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基于HMM和仿射不变矩三维模型归类与检索算法 预览
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作者 强会英 李雨虹 +1 位作者 王洪申 杨笑蕊 《制造业自动化》 CSCD 2019年第3期34-40,共7页
针对Hu不变矩对仿射形变图像描述的不足,为提高三维模型的检索精度,提出一种基于Hu不变矩和仿射不变矩特征性融合的隐马尔科夫模型相似性归类与检索算法。首先使用Sobol算子对机械零件三维模型进行轮廓边缘的提取,得到二维的正等测轴测... 针对Hu不变矩对仿射形变图像描述的不足,为提高三维模型的检索精度,提出一种基于Hu不变矩和仿射不变矩特征性融合的隐马尔科夫模型相似性归类与检索算法。首先使用Sobol算子对机械零件三维模型进行轮廓边缘的提取,得到二维的正等测轴测图,然后对该图进行组合不变矩的特征提取,并进行特征值的编码,最后构造五类机械零件三维模型的样本集,通过添加比例因子的多观测值B-W(Baum-Welch)算法进行机械零件三维模型的训练与识别,仿真实验表明本文所提算法具有较高的识别率。 展开更多
关键词 马尔科夫模型 HU不变矩 仿射不变矩 Baum-Welch算法 模型归类 模型检索
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小波矩和HMM的三维CAD模型归类与检索算法 预览
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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 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HTK的孤立词语音识别 预览
3
作者 杜宇斌 赵磊 《山东理工大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第5期63-69,共7页
设计孤立词的语音识别系统,对小词汇量、非特定人的语音进行识别。利用HTK(Hidden Markov Model Toolkit,隐马尔科夫模型工具箱)语音识别工具包进行系统的搭建,从语音识别的原理出发,对每一个单词建立和训练隐马尔科夫模型,探讨语音识... 设计孤立词的语音识别系统,对小词汇量、非特定人的语音进行识别。利用HTK(Hidden Markov Model Toolkit,隐马尔科夫模型工具箱)语音识别工具包进行系统的搭建,从语音识别的原理出发,对每一个单词建立和训练隐马尔科夫模型,探讨语音识别的基本流程和实现方法,为连续语音识别研究打下基础。实验结果显示,隐马尔科夫模型对孤立词具有良好的识别性能。在正常说话语境下,对语料库中单词的识别率可达到80%。 展开更多
关键词 孤立词识别 HTK 马尔科夫模型 模型训练
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隐马尔科夫模型修正的交互多模跟踪算法
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作者 崔丽珍 岑晓男 +2 位作者 赫佳星 史明泉 王巧利 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2019年第4期48-53,共6页
针对交互式多模型目标跟踪算法中模型转移概率固定对跟踪精度造成的影响,提出了一种隐马尔科夫模型修正的模型转移概率自适应交互多模跟踪算法。该算法通过对跟踪过程建立隐马尔科夫模型,采用Viterbi算法求解修正系数,在检测到目标运动... 针对交互式多模型目标跟踪算法中模型转移概率固定对跟踪精度造成的影响,提出了一种隐马尔科夫模型修正的模型转移概率自适应交互多模跟踪算法。该算法通过对跟踪过程建立隐马尔科夫模型,采用Viterbi算法求解修正系数,在检测到目标运动发生机动性变化时,将修正系数用于交互式多模型算法以达到实时调整模型转移概率的目的。仿真结果表明,该算法的跟踪结果优于传统的交互式多模型算法,具有很好的稳健性、实时性,有效降低了主观因素对跟踪精度造成的影响。 展开更多
关键词 马尔科夫模型 转移概率 交互式多模型 跟踪
基于融合模糊C均值与隐马尔科夫模型的滚动轴承的退化状态识别
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作者 周建民 张臣臣 +1 位作者 张龙 郭慧娟 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2019年第3期83-86,共4页
