分层隐Markov模型在设备状态识别中的应用研究 被引量：2

1

作者 滕红智 贾希胜 +3 位作者 赵建民 张星辉 王正军 葛家友 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第18期2175-2181,共7页

与传统的隐Markov模型(HMM)相比较而言,应用分层隐Markov模型(HHMM)对设备进行状态识别有诸多优点,而且能以概率的形式更为精确地计算识别结果。针对模型参数随着设备状态的增加呈指数倍增这一问题,引入动态贝叶斯网络这一新的方法,由... 与传统的隐Markov模型(HMM)相比较而言,应用分层隐Markov模型(HHMM)对设备进行状态识别有诸多优点,而且能以概率的形式更为精确地计算识别结果。针对模型参数随着设备状态的增加呈指数倍增这一问题,引入动态贝叶斯网络这一新的方法,由于该方法可以有效地降低模型的计算复杂度并缩短推理时间,所以将HHMM表达为动态贝叶斯网络,利用预处理的振动信号对设备的健康状态进行识别;针对现有状态分类方法的局限性,提出了基于K均值算法和交叉验证方法相结合的状态数优化方法;以齿轮箱全寿命实验为依据,对该模型实现状态识别的基本框架和计算过程进行了研究,研究结果为复杂设备的状态识别提供了新的思路。 展开更多

关键词 分层隐markov模型 状态识别 动态贝叶斯网络 状态数优化

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基于分层隐马尔科夫模型的刀具磨损状态监测

2

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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基于无限特征选择层次链接无限隐Markov模型的轴承故障诊断方法研究 被引量：1

3

作者 李舒扬 李志农 +2 位作者 周世健 毛清华 张旭辉 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期217-225,共9页

针对无限隐Markov故障诊断模型在对旋转机械中多种故障训练时割裂了各个数据集之间联系,造成每种故障数据集单独训练的问题,提出了一种层次链接无限隐Markov故障诊断模型。将层次链接无限隐Markov故障模型与无限特征选取后优化多尺度排... 针对无限隐Markov故障诊断模型在对旋转机械中多种故障训练时割裂了各个数据集之间联系,造成每种故障数据集单独训练的问题,提出了一种层次链接无限隐Markov故障诊断模型。将层次链接无限隐Markov故障模型与无限特征选取后优化多尺度排列熵相结合,应用到滚动轴承故障诊断领域。无限特征算法能够高效地提取故障振动信号中包含的信息,进而完成对不同故障的分类。将获得的数据输入粒子群算法优化多尺度排列熵参数,并对其求得相应的多尺度排列熵值,经无限特征算法对得到的特征量进行排序,筛选出相比较下包含信息量大的特征量输入到层次链接无限隐Markov模型中训练与识别。在此基础上将结果与使用无限特征算法筛选无限隐Markov模型的训练识别结果、随机特征选择下的层次链接无限隐Markov模型结果作对比,实验研究表明:无限特征算法能有效提取更具价值的特征信息,层次链接无限隐Markov故障诊断模型能够更有效地识别,为滚动轴承的故障诊断提供了新的思路。 展开更多

关键词 层次链接无限隐markov模型 无限特征 优化多尺度排列熵 轴承故障诊断 特征提取

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面向商务信息抽取的产品命名实体识别研究 被引量：48

4

作者 刘非凡 赵军 +3 位作者 吕碧波 徐波 于浩 夏迎炬 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2006年第1期7-13,共7页

市场信息化使得商务信息抽取、市场内容管理日益成为信息科学领域的一个研究热点。产品命名实体识别作为其中非常重要的关键技术之一也逐渐受到人们的关注。本文面向商务信息抽取对产品命名实体进行了定义并系统分析了其识别任务的特点... 市场信息化使得商务信息抽取、市场内容管理日益成为信息科学领域的一个研究热点。产品命名实体识别作为其中非常重要的关键技术之一也逐渐受到人们的关注。本文面向商务信息抽取对产品命名实体进行了定义并系统分析了其识别任务的特点和难点,提出了一种基于层级隐马尔可夫模型(hierarchical hid-den Markov model)的产品命名实体识别方法,实现了汉语自由文本中产品命名实体识别和标注的原型系统。实验表明,该系统在电子数码和手机领域均取得了令人满意的实验结果,对产品名实体、产品型号实体、产品品牌实体整体识别性能的F值分别为79.7%,86.9%,75.8%。通过和最大熵模型相比较,验证了HHMM对于处理多尺度嵌套序列有更强的表征能力。 展开更多

