基于连续隐Markov模型的理论线损率预测研究

提出一种基于连续隐马尔可夫模型的理论线损率预测方法,运用Baum-Welch参数重估修正公式实现CHMM参数优化,建立CHMM模型。依据CHMM模型概率输出判别各可选仿真模型相对于实际系统的有效性。结果表明,该模型运行速度快,在理论线损率预测中有更高的精度。     

基于隐Markov模型的短时交通崩溃事件预测

交通崩溃事件会造成道路通行能力下降,成为导致城市快速路拥堵的主要原因之一,精准的短时交通崩溃事件预测在交通管理与控制中具有重要意义。该文以美国加州高速公路性能评估系统(PeMS)提供的交通流数据为基础,对道路的崩溃状态进行了分级定义,并以道路崩溃状态为隐状态、道路占有率为显状态,结合二者之间的联系,建立了隐Markov模型。通过数理统计,对模型参数进行了学习,最后采用Viterbi算法对该模型进行了求解,实现了快速路交通崩溃事件的预测。预测结果与实际数据的对比表明:该方法能预测大部分的交通崩溃事件。     

基于混合隐Markov模型的红细胞计数方法

为解决红细胞的计算机自动识别问题 ,引入了混合隐 Markov模型对彩色细胞纹理进行识别 ,采用螺旋型采样方法 ,应用一维隐 Markov模型解决二维图像处理问题。选择不同的样本 ,以期望最大算法训练多个混合隐 Markov模型 ,利用它对图像进行纹理识别 ,以距离变换和分水岭算法进行分割计数。该方法在分类正确率和算法适用性上取得了比较好的结果 ,提高了制片质量。该方法对中等质量的红细胞照片进行计数能够取得 94 %以上的识别正确率。提出了对混合 Markov模型初值选取问题的一种改进算法 ,以提高计算效率和算法鲁棒性     

基于隐Markov模型的图像方位识别

提出一种基于隐Markov模型(Hidden Markov Model,HMM)的图像方位识别方法.将待识别的目标图像进行分割,对子图像进行奇异值分解,提取奇异值向量形成观测序列,即图像奇异值向量作为HMM的观测向量.确定HMM参数并计算其最大似然概率,按待识别图像最大似然概率对应所属的聚类进行识别.实验结果表明,3类共150幅目标图像的识别率达到了85%.     

基于Mycielski改进的Markov链超短期风电功率预测方法

针对在Markov链超短期风电功率预测过程中未考虑风电功率变化趋势,在不同风电功率变化区间均采用同一状态转移概率矩阵,导致预测精度欠佳的问题,提出了一种基于Mycielski方法改进的Markov链预测方法.首先利用Mycielski方法在风电功率历史序列中寻找最长长度的重复序列,然后将计算每一时刻Markov链状态转移概率矩阵的序列重新定义,最后利用每一时刻的Markov链状态转移概率矩阵进行风电功率预测.对我国某风电场超短期风电功率进行总体预测.结果表明,在均方根误差的对比上,基于Mycielski方法改进的Markov链预测方法能够提高14.15%的预测精度,具有一定的实用价值.     

用隐式非线性方法预测注水井吸水剖面

将归一化的地层系数、油水井连通状况、连通油井数、连通井距、量化的砂体类型和措施类型以及渗透级差倒数作为输入参数,相对吸水量作为目标参数,结合支持向量机(SVM)和BP神经网络方法建立隐式非线性吸水剖面预测模型,通过模型的样本学习,建立地质、开发参数和相对吸水量之间的隐式非线性关系.实例分析表明,隐式非线性方法预测吸水剖面精度高且易于扩充模型变量数,要求样本少,更适合矿场应用.     

基于隐马尔可夫模型的网络安全态势预测方法

为了给网络管理员制定决策和防御措施提供可靠的依据,通过考察网络安全态势变化特点,提出构建隐马尔可夫预测模型。利用时间序列分析方法刻画不同时刻安全态势的前后依赖关系,当安全态势处于亚状态或偏离正常状态时,采用安全态势预测机制,分析其变化规律,预测系统的安全态势变化趋势。最后利用仿真数据,对所提出的网络安全态势预测算法进行验证。访真结果验证了该方法的正确性。     

基于隐Markov模型的雷达目标识别技术研究

该文首先提出了非相干平均、多分辨率分解、富氏变换的特征提取方法；然后用隐Ｍａｒｋｏｖ模型来描述、识别基于一维像的特征序列。３类ＩＳＡＲ飞机目标的实测数据用验证上述方法的效性，取得了９９．３３％的识别率。     

基于Markov模型的基因组合调控模块预测

研究了Markov模型在预测基因组合调控模式中的应用.首先基于基因序列特点构造Markov模型,并发展了预测基因组合调控模块的概率模型.然后结合目前基因组合调控模式数据库的特征,提出了比较模型优劣的新指标:丰度.最后利用提出的模型预测分析酵母核糖体蛋白基因中的转录调控模块,并与其它方法进行比较,结果表明Markov模型在预测基因组合调控模式时的有效性和优越性.     

正态分布下基于隐Markov模型的多声道MIDI音乐检索

音乐查询是信息检索领域的一个研究热点.分析了现有方法应用范围局限性和低效率的原因,讨论了用户哼唱和多声道MIDI特征序列的表达方法,提出新的基于内容的多声道MI-DI检索模型HMRM(Homophonic MIDI Retrieval Model).新模型将多声道音乐表达成一个隐Markov模型,计算哼唱对象与库中对象的相似度并排序返回查询结果.实验表明,对于不同哼唱水平的用户,HMRM的识别率平均能达到73.3%,具有较高的查准率.     

