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基于HMM的移动预测模型与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于隐马尔柯夫模型的移动预测模型,并给出增强模型预测能力和提高预测精度的方法。该模型用于预测移动IP网络中移动节点的运动方向和将要连接的接入路由器,为避免或减小由于移动造成的通信中断和时延赢得准备时间。仿真结果说明,模型的预测准确率较高,在适当选择状态数的条件下,模型对移动的随机性具有较好的适应能力。 相似文献
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针对设备剩余使用寿命预测问题, 提出一种基于多源信息融合与隐马尔可夫模型的预测方法。首先, 针对发动机结构复杂、监控数据参数多等问题, 提出一种基于传感器信噪比和主成分分析(principal component analysis, PCA)降维的多源传感器数据融合方法。在此基础上, 利用样本数据训练高斯混合隐马尔可夫模型, 同时为降低模型偏差并避免过拟合风险, 提出一种“定制”策略训练方法, 训练后的模型可用于系统健康状态识别和剩余使用寿命预测。最后, 通过美国国家航空航天局公开的航空发动机仿真数据集对所提方法进行了验证, 并与几种具有代表性且预测精度较高的文献方法进行了比较分析, 验证了方法的有效性。 相似文献
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基于Choquet积分的HMM商品信息抽取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
电子商务网站使用不同的网页编码技术和页面布局为比较购物信息获取带来了很大的难度.基于隐马尔可夫模型(HMM)的信息抽取模型有着易于建立、适应性强等优点,被视为一种有效的信息抽取方法.但是这种算法存在状态序列计算复杂、难以训练优化抽取模型等缺点.本文应用模糊积分单调性建立基于Choquet积分的隐马尔可夫模型(CI-HMM),解决HMM观察序列概率计算所需的条件独立性假设,优化HMM观察序列的计算.本文以网上书店商品数据进行实证,实验证明CI-HMM比HMM有更好适用性和精确度. 相似文献
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电子设备健康状态评估与故障预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电子设备的健康性能退化问题,提出一种改进流形学算法与隐半马尔可夫模型(hidden semi Markov model, HSMM)相结合的电子设备健康评估与故障预测方法。首先,在有监督邻域保持投影(supervised neighborhood preserving projection, SNPP)算法中引入非相关约束并加入核函数形成核有监督非相关邻域保持投影(kernel supervised uncorrelated neighborhood preserving projection,KSUNPP)算法,将其用于原始特征的提取,获得有效的特征集作为HSMM的输入进行训练|其次,建立了电子设备健康评估与故障预测模型,该模型用Kullback Leibler (KL)距离来衡量故障程度,实现设备退化程度的评估,又可根据各状态驻留时间,预测出设备故障发生的时间。最后,将该方法应用于某型导弹电子设备的健康评估与故障预测,验证其有效性。 相似文献
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基于从时间应力导致组件损伤的机理,对组件损伤演变过程和模型进行了研究.以系统的多组件动态损伤为信息源,通过建立多组件损伤与系统故障演化的隐马尔可夫模型,对系统故障预测的详细技术流程和相关算法进行了研究.最后以某开关电路系统为研究对象,对提出的系统故障预测技术的有效性进行了实验验证和分析. 相似文献
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稳健的低空目标威胁识别是低空域安全防护的重要任务。传统的多属性决策方法对目标运动参数的量测精度要求较高,忽略了目标运动的时序关联信息,在实际应用中缺乏噪声稳健性和动态分析能力。因此,在多属性决策方法的基础上引入了隐马尔可夫模型,提出了一种动态稳健的低空目标威胁等级识别方法。通过建立隐状态与威胁等级、威胁数值之间的内在联系,将威胁识别问题转化为隐马尔可夫模型的状态解码问题。相比于常规算法,所提方法能够有效地抑制量测噪声干扰并具有一定的威胁预测能力。仿真实验验证了所提方法的有效性和稳健性。 相似文献
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一种基于HMM的多传感器多目标快速跟踪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
在分布式多传感器系统中 ,一种基于隐Morkov模型的检测与跟踪算法得到了应用。该算法的优点在于适用于机动目标模型 ,且对目标的观测噪声未加任何限制。但由于该模型中所采用的Viterbi算法计算量大 ,实时性较差 ,因此提出了一种自适应算法以减少Viterbi算法中的冗余状态 ,有效地克服了其计算量大的缺点。实验表明 ,在相同的多目标跟踪仿真环境下 ,自适应Viterbi算法可以有效提高计算速度 ,且算法性能与原算法相似 相似文献