关键词 计算机应用 中文信息处理 产品命名实体识别 商务信息抽取 层级隐马尔可夫模型

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空巢老人智能监护系统中异常情况检测的研究 被引量：8

5

作者 杨蕾 杨路明 +1 位作者 满君丰 刘广滨 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第16期242-245,共4页

对空巢家庭的老人和设备的异常检测与即时预警是智能家居系统的重点和难点问题。利用多模态联合传感技术获取时空上下文信息,由各类感知组件进行处理而获取居住者的动作,用改进的多层隐马尔科夫模型对离散的动作进行抽象而获得人的高层... 对空巢家庭的老人和设备的异常检测与即时预警是智能家居系统的重点和难点问题。利用多模态联合传感技术获取时空上下文信息,由各类感知组件进行处理而获取居住者的动作,用改进的多层隐马尔科夫模型对离散的动作进行抽象而获得人的高层行为——事件。居住者常态的表示模型被构建并作为行为正常与否的分类器来检测异常行为。为了表达上下文信息,采用语义分级、逐层抽象的方法设计了一套多媒体本体,用于智能家居系统中对媒体信息的语义化标注和推理。改进了针对室内多活动设备的多交叉事件的悲观情感模型,用以解决视频组件难以检测的活动设备状态变化的问题。实验证实该方案在异常检测和预警方面有很好的性能。 展开更多

关键词 时空上下文 多媒体本体 语义分级 语义标注 异常检测 多层隐马尔科夫模型 悲观情感模型

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基于HDP-CHMM的机械设备性能退化评估 被引量：6

6

作者 王恒 季云 +1 位作者 朱龙彪 刘肖 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期733-737,共5页

针对传统隐马尔可夫模型(hidden Markov model,简称HMM)状态数必须预先设定的不足,提出了一种基于分层狄利克雷过程-连续隐马尔可夫模型(hierarchical Dirichlet process-continuous hidden Markov model,简称HDP-CHMM)的机械设备性能... 针对传统隐马尔可夫模型(hidden Markov model,简称HMM)状态数必须预先设定的不足,提出了一种基于分层狄利克雷过程-连续隐马尔可夫模型(hierarchical Dirichlet process-continuous hidden Markov model,简称HDP-CHMM)的机械设备性能退化评估方法。该方法利用分层狄利克雷模型的分层聚类原理,在狄利克雷过程(Dirichlet process,简称DP)模型的基础上进行扩展,利用多组关联数据实现了模型结构根据观测数据的自适应变化和动态调整,获得设备运行过程中的最优退化状态数,并结合连续隐马尔可夫模型(continuous hidden Markov model,简称CHMM)良好的分析和建模能力,获得设备退化状态转移路径,实现机械设备运行过程中的退化状态识别和性能评估。利用滚动轴承全寿命数据的多组特征值进行了应用研究,并与基于K-S检验算法的机械设备零部件性能退化评估方法进行了比较。结果表明,HDP-CHMM模型可以对轴承实际运行状态转移过程进行建模,有效识别轴承运行中的不同退化状态,为基于状态的设备维修提供了理论指导。 展开更多

关键词 分层狄利克雷模型 连续隐马尔可夫模型 性能退化评估 滚动轴承

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基于TSB-HMM模型的雷达高分辨距离像目标识别方法 被引量：13

7

作者 潘勉 王鹏辉 +2 位作者 杜兰 刘宏伟 保铮 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1547-1554,共8页

