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异构蜂窝网络中基于HMM的用户行为预测方法 预览
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作者 邓米克 黄心怡 +2 位作者 涂山山 张雅琴 肖创柏 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期937-945,共9页
针对异构蜂窝网络(heterogeneous cellular networks,HCN)环境下,传统的切换管理策略极少综合考虑热点地区用户的移动偏好与移动特征的问题,提出一种基于隐式马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)对热点地区用户行为进行感知的方法.首... 针对异构蜂窝网络(heterogeneous cellular networks,HCN)环境下,传统的切换管理策略极少综合考虑热点地区用户的移动偏好与移动特征的问题,提出一种基于隐式马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)对热点地区用户行为进行感知的方法.首先,该方法基于人类自相似性最小行走移动(self-similar least-action human walk,SLAW)模型模拟热点地区用户移动路径,并使用 HMM 对用户行为建模;然后,通过用户的移动序列预测对应的移动时间;最后,通过仿真实验分析不同采样时间和不同基站密度对用户行为预测的影响,为设计合理的切换管理方案提供具体的设置参数.结果表明,该方法提升了热点地区用户行为预测的准确率,确保热点地区基站对即将到来的切换请求做出有效准备. 展开更多
关键词 异构蜂窝网络 隐式马尔科夫模型(HMM) 人类自相似性最小行走移动(SLAW)模型 行为预测 切换管理
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基于GRU-HMM声学模型的湖南方言辨识 预览
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作者 谢可欣 董胡 +2 位作者 邹孝 汤琛 钱盛友 《计算机与数字工程》 2019年第3期493-496,538共5页
建立了一种基于门控循环单元(GRU)神经网络和隐马尔科夫模型(HMM)结合的声学模型。采用梅尔倒谱系数(MFCC)作为该声学模型的输入,利用GRU神经网络能够对时间序列的实时记忆能力来对语音数据进行概率统计,所得概率值通过HMM模型进行统计... 建立了一种基于门控循环单元(GRU)神经网络和隐马尔科夫模型(HMM)结合的声学模型。采用梅尔倒谱系数(MFCC)作为该声学模型的输入,利用GRU神经网络能够对时间序列的实时记忆能力来对语音数据进行概率统计,所得概率值通过HMM模型进行统计和重新评估,最终得到辨识结果。用该方法对湖南方言进行了辨识研究,实验证明,此声学模型与传统声学模型相比具有更好的辨识效率。 展开更多
关键词 门控循环单元(GRU) 隐马尔科夫模型(HMM) 声学模型 梅尔倒谱系数(MFCC) 湖南方言辨识
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基于ROS的移动机器人语音控制设计与实现 预览 被引量:1
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作者 王晓华 要鹏超 +2 位作者 广夏桐 王文杰 张蕾 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第5期100-103,共4页
针对传统语音软件包信息冗余且移动机器人控制系统通用性和代码可移植性差的问题,提出了一种基于机器人操作系统(ROS)的移动机器人语音控制系统。语音控制命令信号经预加重、加窗分帧以及端点检测等进行预处理,利用基于Fisher比的Bark... 针对传统语音软件包信息冗余且移动机器人控制系统通用性和代码可移植性差的问题,提出了一种基于机器人操作系统(ROS)的移动机器人语音控制系统。语音控制命令信号经预加重、加窗分帧以及端点检测等进行预处理,利用基于Fisher比的Bark小波包变换方法提取特征参数,应用隐马尔可夫模型(HMM)算法进行识别,应用C++语言将上述内容编写成软件包,使用ROS的节点功能以及通信机制将识别结果用来控制移动机器人运动。实验结果表明:系统的识别率为94%以上,能准确识别不同用户的语音控制命令;经与成熟SDK功能比较,系统的识别率提高了1. 6%,且识别时间明显缩短,仅为255. 6 ms,表明系统在确保准确率的同时提高了反应速度。 展开更多
关键词 语音识别 隐马尔可夫模型(HMM) 机器人操作系统(ROS) 移动机器人
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基于HMM和BP神经网络组合模型的用水行为识别 预览
