基于隐马尔可夫模型和遗传算法的地图匹配算法

综合采用隐马尔可夫模型(HMM)和遗传算法,提出了一种新的地图匹配算法.首先初始化HMM概率矩阵,然后使用前向后向算法进行参数学习,用Viterbi算法预测一组路段序列,最后将路段序列作为种群,通过遗传算法得到最优的路段序列.采用北京市2012年出租车GPS定位数据分别对传统的基于隐马尔可夫模型的算法和新算法进行测试,实验结果表明,传统的基于隐马尔可夫模型的算法的匹配精确度低于90%,新算法的匹配精确度高达90%以上.     

基于隐马尔可夫模型的转录因子文本挖掘算法

提出一种基于隐马尔可夫模型的转录因子文本挖掘算法(HMM-TFM), 该方法通过建立转录因子名称的词库, 利用谓语筛选策略判断句子是否描述转
录因子, 使用隐马尔可夫模型预测单词词性, 并根据前后文单词词性识别转录因子的名称. 实验结果表明, HMM-TFM在英文文献中抽取转录因子名称的查全率和查准率分别可达74.2%和77.9%.     

带驻留时间隐马尔可夫模型学习算法的改进

对隐马尔可夫模（hidden Markov model：HMM）的状态驻留时间的概率进行了修订,给出了改进的带驻留时间隐马尔可夫模型的结构,并在传统的隐马尔可夫模型（traditional hidden Markov model：THMM）的基础上讨论了新模型的前向-后向变量,导出了新模型的前向-后向算法的迭代公式,同时也给出了新模型各个参数的重估公式．     

基于隐马尔可夫模型的网络动态风险评估

网络信息的广泛传播导致在传播的过程中出现大量的隐患,对网路安全构成很大的威胁,实时有效的对网络进行动态风险评估变得十分必要。在隐马尔可夫模型的基础上借助于攻击威胁度及遗传算法,并借鉴风险量化的概念对风险评估算法进行了改进,实时有效地提高了评估的可靠性。此外,通过理论分析加以试验检验了此改进方法的时效性。     

混合隐马尔可夫模型Baum-Welch算法的改进

介绍了任一时刻出现的观测矢量的概率不仅依赖于系统当前时刻所处的状态,而且依赖于系统前一时刻出现的观测矢量的前提下混合隐马尔可夫模型的结构.并研究了新模型的Baum-Welch算法,导出了该模型各个参数估计公式.     

一种改进的隐马尔可夫模型训练算法

将类关联特征(class-dependent feature,CDF)用于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的建模,提出了一种新的HMM训练算法,与传统的HMM训练算法在理论上完全一致,但新算法避免了直接估计高维的状态输出概率密度函数(probability density function,PDF),可提高模型参数的估计精度.     

基于自回归隐半马尔可夫模型的设备故障诊断

提出了一种新的隐马尔可夫模型(HMM)拓展模型自回归隐半马尔可夫过程(Auto-Regressive Hidden Semi-Markov Model,AR-HSMM),并给出了模型参数的推导和相应的"前向-后向"算法.与传统的HMM相比,AR-HSMM有以下两个优点:①把传统HMM所假设的隐藏状态分布改进为显式高斯分布;②改进了传统HMM假设各观测变量相互独立的问题,通过在各观测变量之间建立联系,从而使之更加符合实际情况.在液压泵故障诊断中的应用实例表明,AR-HSMM在故障诊断中是非常有效的.     

一种基于隐马尔可夫模型的人像识别算法

提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的人脸图像识别方法.对归一化的人脸图像,该方法 2D-DCT变换域提取人脸图像的一维特征矢量.通过对HMM的训练和识别实验表明,文中提出的方法计算量少,运行速度较快,是一种比较适合工程应用的人脸识别算法.     

一类隐马尔可夫模型的若干极限性质

假定隐藏的马尔可夫链为非齐次，研究隐非齐次马尔可夫模型的一些强极限定理．首先在引理中得出了隐非齐次马尔可夫模型的一些性质，从而导出了隐非齐次马尔可夫模型的三元函数一类平均值的强极限定理．作为定理的推论，得到了隐非齐次马尔可夫模型状态出现频率的一类强极限定理．隐马尔可夫模型可应用于弱相依随机变量的建模上，也可用作研究发音过程、神经生理学与生物遗传等方面的工具．     

关于m重隐非齐次马尔可夫模型的混合性

研究了m重隐非齐次马尔可夫模型的混合性.首先给出了m重非齐次马尔可夫链混合性的定义,然后证明了m重非齐次马尔可夫链满足混合性的充分条件,最后将所得结果推广到了m重隐非齐次马尔可夫模型上,为进一步研究多重隐马尔可夫模型提供了理论基础.     

