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题名一种改进的隐马尔科夫模型对话务量的预测
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作者
张冬玲
覃锡忠
陈丽
盛磊
贾振红
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
中国移动新疆分公司
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出处
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期43-44,47,共3页
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基金
中国移动通信集团新疆有限公司研究发展基金项目(项目编号:XJM2011-11)
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文摘
为了改进隐马尔科夫(HMM)和模糊集(Fuzzy)综合模型(HMM-Fuzzy模型)存在的过学习的问题,提出了将人工神经网络算法(ANN)与HMM-Fuzzy模型相结合的算法,ANN算法具有很强的抗干扰性,也不存在过学习的问题,刚好弥补了HMM-Fuzzy模型的缺陷,并提高了隐马尔科夫的识别能力。并将其运用到无线移动通信话务量的预测中,而且首次将短信数据,用户数据等影响话务量的相关因素考虑进去,结果表明:ANN-HMM-Fuzzy模型在综合考虑多种因素的情况下具有预测精度高,耗时少的特点。
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关键词
话务量预测
ann—hmm—fuzzy模型
影响因素
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Keywords
traffic prediction
ann- hmm- fuzzy Models
influence factors
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名语音识别关键技术研究
被引量：15
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作者
息晓静
林坤辉
周昌乐
蔡骏
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机构
厦门大学软件学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第11期66-69,115,共5页
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基金
厦门大学985二期信息创新平台项目资助
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文摘
采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音声学建模是大词汇连续语音识别取得突破性进展最主要的原因之一,HMM本身依赖的某些不合理建模假设和不具有区分性的训练算法正在成为制约语音识别系统未来发展的瓶颈。神经网络依靠权能够进行长时间记忆和知识存储,但对于输入模式的瞬时响应的记忆能力比较差。采用混合HMM/ANN模型对HMM的一些不尽合理的建模假设和训练算法进行了革新。混合模型用神经网络非参数概率模型代替高斯混合器(GM)计算HMM的状态所需要的观测概率。另外对神经网络的结构进行了优化,取得了很好的效果。
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关键词
hmm
ann
非参数概率模型
BP
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Keywords
hmm, ann, Nonparametric Probabilistic Model, BP
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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