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作者 赵太飞 谷伟豪 +1 位作者 马欣媛 段延峰 《水资源与水工程学报》 CSCD 2019年第4期14-17,共4页
在当前水资源短缺以及用水量不断增加的背景下,识别农村居民用水行为,对于农村地区居民用水安全和管理、缓解水资源短缺具有重要的意义。为此,提出了一种隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和BP神经网络(Back Propagation,BP)相... 在当前水资源短缺以及用水量不断增加的背景下,识别农村居民用水行为,对于农村地区居民用水安全和管理、缓解水资源短缺具有重要的意义。为此,提出了一种隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和BP神经网络(Back Propagation,BP)相结合的组合模型,模型综合了BP网络优秀的分类识别能力和HMM强大的时域建模能力的优点。该模型首先为居民用水行为的6个事件分别建立1个HMM,然后计算各个模型的最佳状态的输出概率,再将此概率和期望输出共同训练BP神经网络,最后选取测试数据和已建立的组合模型进行匹配,得到识别结果。研究结果表明:该组合模型在用水行为识别准确度上比单独应用HMM模型高8.78%,比单独应用BP神经网络高8.92%,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 居民用水 行为识别 HMM模型 BP神经网络
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基于HMM的羽球动作实时识别 预览
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作者 雷玉超 业茜 +2 位作者 吴怡菲 吴栩博 李志扬 《计算机与数字工程》 2019年第9期2339-2343,共5页
机器学习与人工智能的快速发展,在人体动作分析与识别领域发挥着日益显著的作用。论文采用粘贴在羽毛球拍柄的单个加速度传感器进行羽球动作的数据采集,使用滑动窗口进行击球信号提取,提出了动作分帧结合K-means等无监督式学习算法进行... 机器学习与人工智能的快速发展,在人体动作分析与识别领域发挥着日益显著的作用。论文采用粘贴在羽毛球拍柄的单个加速度传感器进行羽球动作的数据采集,使用滑动窗口进行击球信号提取,提出了动作分帧结合K-means等无监督式学习算法进行聚类分析和矢量量化。通过建立隐马尔科夫模型(HMM),改进训练算法对羽球动作进行高效识别。实验表明,论文所设计的系统对8种常见的击球动作进行实时识别,识别率可达94%。 展开更多
关键词 机器学习 隐马尔科夫模型(HMM) 羽球动作识别
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一种求解最小割的警示传播算法 预览
6
作者 王辛 王晓峰 李卫民 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2386-2391,共6页
最小割问题(minimum cut problem)是NP(Non-deterministic Polynomial)难问题,警示传播算法(warning propagation)是一种基于因子图的消息传递算法,可用于求解组合优化问题.首先,本文借助隐马尔可夫模型将无向图转换为因子图,将求解最... 最小割问题(minimum cut problem)是NP(Non-deterministic Polynomial)难问题,警示传播算法(warning propagation)是一种基于因子图的消息传递算法,可用于求解组合优化问题.首先,本文借助隐马尔可夫模型将无向图转换为因子图,将求解最小割映射为求解因子图的相应问题.进而设计一种求解最小割的警示传播算法.最后,选取了几组随机无向图实例进行数值实验,实验结果表明,该算法在求解速度上优于同类算法. 展开更多
关键词 组合优化 最小割 警示传播算法 隐马尔可夫模型 概率算法 马尔科夫化
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一种基于软件定义安全和云取证趋势分析的云取证方法 预览
7
作者 刘雪花 丁丽萍 +3 位作者 刘文懋 郑涛 李彦峰 吴敬征 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2262-2276,共15页
随着云计算的发展与普及,云计算环境下的安全问题日益突出.云取证技术作为事后追责与惩治技术手段,对维护云计算环境安全具有重大意义.云取证技术研究发展尚处于早期,云取证面临电子证据不完整、取证开销较大、取证过程智能化不足等难题... 随着云计算的发展与普及,云计算环境下的安全问题日益突出.云取证技术作为事后追责与惩治技术手段,对维护云计算环境安全具有重大意义.云取证技术研究发展尚处于早期,云取证面临电子证据不完整、取证开销较大、取证过程智能化不足等难题.为缓解这些问题,提出一种基于软件定义安全(software defined security,SDS)和云取证趋势分析的智能云取证方法.首先,提出一种基于软件定义安全的云取证架构,实现云网络与云计算平台协同实时取证.其次,提出基于隐Markov模型的云取证趋势分析算法,实现云取证架构中的智能取证策略决策和智能取证资源调度.实验结果表明:相较于单独的网络取证与云计算平台取证,该方法取证能力提高至91.6%,而取证开销则介于两者之间.该方法对云服务商提供云取证服务具有广泛的借鉴意义. 展开更多