滚动轴承在长期的工作过程中其性能会出现不同程度的退化,如果能对滚动轴承的退化状态进行识别就可以做好维护措施。用自回归模型(Autoregressive model, AR)对滚动轴承全寿命周期的振动信号提取其系数及残差,用正常样本和失效样本特征... 滚动轴承在长期的工作过程中其性能会出现不同程度的退化,如果能对滚动轴承的退化状态进行识别就可以做好维护措施。用自回归模型(Autoregressive model, AR)对滚动轴承全寿命周期的振动信号提取其系数及残差,用正常样本和失效样本特征建立模糊C均值模型(Fuzzy C Mean, FCM),用轴承正常样本的特征数据建立隐马尔科夫(Hidden Markov model, HMM)模型,将轴承的测试样本信号输入建立的FCM和HMM模型得到的两个退化指标,再将其作为特征矩阵输入到FCM模型,得到融合方法的性能退化曲线,结果表明该方法集中了空间统计距离模型和概率统计模型两者的优势,最后用IEEE PHM2012实验数据进行验证,表明所述方法与滚动轴承性能退化趋势保持一致并且可以提早发现早期故障。 展开更多
关键词 滚动轴承 AR模型 模糊C均值 马尔科夫模型 退化状态 IEEE PHM2012实验
基于概率图模型的乘客出行链提取方法 预览
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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 马尔科夫模型 出行链
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基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计 预览
7
作者 谭霁宬 颜学龙 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第12期170-175,共6页
为了提高传统卡尔曼滤波法估计锂电池荷电状态(SOC)的精度,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,根据隐马尔科夫模型(HMM)理论并采用遗传算法优化构造出了不同参数状态的电池模型。结合交互式多模型(IMM)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进... 为了提高传统卡尔曼滤波法估计锂电池荷电状态(SOC)的精度,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,根据隐马尔科夫模型(HMM)理论并采用遗传算法优化构造出了不同参数状态的电池模型。结合交互式多模型(IMM)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行SOC估计,提出了一种基于HMM的IMM-UKF算法估计锂电池SOC的方法。锂电池在线SOC估计实验表明,该方法比较其他估计方法有着更高的估计精度,平均绝对误差仅为1%。 展开更多
关键词 荷电状态 马尔科夫模型 交互式多模型 无迹卡尔曼滤波 遗传算法
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基于隐马尔科夫模型的深度视频哺乳母猪高危动作识别 预览
8
作者 薛月菊 杨晓帆 +3 位作者 郑婵 陈畅新 甘海明 李诗梅 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第13期184-190,共7页
哺乳母猪的高危动作和仔猪存活率有密切关系,能直接体现其母性行为能力,而这些高危动作又与其姿态转换的频率、持续时间等密切相关。针对猪舍环境下,环境光线变化、母猪与仔猪黏连、猪体形变等给哺乳母猪姿态转换识别带来的困难。该文... 哺乳母猪的高危动作和仔猪存活率有密切关系,能直接体现其母性行为能力,而这些高危动作又与其姿态转换的频率、持续时间等密切相关。针对猪舍环境下,环境光线变化、母猪与仔猪黏连、猪体形变等给哺乳母猪姿态转换识别带来的困难。该文以梅花母猪为研究对象,以Kinect2.0采集的深度视频图像为数据源,提出基于Faster R-CNN和隐马尔科夫模型的哺乳母猪姿态转换识别算法,通过FasterR-CNN产生候选区域,并采用维特比算法构建定位管道;利用Otsu分割和形态学处理提取疑似转换片段中母猪躯干部、尾部和身体上下两侧的高度序列,由隐马尔科夫模型识别姿态转换。结果表明,对姿态转换片段识别的精度为93.67%、召回率为87.84%。研究结果可为全天候母猪行为自动识别提供技术参考。 展开更多
关键词 图像处理 算法 模型 高危动作 哺乳母猪 FASTER R-CNN 马尔科夫模型 定位管道
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基于Leap Motion的动态手势识别研究 预览