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为简化无人机操作,避免误操作,设计了一套基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的无人机语音控制方案。该方案采用HMM识别无人机语音指令;同时采用RNN对多套无人机操作指令串进行训练,并对当前时刻指令进行预测,通过计算二者的相关性判断是否执行。仿真结果表明,该方案对HMM识别错误指令的辨别率达到61.90%,使整体错误率降至1.43%,表明该方案具有较为优异的性能。 相似文献
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SVM和HMM相结合的合成孔径雷达图像目标识别 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种支持向量机和隐马尔可夫模型相结合的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法用小波分解和主成分分析提取图像特征,生成特征向量。利用图像在方位角上的关系由特征向量生成图像的特征序列以及隐马尔可夫模型的训练序列。用支持向量机进行目标预识别,确定目标最有可能所属的两个类别,用隐马尔可夫模型在这两个类别中确定目标最终所属类别,完成目标识别。使用MSTAR数据库中的图像数据对该方法进行验证和分析,结果表明,该方法可以明显提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像目标识别方法。 相似文献
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研究了联合时频特征和隐马尔科夫模型(hidden Markov model, HMM)的多方位合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)目标识别方法。利用HMM模型可以有效地对多方位SAR目标特征分析及识别。在HMM多方位SAR目标识别中的关键之一是SAR目标回波高分辨率距离像(high resolution range profile, HRRP)的特征提取。提出了一种时变频因子加权Fisher鉴别的特征提取方法。利用MSTAR实测SAR目标数据集进行了特征提取和识别实验,实验结果验证了方法的有效性。 相似文献
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利用提升小波技术和马尔科夫模型进行雷达图像斑点噪声的抑制具有明显优越性。讨论了雷达图像斑点噪声滤波的小波基的选择和提升方法,分析了利用马尔科夫模型描述小波系数相关性的问题,并提出了一种基于小波系数高斯混合模型和隐马尔科夫模型的雷达图像斑点噪声滤波方法。最后使用几种典型的滤波处理方法,分别对两幅合成孔径雷达图像进行滤波处理,实验表明该方法对SAR图像的斑点噪声抑制具有较好效果。 相似文献
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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。 相似文献
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基于主成分BP人工神经网络的人力资本预测 总被引:2,自引:1,他引:2
人力资本是决定地区经济增长的重要因素之一,其形成受多种因素的综合影响。通过主成分分析法将众多指标进行综合,消除样本间的信息重叠,降低BP网络的输入维数。针对人力资本系统的非线性特征,运用BP网络高度非线性映射能力,对我国各地区人力资本投资进行了预测。 相似文献
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Prediction of efficient outputs based on GM(1,N) model and weak DEA efficiency 总被引:1,自引:0,他引:1 下载免费PDF全文
This paper expresses the efficient outputs of decisionmaking unit(DMU) as the sum of average outputs forecasted by a GM(1,N) model and increased outputs which reflect the difficulty to realize efficient outputs.The increased outputs are solved by linear programming using data envelopment analysis efficiency theories,wherein a new sample is introduced whose inputs are equal to the budget in the issue No.n + 1 and outputs are forecasted by the GM(1,N) model.The shortcoming in the existing methods that the for... 相似文献
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因不同人体生理特征的差异性,影响了基于光电容积脉搏波(PPG)和心电信号(ECG)的连续无创血压测量精度,提出一种基于优化的支持向量机模型预测血压的方法。该方法将PPG、ECG及人体特征进行处理并组成特征矩阵,通过水银血压计测得实时血压值,运用主成分分析法和遗传算法改进的支持向量机学习模型对特征矩阵和实时血压值进行回归训练,从而建立最优血压预测模型。实验证明,优化改进支持向量回归血压预测方法比传统支持向量机学习法准确度提升了10%~15%。 相似文献