关键词 云计算 云取证 电子数据取证 软件定义安全 MARKOV模型 云取证趋势
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小波矩和HMM的三维CAD模型归类与检索算法 预览
8
作者 李雨虹 强会英 +1 位作者 王洪申 杨笑蕊 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2019年第3期358-364,共7页
为了在工程应用中检索已有的三维CAD模型,以便重用相应零件的设计信息,节省设计和加工成本,提出一种基于小波矩和仿射不变矩特征融合的隐马尔科夫模型(HMM)三维CAD模型归类与检索算法。对三维模型图进行归一化处理,并分别提取归一化图... 为了在工程应用中检索已有的三维CAD模型,以便重用相应零件的设计信息,节省设计和加工成本,提出一种基于小波矩和仿射不变矩特征融合的隐马尔科夫模型(HMM)三维CAD模型归类与检索算法。对三维模型图进行归一化处理,并分别提取归一化图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;通过K-W检验算法选择出鲁棒性好、稳定性高的组合不变矩特征并进行编码;构造五类三维模型的样本集,将上述特征值作为HMM的输入观测值,通过修正的添加比例因子的多观测序列Baum-Welch(B-W)算法进行模型的训练与识别。将本文算法与其他三种算法进行实验对比,结果表明,本文所提出的算法具有较好的识别率和检索效率,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 隐马尔科夫模型 Baum-Welch算法 小波矩 模型归类 模型检索
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基于概率图模型的乘客出行链提取方法
9
作者 朱亚迪 陈峰 +1 位作者 王子甲 李明 《吉林大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期60-65,共6页
以公共交通智能卡数据为基础,构建概率图模型,从乘客连续出行行为以及时空转移角度提取乘客出行链。从进出站客流时间分布特征出发,构建混合泊松模型,识别出站点周边用地性质信息;然后结合乘客连续的活动序列,构建隐马尔科夫模型,从乘... 以公共交通智能卡数据为基础,构建概率图模型,从乘客连续出行行为以及时空转移角度提取乘客出行链。从进出站客流时间分布特征出发,构建混合泊松模型,识别出站点周边用地性质信息;然后结合乘客连续的活动序列,构建隐马尔科夫模型,从乘客连续出行的时间特征和空间用地特征上识别出行目的,从而构建每位乘客基于公共交通的出行链。以北京市某一周工作日的轨道交通智能卡数据为例实现本文模型,结果表明:工作类活动以及回家类活动在全天主要时段分布与以往研究和调查结果相吻合,验证了模型的有效性;对于出行链,通勤类出行为主要出行,占68.5%,而其他类活动以单程出行为主。 展开更多
关键词 交通运输系统工程 智能卡数据 混合泊松模型 隐马尔科夫模型 出行链
基于MLP-HMM的跨站脚本攻击检测 预览
10
作者 周康 万良 丁红卫 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第8期1413-1420,共8页
针对隐马尔科夫模型(HMM)在跨站脚本检测中对初始先验假设估计不准确和以极大似然准则规定的HMM参数分类能力差的缺陷,提出了一种基于MLP-HMM的跨站脚本检测模型。首先,使用自然语言处理(NLP)方法解决数据高维复杂性问题。然后,通过多... 针对隐马尔科夫模型(HMM)在跨站脚本检测中对初始先验假设估计不准确和以极大似然准则规定的HMM参数分类能力差的缺陷,提出了一种基于MLP-HMM的跨站脚本检测模型。首先,使用自然语言处理(NLP)方法解决数据高维复杂性问题。然后,通过多层感知机(MLP)神经网络学习对整个模型进行权值微调得到初始观察矩阵。最后,将该观察矩阵代入HMM中,增强HMM参数构建能力和分类能力。结果表明,结合MLP的HMM相比于原始HMM以及传统算法在跨站脚本检测上检测率有显著提高,并缩短了检测时间。 展开更多
关键词 跨站脚本检测 隐马尔科夫模型 多层感知机 极大似然估计 观察矩阵
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基于改进HMM模型的3D景区地图匹配算法 预览
11
作者 黄娟娟 徐圆 朱群雄 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期259-266,共8页