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作者 马力 冯瑾 《计算机与数字工程》 2019年第1期206-210,共5页
基于视觉的手势识别是实现新型人机交互的一项关键技术,有其现实的研究意义。针对动态手势识别过程,开发了一个用于捕获动态手势的Gestures Visualizer系统,利用Leap Motion控制器采集数据信息和隐马尔科夫模型对手势模型进行多次训练... 基于视觉的手势识别是实现新型人机交互的一项关键技术,有其现实的研究意义。针对动态手势识别过程,开发了一个用于捕获动态手势的Gestures Visualizer系统,利用Leap Motion控制器采集数据信息和隐马尔科夫模型对手势模型进行多次训练和识别。该手势识别过程实现了动态手势数据的录制,通过对录制好的手势序列进行学习获得每个手势的模型,然后通过实验选取最优的特征集和参数,最后进行分类识别。实验结果表明,所提出的动态手势识别方法具有良好的识别率。 展开更多
关键词 Leap MOTION 马尔科夫模型 动态手势识别 GESTURES Visualizer系统
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基于互补神经网络级联模型的聚丙烯MFR预报
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作者 陈红梅 《塑料科技》 CAS 北大核心 2019年第7期28-35,共8页
提出了一种基于集成数据处理的,由高斯基-自适应复合基函数构成的互补径向基函数(RBF)神经网络系统和隐马尔科夫模型(HMM)的聚丙烯熔体流动速率(MFR)预报方法。首先构造HES-KDE-TVW集成数据处理方法,挖掘建模数据规律;然后构造自适应复... 提出了一种基于集成数据处理的,由高斯基-自适应复合基函数构成的互补径向基函数(RBF)神经网络系统和隐马尔科夫模型(HMM)的聚丙烯熔体流动速率(MFR)预报方法。首先构造HES-KDE-TVW集成数据处理方法,挖掘建模数据规律;然后构造自适应复合基函数,搭建互补的RBF神经网络预报模型;最后引入HMM对聚丙烯生产过程中的随机误差进行估计。经过工厂实际数据检验,模型在精度、泛化性及可靠性方面具有较好的综合性能。此种建模方法能为聚丙烯生产过程中牌号切换和质量控制提供一种备选的指导方案。 展开更多
关键词 集成数据处理 自适应复合基函数 RBF神经网络 马尔科夫模型 聚丙烯熔体流动速率预报
基于智能语音的智能家居系统设计 预览
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作者 凌贤鹏 李绽蕾 +2 位作者 刘昊 张钐钐 俞芸芸 《物联网技术》 2019年第1期73-74,77共3页
文中设计了一款智能家居系统,主要介绍了语音识别技术的相关基础原理以及流程。详细分析了一段语音信号从采集到预处理,提取特征值后与语音库中的声学模型比对得出识别结果的过程及隐马尔科夫的建模过程、算法流程,最后利用Arduino开发... 文中设计了一款智能家居系统,主要介绍了语音识别技术的相关基础原理以及流程。详细分析了一段语音信号从采集到预处理,提取特征值后与语音库中的声学模型比对得出识别结果的过程及隐马尔科夫的建模过程、算法流程,最后利用Arduino开发板搭建智能家居系统。 展开更多
关键词 智能家居 语音识别 ARDUINO 马尔科夫模型 特征提取
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PU场景下的生物医学命名实体识别算法研究 预览
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作者 高冰涛 翟振刚 刘斌 《智能物联技术》 2019年第1期22-28,47共8页
传统的生物医学命名实体识别方法需要大量的标注数据样本,但是在实际应用中标注样本代价高昂。为降低生物医学命名实体识别对标注样本的需求,本文提出通过使用PU学习中的两步法方法,将生物医学命名实体识别问题转化为PU场景下的命名实... 传统的生物医学命名实体识别方法需要大量的标注数据样本,但是在实际应用中标注样本代价高昂。为降低生物医学命名实体识别对标注样本的需求,本文提出通过使用PU学习中的两步法方法,将生物医学命名实体识别问题转化为PU场景下的命名实体识别问题。在第一步中分别使用1-DNF、Spy、NB和Rocchio算法在未标注数据中抽取强负例,然后在已有的正例数据和强负例数据的基础上构建隐马尔可夫模型,最后对待分类数据进行命名实体识别。在GENIA语料库上的实验结果显示,在标注数据较少的情况下,通过使用PU学习方法的两步法构建分类模型,其性能显著优于直接使用标注数据构建的分类模型,同时降低了人工标注数据的成本。 展开更多