针对雷达高分辨距离像(HRRP)的识别问题,该文提出了一种基于时域特征的截断Stick-Breaking过程隐马尔可夫模型(TSB-HMM),并建立了基于TSB-HMM模型的分层识别算法,利用TSB-HMM模型结合时域特征和功率谱特征对HRRP进行分层识别。实测数据... 针对雷达高分辨距离像(HRRP)的识别问题,该文提出了一种基于时域特征的截断Stick-Breaking过程隐马尔可夫模型(TSB-HMM),并建立了基于TSB-HMM模型的分层识别算法,利用TSB-HMM模型结合时域特征和功率谱特征对HRRP进行分层识别。实测数据的实验结果表明,该方法是一种有效的雷达HRRP识别方法,分层识别的算法可极大提高目标的平均识别率。特别是在训练样本数极少的情况下,TSB-HMM模型仍能获得较好的识别性能。 展开更多

关键词 雷达目标识别 高分辨距离像 截断Stick-Breaking隐马尔可夫模型 分层识别

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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

8

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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基于遗传算法的隐马尔可夫模型在名词短语识别中的应用研究 被引量：4

9

作者 李荣 郑家恒 郭梅英 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第10期244-246,261,共4页

为了进一步提高名词短语的识别精度,针对遗传算法和隐马尔可夫模型各自的特点,提出一种基于遗传算法的隐马尔可夫模型识别方法。该方法是在高准确率词性标注的基础上实现的。在训练阶段,用遗传算法获取HMM参数;识别阶段先用一种改进的Vi... 为了进一步提高名词短语的识别精度,针对遗传算法和隐马尔可夫模型各自的特点,提出一种基于遗传算法的隐马尔可夫模型识别方法。该方法是在高准确率词性标注的基础上实现的。在训练阶段,用遗传算法获取HMM参数;识别阶段先用一种改进的Viterbi算法进行动态规划,识别同层名词短语,然后用逐层扫描算法和改进Viterbi算法相结合来识别嵌套名词短语。实验结果表明,此联合算法达到了94.78%的准确率和94.29%的召回率,充分融合了遗传算法和隐马尔可夫模型的优点,证明它较单一的隐马尔可夫模型识别法具有更好的识别效果。 展开更多

关键词 短语识别 遗传算法 隐马尔可夫模型 VITERBI算法 层次分析

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一种改进Viterbi算法的应用研究 被引量：7

10

作者 李荣 郑家恒 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第3期530-531,571,共3页

为降低现代汉语句法分析的难度,以北大和哈工大语料为基础,利用改进的Viterbi算法对汉语真实文本进行了短语识别研究。提出了在隐马尔可夫模型(HMM)框架下,训练阶段依据统计概率信息,以极大似然法获取HMM参数,识别阶段用一种改进的Vite... 为降低现代汉语句法分析的难度,以北大和哈工大语料为基础,利用改进的Viterbi算法对汉语真实文本进行了短语识别研究。提出了在隐马尔可夫模型(HMM)框架下,训练阶段依据统计概率信息,以极大似然法获取HMM参数,识别阶段用一种改进的Viterbi算法进行动态规划,识别同层短语;在此基础上,运用逐层扫描算法和改进Viterbi算法相结合的方法来识别汉语嵌套短语。实验结果表明,识别正确率在封闭测试中可达93.52%,在开放测试中达到77.529%,证明该算法对短语识别问题具有良好的适应性和实用性。 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 VITERBI算法 层次分析 短语识别 句法分析

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基于HDP-HMM的机械设备故障预测方法研究 被引量：7

11

作者 王恒 周易文 +1 位作者 瞿家明 季云 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期173-179,共7页