针对GPS误差和地图系统误差导致3D地图定位精度较低的问题,提出一种基于改进隐性马尔科夫模型的地图匹配算法。使用面积重叠法获取候选路段,引入距离、道路宽度和历史定位点计算观测概率,利用路网拓扑信息、游客行为特性、景点与道路的... 针对GPS误差和地图系统误差导致3D地图定位精度较低的问题,提出一种基于改进隐性马尔科夫模型的地图匹配算法。使用面积重叠法获取候选路段,引入距离、道路宽度和历史定位点计算观测概率,利用路网拓扑信息、游客行为特性、景点与道路的相关性计算转移概率,采用Viterbi算法得出最优匹配路段。在Unity3D平台上实现景区场景3D可视化,利用校园地图进行实验验证,结果表明,该算法匹配精度达到95.4%,在3D景区导航中具有良好的实用性和较高的准确性。 展开更多
关键词 3D地图 景区导航 隐性马尔科夫模型 地图匹配 VITERBI算法
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基于HMM的APT攻击路径预测 预览 被引量:1
12
作者 杜镇宇 刘方正 李翼宏 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期826-834,共9页
针对当前高级持续性威胁(advanced persistent threat,APT)攻击防御技术以被动防御为主的问题,以主动防御为出发点,研究提出基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的APT攻击路径预测方法,该方法分为建模和预测两部分。在建模方面... 针对当前高级持续性威胁(advanced persistent threat,APT)攻击防御技术以被动防御为主的问题,以主动防御为出发点,研究提出基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的APT攻击路径预测方法,该方法分为建模和预测两部分。在建模方面,首先针对APT攻击的特点建立了APT攻击的隐马尔可夫通用模型,然后提出能够针对某一具体APT攻击,生成该APT攻击的HMM的算法。在预测方面,针对APT攻击样本数量少的问题,改进了HMM的参数计算方法,并引入报警信息确定预测起点,提出一种路径预测算法。实验通过模拟极光行动的攻击方式及流程搭建实验环境,结果表明,该建模及预测算法符合APT攻击场景,并能达到路径预测的目的。 展开更多
关键词 高级持续性威胁 隐马尔可夫模型 建模 路径预测
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基于滑动窗口和动态规划的连续动作分割与识别 预览
13
作者 杨世强 罗晓宇 +2 位作者 乔丹 柳培蕾 李德信 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期348-353,共6页
针对现有动作识别中对连续动作识别研究较少且单一算法对连续动作识别效果较差的问题,提出在单个动作建模的基础上,采用滑动窗口法和动态规划法结合,实现连续动作的分割与识别。首先,采用深度置信网络和隐马尔可夫结合的模型DBN-HMM对... 针对现有动作识别中对连续动作识别研究较少且单一算法对连续动作识别效果较差的问题,提出在单个动作建模的基础上,采用滑动窗口法和动态规划法结合,实现连续动作的分割与识别。首先,采用深度置信网络和隐马尔可夫结合的模型DBN-HMM对单个动作建模;其次,运用所训练动作模型的对数似然值和滑动窗口法对连续动作进行评分估计,实现初始分割点的检测;然后,采用动态规划对分割点位置进行优化并对单个动作进行识别。在公开动作数据库MSR Action3D上进行连续动作分割与识别测试,结果表明基于滑动窗口的动态规划能够优化分割点的选取,进而提高识别精度,能够用于连续动作识别。 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 动作分割 动作识别 滑动窗口 动态规划
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多时间尺度时间序列趋势预测 预览
14
作者 王金策 邓越萍 +1 位作者 史明 周云飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期1046-1052,共7页
针对股票、基金等大量时间序列数据的趋势预测问题,提出一种基于新颖特征模型的多时间尺度时间序列趋势预测算法。首先,在原始时间序列中提取带有多时间尺度特征的特征树,其刻画了时间序列,不仅带有序列在各个层次的特征,同时表示了层... 针对股票、基金等大量时间序列数据的趋势预测问题,提出一种基于新颖特征模型的多时间尺度时间序列趋势预测算法。首先,在原始时间序列中提取带有多时间尺度特征的特征树,其刻画了时间序列,不仅带有序列在各个层次的特征,同时表示了层次之间的关系。然后,利用聚类挖掘特征序列中的隐含状态。最后,应用隐马尔可夫模型(HMM)设计一个多时间尺度趋势预测算法(MTSTPA),同时对不同尺度下的趋势以及趋势的长度作出预测。在真实股票数据集上的实验中,在各个尺度上的预测准确率均在60%以上,与未使用特征树对比,使用特征树的模型预测效率更高,在某一尺度上准确率高出10个百分点以上。同时,与经典自回归滑动平均模型(ARMA)模型和PHMM(Pattern-based HMM)对比,MTSTPA表现更优,验证了其有效性。 展开更多