关键词 正例未标注学习 马尔科夫模型 命名实体识别 文本挖掘
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基于逆向分析的工控协议模糊测试方法 预览
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作者 王海翔 朱朝阳 +1 位作者 应欢 缪思薇 《电力信息与通信技术》 2019年第4期1-9,共9页
协议的传统漏洞挖掘方法一般有2种:模糊测试方法和逆向分析方法,模糊测试方法有自动化程度高、不依赖源代码等优点,但测试用例针对性不强,无法适用于工控专用协议。传统协议逆向分析方法使用N-gram模型划分协议报文序列时存在混入噪声... 协议的传统漏洞挖掘方法一般有2种:模糊测试方法和逆向分析方法,模糊测试方法有自动化程度高、不依赖源代码等优点,但测试用例针对性不强,无法适用于工控专用协议。传统协议逆向分析方法使用N-gram模型划分协议报文序列时存在混入噪声过多、逆向效果不理想等缺陷,文章提出协议逆向分析与模糊测试相结合的漏洞挖掘方法;提出基于局部贪心算法的改进有效计数法,使协议关键字提取准确率平均提高65%;结合有损计数法构造协议语法树,减少了40%的生成树节点。根据协议ε机最小化马尔科夫模型得到协议状态机,指导模糊测试有效用例的生成。使用模糊测试框架Sulley对工控协议进行漏洞挖掘,发现了整数溢出等漏洞,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 工控专用协议 逆向分析 模糊测试 马尔科夫模型
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用户短文本无关语自动识别方法研究 预览
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作者 陈国 刘亮亮 张再跃 《计算机与数字工程》 2019年第7期1748-1752,共5页
在用户短文本中,意思相同的句子有多种表述方式,这些句子中存在很多与句意无关的信息,称为无关语。针对一般方法无关语识别准确度不高的问题,论文提出了一种通过二阶隐马尔科夫模型来自动识别用户短文本中无关语的方法。本方法在建模过... 在用户短文本中,意思相同的句子有多种表述方式,这些句子中存在很多与句意无关的信息,称为无关语。针对一般方法无关语识别准确度不高的问题,论文提出了一种通过二阶隐马尔科夫模型来自动识别用户短文本中无关语的方法。本方法在建模过程中将词本身、词性以及词的相对位置作为特征来对隐马尔科夫模型进行扩充。实验结果表明,论文给出的用户短文本无关语识别方法可以避免对训练文本进行手工编写规则的限制,且在准确率和召回率方面均有一定程度的提高。 展开更多
关键词 短文本 无关语 马尔科夫模型 机器学习
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一种基于表面肌电信号及三轴加速度信号的步态识别方法 预览
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作者 郝静涵 杨鹏 +1 位作者 陈玲玲 耿艳利 《中国组织工程研究》 CAS 北大核心 2019年第32期5164-5169,共6页
背景:由于频发的各种意外灾害以及身体疾病,使得相当数量的人丧失了行走能力,如何通过对人体的动作识别,设计外骨骼助行器用于恢复这些患者的行走能力,已经逐渐成为康复工程领域的热门课题。目的:在分类器层面对表面肌电信号及三轴加速... 背景:由于频发的各种意外灾害以及身体疾病,使得相当数量的人丧失了行走能力,如何通过对人体的动作识别,设计外骨骼助行器用于恢复这些患者的行走能力,已经逐渐成为康复工程领域的热门课题。目的:在分类器层面对表面肌电信号及三轴加速度信号进行融合,提高人体步态辨识识别率。方法:提出了一种基于表面肌电信号和三轴加速度信号相结合的方法来识别5种不同的日常基本步态模式,包括平地行走、上楼梯、下楼梯、上斜坡和下斜坡。采集人体下肢5通道表面肌电信号及大腿处和小腿处三轴加速度信号,将信号预处理后进行特征提取,构建基于双流隐马尔科夫模型的分类器对5种日常基本步态模式进行分类识别研究。结果与结论:(1)实验对5种基本步态模式进行了识别,实验平均识别率为94.32%,较仅采用表面肌电信号信号进行识别的准确率(平均90.17%)高出4.15%,并且较仅采用三轴加速度信号的识别率(平均84.72%)高出9.60%;(2)结果表明,将表面肌电信号信号与加速度信号相结合,可以获得更有用的运动信息,有助于提高离线分析下的步态识别精度。 展开更多
关键词 步态识别 表面肌电信号 加速度信号 马尔科夫模型 外骨骼助行器 国家自然科学基金