针对隐马尔科夫模型状态数必须预先设定的不足,提出了一种基于分层狄利克雷过程-隐马尔科夫模型(HDP-HMM)的机械设备故障预测方法。该算法通过构造HDP作为HMM参数的先验分布,利用HDP分层共享和自动聚类的优点,实现了模型结构动态更新,... 针对隐马尔科夫模型状态数必须预先设定的不足,提出了一种基于分层狄利克雷过程-隐马尔科夫模型(HDP-HMM)的机械设备故障预测方法。该算法通过构造HDP作为HMM参数的先验分布,利用HDP分层共享和自动聚类的优点,实现了模型结构动态更新,获得设备运行过程中的隐状态数;基于HDP-HMM所建立的退化状态动态转移关系,确定设备早期故障点和功能故障点,实现设备的健康等级评估和故障预测。利用美国USFI/UCR智能维护系统中心提供的滚动轴承全寿命数据进行了应用研究。结果表明,针对多观测序列,HDP-HMM能有效实现组合聚类,识别结果不依赖于算法初始参数的选择,具有较强的鲁棒性;与基于K-S检验的退化评估算法比较表明,HDP-HMM更能有效描述设备实际退化过程。 展开更多

关键词 分层狄利克雷过程-隐马尔科夫模型(HDP-HMM) 退化状态 故障预测

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一种现代汉语句法分析方法的建立与实现 被引量：2

12

作者 徐健 张辉 蔡劲松 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2004年第1期39-41,87,共4页

本文以 7万小学生语文课本分词语料为基础 ,建立一个隐马尔可夫模型与层次分析法相结合的完全句法分析方法 ,实现了现代汉语完全句法分析。实验结果表明 ,该方法具有一定的独创性和高效性 ,其完全句法分析正确率在封闭和开放测试中分别... 本文以 7万小学生语文课本分词语料为基础 ,建立一个隐马尔可夫模型与层次分析法相结合的完全句法分析方法 ,实现了现代汉语完全句法分析。实验结果表明 ,该方法具有一定的独创性和高效性 ,其完全句法分析正确率在封闭和开放测试中分别为92 43 %和 65 3 74%。 展开更多

关键词 自然语言处理 现代汉语 句法分析方法 隐马尔可夫模型 层次分析法 信息处理

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基于长时性特征的音位属性检测方法

13

作者 许友亮 张连海 +1 位作者 屈丹 牛铜 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第11期160-162,166,共4页

提出一种基于长时性信息的音位属性检测方法,该方法通过高、低两层时间延迟神经网络(TDNN)进行实现,低层TDNN在短时特征上进行音位属性的检测,高层TDNN在低层检测结果的基础上,对更长时段上的信息进行融合。实验结果表明,引入长时性特... 提出一种基于长时性信息的音位属性检测方法,该方法通过高、低两层时间延迟神经网络(TDNN)进行实现,低层TDNN在短时特征上进行音位属性的检测,高层TDNN在低层检测结果的基础上,对更长时段上的信息进行融合。实验结果表明,引入长时性特征使得音位属性检测率提升约3%,将音位属性后验概率作为音素识别系统的观测特征,使用长时性特征的识别结果提升约1.7%。 展开更多

关键词 音位属性 长时特征 层级结构 人工神经网络 隐马尔可夫模型 音素识别

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HDP-HSMM的磨削声发射砂轮钝化状态识别 被引量：6

14

作者 钟利民 李丽娟 +3 位作者 杨京 梁彬 程建春 刘翔雄 《应用声学》 CSCD 北大核心 2019年第2期151-158,共8页

在高精度金属材料磨削加工中,刀具即砂轮的状态对加工效率和加工质量具有重要的影响。钝化程度较高的砂轮不适于加工精密工件,需提前预警并修整更换砂轮。该文提出一种通过磨削声发射信号来检测砂轮钝化状态的方法。首先,对于采集到的... 在高精度金属材料磨削加工中,刀具即砂轮的状态对加工效率和加工质量具有重要的影响。钝化程度较高的砂轮不适于加工精密工件,需提前预警并修整更换砂轮。该文提出一种通过磨削声发射信号来检测砂轮钝化状态的方法。首先,对于采集到的信号进行小波软阈值降噪。然后,将其分割成多个有重叠的帧,并提取每帧信号的8个特征组成声发射数据集。最后,通过分层Dirichlet过程-隐半马尔可夫模型来建立声发射数据集和不同的砂轮钝化状态之间的非线性关系,旨在识别砂轮钝化状态。结果表明,上述检测方法能有效识别砂轮的不同钝化状态并能对整个加工过程中的砂轮钝化程度进行自动划分,其在测试数据集上的准确率达到93.7%,可以为实际工业应用提供理论指导。 展开更多

