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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 分层马尔科夫模型 刀具磨损状态监测
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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 马尔科夫模型
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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 马尔科夫模型 油中溶解气体 剩余寿命
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基于隐马尔科夫模型(HMM)与张量分解的两阶段个性化推荐模型与应用 被引量:1
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作者 张浩 何杰 +2 位作者 李慧宗 赵钢 周凌云 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第19期84-90,115,共8页
针对个性化推荐系统中用户偏好的进化学习与高维稀疏数据处理的问题。受隐马尔科夫模型(HMM)结构特征启发,提出了一种考虑上下文感知的两阶段用户偏好集推理策略的个性化推荐算法(HHRA算法)。通过对系统历史评分信息的处理,将用户偏好... 针对个性化推荐系统中用户偏好的进化学习与高维稀疏数据处理的问题。受隐马尔科夫模型(HMM)结构特征启发,提出了一种考虑上下文感知的两阶段用户偏好集推理策略的个性化推荐算法(HHRA算法)。通过对系统历史评分信息的处理,将用户偏好的提取过程抽象为一个HMM模型,来进行第一阶段的用户偏好集学习与推理。然后在此基础上,引入用户的实时上下文信息,构建了一种融入用户实时偏好的张量模型,并基于一种改进的高阶奇异值分解算法来处理高维稀疏的数据集,对模型进行优化求解,生成最优推荐集合。实验设计在3个具有不同特征的真实数据集上将HHRA算法与传统经典推荐算法进行对比分析,结果显示HHRA算法具有较好的适应性和推荐质量。 展开更多
关键词 用户偏好 马尔科夫模型(hmm) 高阶奇异值分解算法 推荐系统
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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 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POA有向无环图及隐马尔科夫模型的优化PHMM算法
6
作者 王靖会 孙启明 《农业与技术》 2016年第9期33-34,37,共3页
随着基因组计划的实施,大量的基因组数据被测序,如何从海量数据中提取出有用的生物学信息,成为生物信息学研究中的重点。序列比对是生物信息学研究的基本方法和主要手段,目前已经有很多比对算法,但如何提高算法敏感性及准确性,仍旧是一... 随着基因组计划的实施,大量的基因组数据被测序,如何从海量数据中提取出有用的生物学信息,成为生物信息学研究中的重点。序列比对是生物信息学研究的基本方法和主要手段,目前已经有很多比对算法,但如何提高算法敏感性及准确性,仍旧是一个难题。基于这种情况,本文基于POA有向无环图算法及隐马尔科夫模型,创新性的提出一种新的算法PHMM算法,这种算法打破传统的线性序列比对,采用了一种基于图论的渐进比对算法,对参数选择具有一定先进性。 展开更多
关键词 生物信息学 序列比对 POA有向无环图 马尔科夫模型 Phmm算法
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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
7
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 马尔科夫模型(hmm) 营运安全风险 评判
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在部分信息下股票收益服从隐马尔科夫模型的最优交易策略 被引量:3
8
作者 李钰 费为银 +1 位作者 石学芹 李娟 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期758-762,共5页
讨论了部分信息下股票支付红利的最优交易策略.考虑一个多种股票模型,股票价格过程满足随机微分方程,股票价格的瞬时收益率由有限状态连续时间的马尔科夫链刻画.在投资者终端财富预期效用最大化目标下,利用隐马尔科夫模型(HMM)滤波理论... 讨论了部分信息下股票支付红利的最优交易策略.考虑一个多种股票模型,股票价格过程满足随机微分方程,股票价格的瞬时收益率由有限状态连续时间的马尔科夫链刻画.在投资者终端财富预期效用最大化目标下,利用隐马尔科夫模型(HMM)滤波理论和Malliavin分析,导出最优交易策略的显式表达式. 展开更多
关键词 投资组合最优化 部分信息 红利率 马尔科夫模型(hmm)滤波 Malliavin分析
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基于双层隐式马尔科夫模型的驾驶意图辨识 被引量:32
9
作者 宗长富 王畅 +2 位作者 何磊 郑宏宇 张泽星 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期701-706,共6页
构建了一种双层隐式马尔科夫模型结构,用于实时辨识驾驶员复合工况下的驾驶意图,并在驾驶模拟器上对坡道起步、紧急避障和弯道制动等复合工况进行了验证。结果表明,该模型可准确、高效地辨识各个单一和复合工况下的驾驶意图,为线控汽车... 构建了一种双层隐式马尔科夫模型结构,用于实时辨识驾驶员复合工况下的驾驶意图,并在驾驶模拟器上对坡道起步、紧急避障和弯道制动等复合工况进行了验证。结果表明,该模型可准确、高效地辨识各个单一和复合工况下的驾驶意图,为线控汽车的集成控制奠定基础,提高线控汽车的安全性和减轻驾驶员负担。 展开更多
关键词 线控汽车 驾驶员意图辨识 双层马尔科夫模型 复合工况
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基于离散隐式马尔科夫模型的局部放电模式识别 被引量:12
10
作者 汪可 杨丽君 +2 位作者 廖瑞金 齐超亮 周湶 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期205-212,共8页
利用绝缘试品在升、降压过程中的视在放电量-施加电压序列作为局部放电特征量,并将离散隐式马尔科夫模型分类器引入局部放电模式识别的研究中。该算法首先利用矢量量化方法通过对码本生成样本集进行LBG编码构造码本,并分别对各类放电的... 利用绝缘试品在升、降压过程中的视在放电量-施加电压序列作为局部放电特征量,并将离散隐式马尔科夫模型分类器引入局部放电模式识别的研究中。该算法首先利用矢量量化方法通过对码本生成样本集进行LBG编码构造码本,并分别对各类放电的训练和测试样本分配码本索引序列。在分类器的训练阶段,输入训练样本序列训练得到每类放电的离散隐式马尔科夫模型。在测试阶段,计算每类离散隐式马尔科夫模型输出测试样本序列的概率,取最大概率对应的模型序号作为识别结果。对5类放电的150个样本的识别结果表明,离散隐式马尔科夫模型具有识别率高、易扩展的优点。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 矢量量化 离散马尔科夫模型