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基于MLP-HMM的跨站脚本攻击检测 预览
16
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 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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基于隐马尔科夫模型和动态规划的手机数据移动轨迹匹配 预览
17
作者 陈浩 许长辉 +2 位作者 张晓平 王静 宋现锋 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第3期1-8,共8页
针对手机数据属性信息少、时空采样率较低、采样不均匀、定位精度低的特点,该文提出了一种基于隐马尔科夫模型和动态规划的移动轨迹匹配方法(HMM-DP4MT)。该方法通过设定搜索半径以提高计算效率;结合轨迹距离和方向信息计算发射概率,基... 针对手机数据属性信息少、时空采样率较低、采样不均匀、定位精度低的特点,该文提出了一种基于隐马尔科夫模型和动态规划的移动轨迹匹配方法(HMM-DP4MT)。该方法通过设定搜索半径以提高计算效率;结合轨迹距离和方向信息计算发射概率,基于不同搜索半径和定位标准差的匹配结果确定参数最优值;利用Manhattan距离代替欧氏距离,建立了融合最短路径距离和道路等级的转移概率模型,分析了道路等级约束对匹配结果的影响;基于动态规划搜索移动轨迹在拓扑路网中的全局最大似然匹配路径。利用同步采集的手机数据和GPS轨迹数据进行验证,结果表明,模型在简单路网区域和较复杂路网区域的精确率和召回率均高于85%,在极端复杂路网的精确率和召回率略低,但仍高于75%,能够满足交通应用对用户移动路径精确度的需求。 展开更多
关键词 手机数据 移动轨迹 地图匹配 马尔科夫模型 动态规划
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车辆轨迹异常行为研究 预览
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作者 余松 王蕊 +1 位作者 刘磊 蔡政英 《数据挖掘》 2019年第3期109-115,共7页
本文建立异常点检测模型,去除数据冗余后对异常数据进行数据清洗,即对轨迹数据漂移的部分选择性剔除。然后运用基于隐马尔科夫模型的地图匹配算法,结合实时电子地图,将轨迹偏移的一段匹配到与之最近的路网上,完成对运输车运输路线图的匹... 本文建立异常点检测模型,去除数据冗余后对异常数据进行数据清洗,即对轨迹数据漂移的部分选择性剔除。然后运用基于隐马尔科夫模型的地图匹配算法,结合实时电子地图,将轨迹偏移的一段匹配到与之最近的路网上,完成对运输车运输路线图的匹配,较好的纠正了车辆轨迹中的异常路段。 展开更多
关键词 数据预处理 马尔科夫模型 地图匹配算法
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基于帧特征及维特比解码的手写体与印刷体分类
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作者 林琴 夏俊峰 +1 位作者 涂铮铮 郭玉堂 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第6期115-121,共7页
为有效区分手写体与印刷体,提出了一种基于卷积神经网络隐层帧特征的分类方法。基于卷积神经网络,提取隐层帧特征,利用高斯混合模型结合隐马尔可夫模型的方法对该特征进行建模,再通过维特比解码算法判定每帧特征的类别。基于帧特征的识... 为有效区分手写体与印刷体,提出了一种基于卷积神经网络隐层帧特征的分类方法。基于卷积神经网络,提取隐层帧特征,利用高斯混合模型结合隐马尔可夫模型的方法对该特征进行建模,再通过维特比解码算法判定每帧特征的类别。基于帧特征的识别结果,结合文本行图像信息对识别结果进行后处理,确定最终的手写体和印刷体的区域。在签名文书类文本行图像上,相比基线,所提方法对手写体与印刷体分类的识别率提升10.8%和27.57%。在自然场景、表格和带噪文档行验证了其有效性。 展开更多
关键词 图像处理 手写体与印刷体分类 卷积神经网络 马尔科夫模型 维特比解码
一种光纤管道安全预警系统的EAD算法
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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 马尔科夫模型 支撑向量机分类器
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