关键词 砂轮钝化 分层Dirichlet过程-隐半马尔可夫模型 磨削声发射 小波阈值降噪

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基因表达时序数据的HMM层次聚类 被引量：1

15

作者 赵国庆 邓伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第32期167-169,共3页

DNA微阵列技术的应用产生了大量的基因表达时序数据,对这些数据进行聚类是获取其中隐含的生物分子信息的一种重要方法。提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的层次聚类方法,根据基因表达时序数据的统计特性对其进行标准化和离散化等预处... DNA微阵列技术的应用产生了大量的基因表达时序数据,对这些数据进行聚类是获取其中隐含的生物分子信息的一种重要方法。提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的层次聚类方法,根据基因表达时序数据的统计特性对其进行标准化和离散化等预处理,用HMM对经过预处理的数据建模以利用基因表达时序数据不同时间点之间的相关性,用层次聚类方法对建立的模型进行聚类。实验结果表明该方法不仅能够产生好的聚类,而且能够确定最优的聚类数。 展开更多

关键词 基因表达时序数据 统计特性 隐马尔可夫模型 层次聚类

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基于HMM的雷达状态转移估计方法 被引量：10

16

作者 陈维高 贾鑫 +1 位作者 朱卫纲 唐晓婧 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期2171-2180,共10页

针对传统识别模型存在的参数规律描述不全面的问题,提出一种适用于多功能雷达(MFR)的层级模型,该模型通过任务、状态、参数3个层级反映了MFR系统的运行机制,并依据不同的参数变化规律,设定多种函数进行描述,能够反映信号的联合变化和统... 针对传统识别模型存在的参数规律描述不全面的问题,提出一种适用于多功能雷达(MFR)的层级模型,该模型通过任务、状态、参数3个层级反映了MFR系统的运行机制,并依据不同的参数变化规律,设定多种函数进行描述,能够反映信号的联合变化和统计信息,较统计和脉冲样本图模型具备更好的识别效果。在层级模型基础上,针对MFR状态转移估计方法存在的鲁棒性、估计准确率不佳的问题,引入目标运动状态信息,构建双链隐马尔可夫模型(HMM),进而利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论优化估计结果,提出一种基于HMM的雷达状态转移估计方法,实验结果表明,提出的方法较改进前具备更优异的鲁棒性和估计准确率。 展开更多

关键词 多功能雷达(MFR) 状态转移 隐马尔可夫 层级模型 D-S证据理论

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多模式融合的体育视频技术实验分析

17

作者 石庆福 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2019年第12期177-181,共5页

针对目前体育视频分析缺乏有效的多模式融合分析方法以及没有一个统一的体育视频内容分析框架等问题,提出了3种多模式融合的分析框架,可用于多媒体视频内容分析的统计模型,即FHHMM、CHHMM、PHHMM。研究了贝叶斯动态网络的原理,将事件的... 针对目前体育视频分析缺乏有效的多模式融合分析方法以及没有一个统一的体育视频内容分析框架等问题,提出了3种多模式融合的分析框架,可用于多媒体视频内容分析的统计模型,即FHHMM、CHHMM、PHHMM。研究了贝叶斯动态网络的原理,将事件的关系用该网络的拓扑结构来表示,然后在统计理论和所推导算法的基础上,将多媒体视频中相关的两个事件以概率的方式有机地结合起来,建立多模式交互关系,从而在分析的过程中提高视频分析的有效性。实验证明,PHHMM模型性能最佳,性能比传统模型有很大提高。 展开更多

关键词 体育视频分析 多模式融合 贝叶斯动态网络 乘积层次隐马尔科夫模型

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