入隐马尔科夫模型(HMM),构造增益的隐马尔科夫模型(TransductiveHMM)。该模型不需要修改标准的隐马... 本文提出一种基于增益的隐马尔科夫模型(Transductive HMM)的方法,用于文本组块(Text Chunking)分析的研究。该方法将一些上下文信息导入隐马尔科夫模型(HMM),构造增益的隐马尔科夫模型(TransductiveHMM)。该模型不需要修改标准的隐马尔科夫模型的训练和标注过程,只需要对训练语料根据导入的上下文信息进行相应的转换。实验结果显示,该方法在文本组块分析方面是有效的。 展开更多
关键词 中文信息处理 隐马尔科夫模型 文本组块分析 支持向量机 状态转移函数
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基于隐马尔科夫模型的刀具磨损连续监测 被引量:14
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作者 王晓强 张云 +1 位作者 周华民 付洋 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2016年第10期87-90,共4页
与离散的刀具磨损状态的分类识别相比,人们更希望得到连续的刀具磨损值,从而为最终的控制过程提供更准确的信息。为了监测连续的刀具磨损值,采用易于采集的振动和声发射信号作为监测信号,提取信号的时域特征、频域特征和时频域特征,从... 与离散的刀具磨损状态的分类识别相比,人们更希望得到连续的刀具磨损值,从而为最终的控制过程提供更准确的信息。为了监测连续的刀具磨损值,采用易于采集的振动和声发射信号作为监测信号,提取信号的时域特征、频域特征和时频域特征,从中筛选出对刀具磨损敏感的特征,并采用隐马尔科夫模型建模,最后通过概率计算得到连续的磨损值。通过比较采用切削力、加速度和声发射信号的监测模型和仅采用加速度和声发射两种信号的监测模型,发现在没有切削力信号的情况下,仍能够准确地预测刀具磨损值。 展开更多
关键词 刀具磨损监测 振动 声发射 隐马尔科夫模型
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基于复小波邻域隐马尔科夫模型的图像去噪 被引量:13
10
作者 刘芳 刘文学 焦李成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期1284-1287,共4页
多分辨信号和图像模型可用于捕获图像中平滑和奇异区域的统计结构,但是,基于正交小波变换的模型受到平移变化的影响从而降低了其准确性和实时性.本文将邻域隐马尔科夫模型LCHMM(LocalContextualHiddenMarkovModel)扩展到复小波的范围,... 多分辨信号和图像模型可用于捕获图像中平滑和奇异区域的统计结构,但是,基于正交小波变换的模型受到平移变化的影响从而降低了其准确性和实时性.本文将邻域隐马尔科夫模型LCHMM(LocalContextualHiddenMarkovModel)扩展到复小波的范围,提出了一种基于复小波的邻域隐马尔科夫模型C-LCHMM(LocalContextualHiddenMarkovModelBasedOnComplexWavelet),该模型具有近似平移不变性及分辨率高的特点、能够捕获小波系数的邻域的统计特征、且计算复杂度小.仿真试验表明基于复小波邻域隐马尔科夫模型(C-LCHMM)用于图像去噪的效果优于典型的去噪算法. 展开更多
关键词 复小波 邻域隐马尔科夫模型 图像去噪
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基于隐马尔科夫模型的苹果分级方法研究 被引量:7
11
作者 谢锋云 周建民 +2 位作者 江炜文 张慧慧 唐宏兵 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2016年第7期29-31,111,共4页
提出了一种基于隐马尔科夫模型的苹果分级方法。以3种不同颜色和形状的苹果为研究对象,提取苹果的六角锥体模型(HSV)作为苹果的颜色特征,提取苹果Hu不变矩作为苹果的形状特征,将这些特征量采用Lloyd算法编码,并将它们作为隐马尔科夫模型... 提出了一种基于隐马尔科夫模型的苹果分级方法。以3种不同颜色和形状的苹果为研究对象,提取苹果的六角锥体模型(HSV)作为苹果的颜色特征,提取苹果Hu不变矩作为苹果的形状特征,将这些特征量采用Lloyd算法编码,并将它们作为隐马尔科夫模型(HMM)的输入。依据HMM模式识别方法,对不同颜色和形状的苹果进行了分类识别,进而完成苹果分级。试验表明,该方法完成的分级识别率为100%。 展开更多
关键词 苹果 分级 隐马尔科夫模型 HSV HU不变矩
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基于小波域隐马尔科夫模型的文本图像子带分割方法 被引量:9
12
作者 侯玉华 宋锦萍 +2 位作者 周福娜 文成林 杨晓艺 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第8期1180-1183,共4页
本文在已有文献的基础上 ,通过分析不同子带小波系数之间的相关性 ,提出了一类基于小波域HMT(HiddenMarkovTree)模型文本图像分割方法 .其基本思想是先在子带分类的基础上 ,综合考虑不同尺度上的分类 ,进行多尺度文本图像分割 ,最后根... 本文在已有文献的基础上 ,通过分析不同子带小波系数之间的相关性 ,提出了一类基于小波域HMT(HiddenMarkovTree)模型文本图像分割方法 .其基本思想是先在子带分类的基础上 ,综合考虑不同尺度上的分类 ,进行多尺度文本图像分割 ,最后根据后验像素信息对上述方法所得分割结果进行修正 ,得到优于已有文献的分割效果 ,而且在一定程度上减少了分割算法的计算量 . 展开更多