关键词 特征树 时间序列预测 多时间尺度趋势预测 隐马尔可夫模型
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面向软件定义网络的服务功能链优化部署算法研究 预览
15
作者 卢昱 刘益岑 +3 位作者 李玺 陈兴凯 乔文欣 陈立云 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期74-82,共9页
针对网络功能虚拟化(NFV)环境下,现有服务功能链部署方法无法在优化映射代价的同时保证服务路径时延的问题,该文提出一种基于IQGA-Viterbi学习算法的服务功能链优化部署方法。在隐马尔可夫模型参数训练过程中,针对传统Baum-Welch算法训... 针对网络功能虚拟化(NFV)环境下,现有服务功能链部署方法无法在优化映射代价的同时保证服务路径时延的问题,该文提出一种基于IQGA-Viterbi学习算法的服务功能链优化部署方法。在隐马尔可夫模型参数训练过程中,针对传统Baum-Welch算法训练网络参数容易陷入局部最优的缺陷,改进量子遗传算法对模型参数进行训练优化,在每一迭代周期内通过等比例复制适应度最佳种群的方式,保持可行解多样性和扩大空间搜索范围,进一步提高模型参数的精确度。在隐马尔科夫链求解过程中,针对隐含序列无法直接观测这一难点,利用Viterbi算法能精确求解隐含序列的优势,解决有向图网络中服务路径的优化选择问题。仿真实验结果表明,与其它部署算法相比,所提IQGA-Viterbi学习算法能有效降低网络时延和映射代价的同时,提高了网络服务的请求接受率。 展开更多
关键词 网络功能虚拟化 服务功能链部署 隐马尔可夫模型 量子遗传算法 VITERBI算法
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一种光纤管道安全预警系统的EAD算法
16
作者 李刚 王耀忠 +5 位作者 邢海峰 郑大海 林晓晖 曾科宏 杨文明 闫会朋 《油气储运》 CAS 北大核心 2019年第7期804-809,共6页
由于石油天然气的特殊性,管道周围存在多处非破坏性干扰事件,给预警系统报警的准确性带来了巨大挑战。为提高有背景干扰情况下对破土事件(Excavation Acitivity,EA)的检测水平,开发了破土事件检测(Excavation Acitivity Detection,EAD)... 由于石油天然气的特殊性,管道周围存在多处非破坏性干扰事件,给预警系统报警的准确性带来了巨大挑战。为提高有背景干扰情况下对破土事件(Excavation Acitivity,EA)的检测水平,开发了破土事件检测(Excavation Acitivity Detection,EAD)算法。利用光纤管道安全预警系统(Pipeline Security Forewarning System,PSFS)在西气东输武汉—鄂州段的现场数据,建立了EA和干扰事件(Non Excavation Acitivity,NEA)数据库。根据信号特性提炼了振动信号的Pisarenko谐波分解特征、相邻采样点的Itakura距离特征、Mel频率倒谱系数特征,设计了隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)双层分类结构,由HMM计算最优状态序列,然后输入SVM分类器区分信号中是否有EA。结果表明:该EAD算法结构能够有效提升有背景干扰情况下EA信号的检出率,经现场测试EA信号检出率为85.5%。研究结果可为光纤管道安全预警系统在开放性现场的应用提供理论依据。 展开更多
关键词 光纤管道安全预警系统 破土事件检测 特征提取 隐马尔科夫模型 支撑向量机分类器
基于HMM的混响环境下语音识别研究 预览
17
作者 叶硕 杜珍珍 +1 位作者 彭春堂 贺娟 《计算机技术与发展》 2019年第8期76-80,共5页
语音识别是实现人机交互的关键技术之一。当语音信号处于狭小环境时,源信号将与延迟衰减后的信号叠加在一起,从而引起混响,导致信号失真、降低了语音的清晰度。为提高语音识别系统的性能,提出一种使用卷积同态滤波器去混响的方法,并用... 语音识别是实现人机交互的关键技术之一。当语音信号处于狭小环境时,源信号将与延迟衰减后的信号叠加在一起,从而引起混响,导致信号失真、降低了语音的清晰度。为提高语音识别系统的性能,提出一种使用卷积同态滤波器去混响的方法,并用隐马尔可夫模型对语音的时序进行建模。隐马尔可夫模型是一种广泛用于语音识别的、用于描述随机过程统计特性的概率模型,使用前向后向算法降低计算复杂度,使用Baum-Welch算法得到重估模型参数,使用Viterbi算法找到最优的语音识别结果。实验结果表明,在无噪声环境下,该模型在识别正常语音时具有较高的可靠性,实现了短词汇非特定人的语音识别,并能有效解决语音混响问题。相较于未处理的混响语音,识别正确率提高了4%~5%,较好地实现了混响环境下的语音识别。 展开更多