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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
11
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 马尔科夫模型 神经网络 入侵检测
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基于小波域多状态隐马尔科夫树模型的自适应文本图像分割算法 被引量:12
12
作者 宋锦萍 侯玉华 +1 位作者 杨晓艺 唐远炎 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期118-122,共5页
本文针对文本图像首先提出了一种基于小波域多状态隐马尔科夫树模型的自适应文本图像分割算法(Context-Adapted wavelet-domain Hidden Markov Tree,简称为CAHMT),该算法具有较高的分割质量和较低的计算复杂度.其次,为了进一步提高CAHM... 本文针对文本图像首先提出了一种基于小波域多状态隐马尔科夫树模型的自适应文本图像分割算法(Context-Adapted wavelet-domain Hidden Markov Tree,简称为CAHMT),该算法具有较高的分割质量和较低的计算复杂度.其次,为了进一步提高CAHMT算法分割的效果,将该算法与微分算子、尺度系数相结合提出了两种新的文本图像分割算法.最后通过实例阐明了这些算法的有效性. 展开更多
关键词 文本分割 小波变换 马尔科夫模型 自适应 微分算子 尺度系数
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连续隐半马尔科夫模型在轴承性能退化评估中的应用 被引量:19
13
作者 李巍华 李静 张绍辉 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期613-620,共8页
连续隐半Markov模型(Continuous hidden semi-Markov model,CHSMM)是隐Markov模型(Hidden Markov model,HMM)的一种扩展形式,可用于时间序列过程的动态建模。通过加入状态分布参数并对多组观测值进行连续化,可加强模型对新观测值的处理... 连续隐半Markov模型(Continuous hidden semi-Markov model,CHSMM)是隐Markov模型(Hidden Markov model,HMM)的一种扩展形式,可用于时间序列过程的动态建模。通过加入状态分布参数并对多组观测值进行连续化,可加强模型对新观测值的处理能力以及对状态驻留时间的建模能力。利用该方法建立了轴承性能退化的评估模型。首先,分析振动信号并提取频带能量作为退化特征;然后将正常状态下的特征样本作为模型的观测值对CHSMM进行训练;最后将待测的特征样本输入模型,得到待测样本相对于所建立正常模型的输出概率,作为轴承性能退化状态的标志。轴承疲劳寿命试验结果表明:所提的评估模型能较好地刻画轴承性能退化的过程,并能在早期对轴承的性能退化做出预警。 展开更多
关键词 故障预测 轴承 连续马尔科夫模型 频带能量 性能退化评估
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基于小波包及隐式马尔科夫模型的局放信号去噪 被引量:9
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作者 张毅刚 郁惟镛 +1 位作者 黄成军 左问 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期1269-1272,共4页
将基于小波变换的隐式马尔科夫模型(HMM)方法改进并扩展至小波包域,用于去除发电机局部放电信号中的白噪声.采用实测的局部放电信号验证了方法的有效性.结果表明,对比传统的门限去噪算法,基于小波包的HMM方法有更好的去噪效果;而与基于... 将基于小波变换的隐式马尔科夫模型(HMM)方法改进并扩展至小波包域,用于去除发电机局部放电信号中的白噪声.采用实测的局部放电信号验证了方法的有效性.结果表明,对比传统的门限去噪算法,基于小波包的HMM方法有更好的去噪效果;而与基于小波变换的HMM方法相比,所建立的模型更能体现信号的特征,对于信号分析乃至进一步的模式识别有着更大的价值. 展开更多
关键词 信号处理 信号去噪 局部放电 马尔科夫模型
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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
15
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 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的刀具磨损连续监测 被引量:14
16
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 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
17
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 邻域马尔科夫模型 图像去噪
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基于小波与隐式马尔科夫模型的发电机局部放电信号去噪 被引量:10
18
作者 左问 张毅刚 +1 位作者 郁惟镛 黄成军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期137-142,共6页
目前基于小波变换的马尔科夫模型(HMMs)被用于图像信号处理。其方法的优势在于考虑了小波系数之间的相关性,而且在去噪时不存在待定的自由参数,具有更强的自适应性。该文使用小波域HMMs方法去除发电机局部放电信号中的白噪声。为了验证... 目前基于小波变换的马尔科夫模型(HMMs)被用于图像信号处理。其方法的优势在于考虑了小波系数之间的相关性,而且在去噪时不存在待定的自由参数,具有更强的自适应性。该文使用小波域HMMs方法去除发电机局部放电信号中的白噪声。为了验证方法的有效性,采用了实验室的线棒放电信号和电厂的发电机中性点电流局放信号进行实验验证。结果证明,与传统的SURE、Fixed form门限、罚函数和Minimax等方法对比,HMMs方法能获得更高的信噪比,正确区分和保留更多的脉冲数,对进一步的绝缘状态分析有重要意义。 展开更多
关键词 发电机 局部放电 信号去噪 小波变换 马尔科夫模型
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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
19
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 马尔科夫模型 HSV HU不变矩
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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
20
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 马尔科夫模型 MATLAB
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