关键词 小波域 隐马尔科夫模型 HMT模型 二维小波变换 多尺度文本图像分割
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基于隐马尔科夫模型的风电齿轮箱故障程度评估 被引量:5
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作者 李莹 刘三明 +2 位作者 王致杰 朱晓伟 潘志刚 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1495-1500,共6页
若能对齿轮箱的故障演化程度做出正确的评估则能通过相应手段制定合理的维修方案,降低故障,进一步保障系统的有效运行。针对这一问题,提出基于隐马尔科夫模型(HMM)的评估方法。最后通过实验数据在Matlab上的仿真验证隐马尔科夫模型在实... 若能对齿轮箱的故障演化程度做出正确的评估则能通过相应手段制定合理的维修方案,降低故障,进一步保障系统的有效运行。针对这一问题,提出基于隐马尔科夫模型(HMM)的评估方法。最后通过实验数据在Matlab上的仿真验证隐马尔科夫模型在实际齿轮故障程度识别中的有效性,得出齿轮的故障程度从点蚀、磨损、断齿程度逐渐增大的结论。 展开更多
关键词 风电齿轮箱 故障演化程度 隐马尔科夫模型 MATLAB
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基于隐马尔科夫模型的P2P流识别技术 被引量:9
14
作者 许博 陈鸣 魏祥麟 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期55-63,共9页
为了实时、准确地识别多种P2P应用流,提出了基于隐马尔科夫模型(HMM,hidden Markov model)的P2P流识别技术。该技术利用分组大小、到达时间间隔和到达顺序等特征构建流识别模型,采用离散型随机变量刻画HMM状态特征;提出了能同时识别多种... 为了实时、准确地识别多种P2P应用流,提出了基于隐马尔科夫模型(HMM,hidden Markov model)的P2P流识别技术。该技术利用分组大小、到达时间间隔和到达顺序等特征构建流识别模型,采用离散型随机变量刻画HMM状态特征;提出了能同时识别多种P2P应用流的架构HMM-FIA,设计了HMM的状态个数选择算法。在校园网中架设可控实验环境,使用HMM-FIA识别多种P2P流,并与已有识别方法进行比较,结果表明采用离散型随机变量能降低模型建立时间,提高识别未知流的实时性和准确性;HMM-FIA能同时识别多种P2P协议产生的分组流,并能较好地适应网络环境变化。 展开更多
关键词 对等方到对等方 有限状态机 流识别 隐马尔科夫模型
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基于层次隐马尔科夫模型和变长语义模式的入侵检测方法 被引量:8
15
作者 段雪涛 贾春福 刘春波 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期109-114,共6页
分析了定长系统调用短序列在入侵检测系统应用中的不足,利用进程堆栈中的函数调用返回地址信息,提出了一种变长短序列的语义模式切分方法,并根据这种变长语义模式之间的层次关系和状态转移特性提出了基于层次隐马尔科夫模型的入侵检测... 分析了定长系统调用短序列在入侵检测系统应用中的不足,利用进程堆栈中的函数调用返回地址信息,提出了一种变长短序列的语义模式切分方法,并根据这种变长语义模式之间的层次关系和状态转移特性提出了基于层次隐马尔科夫模型的入侵检测方法。实验结果表明,与传统的隐马尔科夫模型相比,基于层次隐马尔科夫模型的入侵检测方法具有更好的检测效果。 展开更多
关键词 入侵检测 层次隐马尔科夫模型 系统调用 变长语义模式 进程堆栈
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易流态化货物船运风险评判的隐马尔科夫模型 被引量:6
16
作者 吴建军 刘英学 +1 位作者 胡甚平 赵义豪 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期73-78,共6页
为了预报船载易流态化固体散装货物的风险态势,利用隐马尔科夫模型(HMM),定量化评判船舶营运安全风险。首先确定易流态化货物船舶运输风险的影响因素,构建评判结构模型,采用HMM刻画变量的关联特征;然后通过问卷调查数据和Baum-Welch算... 为了预报船载易流态化固体散装货物的风险态势,利用隐马尔科夫模型(HMM),定量化评判船舶营运安全风险。首先确定易流态化货物船舶运输风险的影响因素,构建评判结构模型,采用HMM刻画变量的关联特征;然后通过问卷调查数据和Baum-Welch算法确定模型参数,根据特定的航次信息,结合前向算法和风险衡准描述风险瞬态和风险态势;最后通过建立多场景的模拟航次,检验风险评判模型的有效性。研究表明:航次前阶段货物流态性对船运风险的影响明显,影响度为1.49;后阶段环境恶化对船运风险影响大,影响度高达1.65。 展开更多
关键词 船舶运输 易流态化固体散装货物 隐马尔科夫模型(HMM) 营运安全风险 评判
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基于隐马尔科夫模型的RCS识别方法研究 被引量:10
17
作者 郭武 朱明明 杨红兵 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2013年第3期37-40,共4页