基于语义场景的隐式篇章关系检测方法

针对篇章隐式关系检测较难的问题,提出了一种基于语义场景匹配的平行推理方法。该方法利用框架语义学,将论元抽象为概念一级的语义描述(简称语义场景),实现描述形式的压缩。基于大规模静态数据,通过语义场景的匹配挖掘可比较论元辅助关系推理。该方法能够在保证检测精度的同时,提升检测效率。利用宾州篇章树库(penn discourse tree bank,PDTB)对这一检测方法进行评测,检测精度为55.26%。     

基于Markov链的群体决策排序方法

本文根据决策个体关于选择方案的排序权向量，利用Ｍａｒｋｏｖ链的性质构造了一种求群体排序权向量，从而给出一种解决决策排序的方法。我们证明了此方法满足安全性、Ｐａｒｔｅｔｏ最优性、非独裁性等社会选择公理，在一定条件下，也满足独立性公理。在决策方案数和决策个体数不相等的情况时，本文通过引进虚拟决策方案或虚拟决策个体，使所构造的方法具有通用性。最后，本文给出一个数值例子以说明此方法的技巧和过程。     

基于Markov的Ⅱ型糖尿病预测技术研究

针对糖尿病的发病率日益升高的问题,提出了一种基于马尔科夫模型的Ⅱ型糖尿病发病概率长时间预测方法.该方法利用朴素贝叶斯算法计算风险等级概率向量,通过属性选择以后的属性子集空腹血糖值、体质系数、胆固醇、甘油三酯、腰围、性别、糖尿病家族史和年龄构建预测模型.实验结果与阿基米德模型预测结果对比表明,该模型能够预测样本较长时期的Ⅱ型糖尿病发病概率,该预测方法简单、准确率高.     

基于Markov理论的立井冻结压力预测分析

为研究西部矿井井壁压力沿纵向和环向的分布规律,确定井壁设计的关键荷载参数,根据现场监测数据,构建基于Markov理论的立井井壁受压预测模型。该模型以有限的监测点数据预测未设置测点区域的井壁压力值,并给出预测值的可能概率。通过建模预测分析并对比实测数据表明:测点等间距分布时可采用Markov模型进行井壁压力预测;沿环向井壁压力可用正弦函数形式描述。     

基于隐Markov模型的汉语词类自动标注的实验研究

汉语词类自动标注技术在中文信息处理现实应用中占据着十分重要的位置。论文在经过人工分词和词类标注的大规模汉语语料库的支持下 ,通过一系列对比实验 ,对基于隐 Markov模型的汉语词类自动标注算法进行了系统的考察 ,并得出结论 :1Bigram模型的“性能价格比”较 Tri-gram模型更令人满意 ;2以 7万词次左右的标注语料库训练 Bigram模型即已基本够用 (此时 ,兼类词词类标注正确率及文本词类标注正确率分别可达 93%和 97%以上 ) ;3Bi-gram模型对不同领域具有一定的适应性。这些结论对设计实用型汉语词类自动标注系统具有指导意义。     

加权合成的嵌入式隐Markov模型人脸识别

嵌入式隐Markov模型能提取人脸的二维主要特征并对姿态和环境的变化具有较好鲁棒性，讨论了嵌入式隐Markov模型的进一步改进及其实现，首先分析了形成观察向量的采样窗大小和其二维DCT系数项数的不同对人脸识别结果的影响，然后确定最优的采样窗大小和其二维DCT系数项数，鉴于不同角度的照片包含信息量的不同，提出了一种加权合成的模型参数重估算法，重估模型参数时，首先计算每幅脸像相对应的模型参数，然后进行加权合并，权值由迭代公式求得，训练结束后用一个合成 的模型来表示一个对象。采用基于该方法的原型系统对ORL人脸库进行测试，识别正确率达到了99.5%。     

基于连续隐Markov模型的发酵过程关键状态变量软测量

针对生物发酵过程中一些关键状态变量难以用仪表进行在线检测的问题,提出了一种基于连续隐Markov模型(CHMM)的软测量方法.首先,为增加模型预测的鲁棒性,采用多观测样本序列训练CHMM模型库,运用Baum-Welch参数重估修正公式实现CHMM参数优化;然后,将新样本观测向量输入训练好的CHMM模型库,并基于Vite...     

基于八叉树的隐式曲面与隐式曲面求交

先将隐式曲面进行多边形化,两隐式曲面的求交,采用八叉树来搜索它们相应的两组多边形面片的交线,这一方法既避免了解析法对所给定隐式曲面要有特殊的局限性,又有克服数值法遇到初始点选取和迭代收敛性问题,算法准确可靠。     

基于Markov链预测研究城乡人口流动状态

城乡人口流动状态对推进新型城镇化进程有着重要的意义,在此依据Markov链相关定义及定理,给出城乡人口流动原理,并通过举例分析预测几十年之后城乡人口流动最终达到一种平稳状态.     

角色动画中基于隐式曲面的皮肤变形方法

提出了一种角色动画中基于隐式曲面的皮肤变形方法,主要面向具有骨骼层次以及相关蒙皮权重的动画模型,利用隐式曲面来驱动皮肤变形.首先,采用埃尔米特径向基函数和泊松圆盘采样对给定骨骼绑定的网格部分进行重建,把角色模型的体积近似当作一组局部的三维标量场,并保留原有的网格属性;其次,构造场函数,通过场函数纠正几何蒙皮技术的结果;最后,结合两种组合算子,使用隐式方法在人体模型上形成合理可信的皮肤变形效果.本方法不会产生糖纸扭曲和关节膨胀的问题,并且可以生成皮肤接触效果和肌肉凸起.由于该方法是后处理,因此非常适合标准动画制作流程.