关键词 语音识别 混响 卷积同态滤波 隐马尔可夫模型
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基于隐马尔可夫模型的动态规划检测前跟踪算法 预览
18
作者 张袁鹏 郑岱堃 +1 位作者 李昕哲 孙永健 《系统工程与电子技术》 CSCD 北大核心 2019年第11期2479-2487,共9页
传统的动态规划检测前跟踪(dynamic programming track-before-detect,DP-TBD)算法能有效实现对匀速直线运动目标的检测跟踪,但其忽略了目标帧间状态转移概率,因此在对机动目标进行检测跟踪时容易受噪声干扰,产生错误的状态关联。对此... 传统的动态规划检测前跟踪(dynamic programming track-before-detect,DP-TBD)算法能有效实现对匀速直线运动目标的检测跟踪,但其忽略了目标帧间状态转移概率,因此在对机动目标进行检测跟踪时容易受噪声干扰,产生错误的状态关联。对此提出了一种基于隐马尔可夫模型的DP-TBD算法。该算法利用隐马尔可夫模型对目标的运动过程建模,用一系列隐状态表示目标转弯速率并利用隐马尔可夫模型的隐状态估计理论实现对转弯速率的估计和预测,进而得到当前目标状态的预测值,根据此预测状态与下一时刻回波数据分辨单元间的距离来计算转移概率。然后将转移概率应用于DP-TBD算法的能量积累过程中以提高检测跟踪性能。仿真实验基于机动目标,给出了所提算法的检测跟踪性能,并与传统的DP-TBD算法、方向加权DP-TBD算法以及线性最小二乘DP-TBD算法进行了分析比较,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 检测前跟踪 动态规划 隐马尔可夫模型 状态预测 状态转移概率
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隐马尔可夫模型在恶意域名检测中的应用 预览
19
作者 白玲玲 宁振虎 +1 位作者 薛菲 杨永丽 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期161-168,共8页
提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的恶意域名检测方法。分析善恶域名在DNS通信中的各类特征,利用Spark大数据处理平台的高效计算能力对属性特征进行统计,在此基础上,通过HMM中的Baum-Welch算法和Viterbi算法对恶意域名进行准确分类。实... 提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的恶意域名检测方法。分析善恶域名在DNS通信中的各类特征,利用Spark大数据处理平台的高效计算能力对属性特征进行统计,在此基础上,通过HMM中的Baum-Welch算法和Viterbi算法对恶意域名进行准确分类。实验结果表明,与随机森林模型相比,HMM对恶意域名分类的准确率与召回率均较高。 展开更多
关键词 恶意域名 隐马尔可夫模型 Baum-Welch算法 VITERBI算法 Spark大数据处理平台
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基于隐马尔科夫模型和支持向量机的曲面加工颤振识别与预报 预览
20
作者 李欣 邓小雷 +1 位作者 张玉良 余建平 《航空制造技术》 2019年第6期14-20,共7页
针对曲面加工过程容易产生加工颤振而导致表面加工质量降低的问题,提出一种基于隐马尔科夫模型和支持向量机(HMM–SVM)的颤振早期识别与预报方法。首先,根据曲面加工颤振发展较快,孕育阶段时间短,难以与正常加工及颤振爆发阶段区分的现... 针对曲面加工过程容易产生加工颤振而导致表面加工质量降低的问题,提出一种基于隐马尔科夫模型和支持向量机(HMM–SVM)的颤振早期识别与预报方法。首先,根据曲面加工颤振发展较快,孕育阶段时间短,难以与正常加工及颤振爆发阶段区分的现象,结合HMM模型有较强的相似性归类能力和SVM有较强的二类分类能力的特点,设计了基于HMM–SVM混合模型的颤振识别与预报系统;其次,应用加速度传感器采集曲面加工过程中刀具振动信号,完成反映加工状态的特征信号的获取;最后,利用HMM、HMM–SVM分别进行曲面加工状态识别试验,并进行结果分析与比较。试验结果表明:与单独使用HMM模型相比,基于HMM–SVM混合模型可以大大提高识别准确率,3种加工状态识别率均达95%以上,并具有较好的识别实时性,识别时间1.5s以内,可实现颤振快速识别与预报,为后续颤振抑制环节提供依据和保证。 展开更多
关键词 颤振预报 状态识别 曲面加工 隐马尔科夫模型 支持向量机
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