雷达散射截面(RCS)时间序列由目标电磁散射特性和姿态运动特性共同决定,包含了雷达目标的材质、尺寸和结构等信息,是实现雷达目标识别的重要测量量。隐马尔科夫模型(HMM)是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型,是一个... 雷达散射截面(RCS)时间序列由目标电磁散射特性和姿态运动特性共同决定,包含了雷达目标的材质、尺寸和结构等信息,是实现雷达目标识别的重要测量量。隐马尔科夫模型(HMM)是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型,是一个无记忆的非平稳随机过程,具有很强的表征时变信号的能力,非常适合作为动态模式分类器,对具有不同变化特性的时变信号进行分类识别。文中利用HMM表征雷达目标RCS序列变化模式(规律),根据不同类别目标RCS序列变化模式的差异对雷达目标进行分类识别。实测数据验证结果表明,该算法具有较高的识别概率。 展开更多
关键词 雷达散射截面 隐马尔科夫模型 目标识别
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基于隐马尔科夫模型的上下文感知活动计算 被引量:4
18
作者 张庆生 齐勇 +1 位作者 侯迪 赵季中 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期398-401,共4页
为了推理移动用户在智能空间的活动,提出了基于隐马尔科夫模型的上下文感知活动计算.首先按照上下文的定义,采用元组方法表示移动用户和智能空间,然后根据活动理论基本构成元素和面向客体活动原理来描述用户活动和智能空间的状态变化,... 为了推理移动用户在智能空间的活动,提出了基于隐马尔科夫模型的上下文感知活动计算.首先按照上下文的定义,采用元组方法表示移动用户和智能空间,然后根据活动理论基本构成元素和面向客体活动原理来描述用户活动和智能空间的状态变化,最后引用隐马尔科夫模型建立起用户活动与智能空间状态变化之间的联系,从而实现活动计算.该模型可以完整地描述活动分解为动作的过程,还可以根据每种活动的动作链标记用户活动数据,却不需要用户直接参与数据的标记.将该模型的动作状态数与上下文感知经验采样工具(ESM)的动作状态数进行比较,结果表明该模型的平均活动识别准确度比ESM高25%. 展开更多
关键词 上下文感知 活动理论 活动计算 隐马尔科夫模型
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采用自适应基因粒子群算法优化隐马尔科夫模型的方法及应用 被引量:9
19
作者 张西宁 雷威 +1 位作者 杨雨薇 张雯雯 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1-8,共8页
针对隐马尔科夫模型参数学习算法易收敛于局部极值的问题,提出了一种自适应基因粒子群算法,并将该方法应用于隐马尔科夫模型的训练,实现对隐马尔科夫模型初始参数的优化。在基因粒子群算法的原理以及操作流程的基础上,采用了自适应的参... 针对隐马尔科夫模型参数学习算法易收敛于局部极值的问题,提出了一种自适应基因粒子群算法,并将该方法应用于隐马尔科夫模型的训练,实现对隐马尔科夫模型初始参数的优化。在基因粒子群算法的原理以及操作流程的基础上,采用了自适应的参数调整方法,提高了基因粒子群算法的优化性能。分析了所提方法的全局、局部搜索能力以及收敛速度,开展了不同状态滚动轴承的故障诊断实验和测试,并与基于粒子群算法优化隐马尔科夫模型初始参数的方法进行对比。实验结果表明,所提方法对正常、内圈故障、外圈故障以及滚动体故障轴承的诊断准确率均能达到100%,相比于基于粒子群算法优化隐马尔科夫模型初始参数的方法,最高将分类正确率提高了28.57%、分类离散度提高了268.58%,证明了方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 基因粒子群算法 自适应方法 参数优化 隐马尔科夫模型 轴承故障诊断
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基于隐马尔科夫模型的人体动作压缩红外分类 被引量:3
20
作者 关秋菊 罗晓牧 +1 位作者 郭雪梅 王国利 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期398-406,共9页
人体动作产生的辐射能量变化(Infrared radiation changes,IRC)信号是动作识别的重要线索,本文提出了一种基于隐马尔科夫模型的人体动作压缩红外分类新方法.针对人体动作的自遮挡问题,建立基于正交视角的压缩红外测量系统,获取人体动作... 人体动作产生的辐射能量变化(Infrared radiation changes,IRC)信号是动作识别的重要线索,本文提出了一种基于隐马尔科夫模型的人体动作压缩红外分类新方法.针对人体动作的自遮挡问题,建立基于正交视角的压缩红外测量系统,获取人体动作在主投影面和辅助投影面的IRC压缩信号;然后,采用隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM)双层特征建模算法进行压缩域动作分类.实验结果表明双层特征建模的平均正确分类率高于主层特征建模,平均正确分类率可达95.71%.该方法为环境辅助生活系统提供了人体动作识别的新途径. 展开更多
关键词 环境辅助生活 隐马尔科夫模型 压缩感知 热释电红外传感器 动作分类
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