基于光流及耦合隐马尔可夫模型的动态手势识别

基于块的相关算法来计算光流，并利用光流跟踪双手的运动．双手的运动轨迹取相邻两点的速度向量，经8方向链码量化后作为观察向量．和直接利用位置信息相比较，提高了识别的鲁棒性．采用耦合隐马尔可夫模型来识别双手动态手势，提出并实现了最大后验概率的训练．对6个双手动态手势的试验表明，耦合隐马尔可夫模型(CHMM)比常规隐马尔可夫模型(HMM)能更有效地对双手动态手势建模．     

基于因子分析的隐马尔可夫模型

状态输出概率密度为对角协方差矩阵高斯分布的隐马尔可夫模型(HMM-DG)在帧内特征相关建模方面存在缺陷．本文将因子分析方法与HMM-DG的混合高斯建模相结合,提出了一种具有弹性的帧内特征相关隐马尔可夫模型框架一基于因子分析的隐马尔可夫模型(HMM-FA)．并导出了HMM-FA的训练算法．理论分析和仿真实验都表明：在训练数据相同的条件下,HMM-FA的性能优于HMM-DG。     

基于隐马尔可夫模型与并行模型组合的特征补偿算法

提出了一种基于隐马尔可夫模型和并行模型组合的特征补偿算法.首先,利用一个包含较多状态的隐马尔可夫模型来描述全部单词特征向量的分布.然后,根据静音段估计的噪声均值和方差,采用并行模型组合方法调整隐马尔可夫模型的均值向量和协方差矩阵,使之与识别环境相匹配.最后,根据基于状态转移矩阵压缩的前向后向算法计算隐马尔可夫模型的后验概率,并通过最小均方误差准则估计纯净语音特征向量.实验结果表明,该算法能够更加准确地估计纯净语音特征向量,其性能明显优于基于高斯混合模型的特征补偿算法;状态转移矩阵压缩算法可以在不影响补偿精度的前提下,显著减少前向后向算法的计算量.     

一种基于HMM模型改进的地图匹配算法

针对轨迹数据在线地图匹配中难以同时保障算法的准确率和时间效率的问题, 提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)改进的在线地图匹配算法, 并提出综合距离因素和方向因素计算发射概率的方法。与其他全局或者局部算法的不同之处在于, 改进的在线地图匹配算法引入可靠点进行轨迹分割, 减少了转移概率的计算和匹配结果的输出延时。用西雅图市浮动车的轨迹数据进行算法的实验验证, 结果表明, 与传统的HMM地图匹配算法相比, 改进的算法在准确率和时间效率上更优, 能够满足在线地图匹配的需求。     

基于隐马尔可夫模型的火场噪声数学模型

在灭火救援的第一线,无线通信是火场指挥的重要手段,而在复杂多变的火灾现场,高强度的噪声给火场通信带来了严重的影响,不仅会干扰指挥员与作战员之间的信息传递,还会影响作战员的判断能力,造成安全事故发生。分析火场噪声特性并研究降噪技术在消防领域是十分必要和必须的,本文通过分析火场噪声来源和特性,使用隐马尔可夫模型(HMM)建立噪声模型,为火场降噪技术处理提供参考。     

基于模拟退火算法与隐马尔可夫模型的Web信息抽取

典型隐马尔可夫模型对初始参数非常敏感,采用随机参数训练隐马尔可夫模型时常陷入局部最优,应用于W eb信息抽取时效果不佳.文中提出基于模拟退火算法与隐马尔可夫模型的W eb信息抽取算法.通过实验比较选择最佳的模拟退火算法参数,结合Baum-W elch算法优化隐马尔可夫模型并应用于W eb信息抽取.实验结果表明新算法在信息抽取的精确率和召回率都有明显的提高.     

连续型隐马尔可夫模型(HMM)参数迭代算法

本文提出了一种新的连续型隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）的密度函数，并导出了一系列的参数寻优迭代公式，与常用的概率密度函数相比，它的运算量较小，且不易产生计算时的上溢和下溢问题，把它用于ＨＭＭ语音识别，效果较好。     

语音识别中的动态时间规正和隐马尔可夫模型等价性研究

本文论证了动态时间最正和隐马尔可夫模型在一定条件下的等价性，指出在连续观测空间中，隐马尔可夫模型的状态时序列在一定条件下就是动态时间规正中的参考模板。     

地图匹配的新算法

提出地图匹配的两种新算法.一种算法是不断判断相邻测量点连线与道路l是否相交,另一种算法是先求部分测量点的凸壳CH,然后判断道路l与CH是否相交或CH是否包含l.这两种算法与传统方法完全不同,是采用计算几何中的方法设计的(非数值计算),具有算法简单、不需要数据融合、极少需要行车方向等优点.     

一种基于隐马尔可夫模型的在线手写签名认证算法

给出一种对签名特殊点的提取方法, 并以此特殊点作为签名的分割点, 获取每段中的重要特征进行分析. 在此基础上, 提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的在线手写签名认证算法, 并利用第一届国际手写签名认证竞赛(SVC 2004)的测试数据库检验了算法的有效性.