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array-CGH数据贝叶斯分析

微阵列比较基因组杂化(comparative genomic hybridization,CGH)技术是用于发现DNA拷贝数变异的重要技术.本文根据DNA片段间的距离及测试样本与参考样本之间的荧光强度比,将微阵列实验的分辨率特征作为先验信息,建立用于分析微阵列CGH数据的贝叶斯隐马尔可夫模型.为解决基因数据变量多、抽样收敛速度慢的问题,本文将向前向后Gibbs算法应用到模型参数的马尔可夫链蒙特卡罗抽样估计中,以加快收敛.在对多形性胶质母细胞瘤基因数据分析中,本文方法能有效识别出DNA拷贝数异常的区域,所得结果与以往有关研究结论一致.模拟数据分析结果表明,在不同噪声下本文方法均能有效识别出异常区域,其误判率小于3%.     

部分可观测信息条件下系统最佳检修策略分析

针对部分可观测信息条件下的退化系统,提出利用部分可观测马尔可夫决策过程模型解决系统视情维修问题。采用隐马尔可夫模型对系统进行状态评估,得到系统的转移概率和观测概率矩阵;利用比例故障率模型对系统进行可靠性分析,得到系统的故障率和可靠度函数,不仅考虑系统的工作时间,也考虑系统的退化状态。最后,以系统长期运行的最小平均费用率为目标,得到最佳的检测周期和最优的更换策略。实例研究表明,该方法可为保障人员提供科学的维修决策依据。     

电力无线专网宏微协同组网中小区协作式故障检测

为了应对电力系统的数据流量增长、提升电力用户体验,电力无线专网系统将由密集部署的宏微小区组成,而网络中的故障小区会带来覆盖盲点从而影响网络服务质量.为了解决电力无线专网宏微协同组网中基于人工的故障检测方式效率低且成本高的问题,提出了一种基于迁移隐马尔可夫模型(transfer learning based hidden...     

加强实验管理 服务实验教学

实验教学是教学主体的重要组成部分,实验室是教学、科研和培养创造型人才的重要基地,更是学生实践能力培养的重要场所,加强实验室管理是学生上好实验课的重要保证．文章针对如何科学、高效地管理实验室提出．了新的方法和建议．     

关注煤矿安全——为矿工撑起一片蓝天

文章从煤矿生产的安全隐患入手,介绍了一些减少煤矿事故的措施、需要注意的问题,并且结合实际经验提了一些建议。     

基于隐马尔可夫模型的自适应站点的研究

提出了一个基于隐马尔可夫模型的自适应站点模型.通过对用户访问序列进行语义分析,提取出访问路径中蕴含的信息需求,依此进行站点调整、页面推荐及预取,全面提升了站点的自适应性能.     

高校隐性课程教育资源的开发

隐性课程与显性课程构成课程的两个方面,隐性课程的作用是潜在的,主体是自觉的,效果是持久的,它较好地弥补了显性课程教育的不足,促进了高校校园文化建设。因此,探讨隐『生课程的特征有助于高校有效开发隐性课程教育资源。     

基于隐马尔可夫模型的无线局域网媒体接入控制层入侵检测方法

将无线局域网媒体接入控制(MAC)层字段作为检测入侵的分析对象,提出了基于隐马尔可夫模型(HMM)的无线局域网MAC层入侵检测方法.采用了基于控制台、服务器、代理的3层分布式无线局域网入侵检测框架;基于HMM模型对无线局域网的MAC帧头部进行建模;利用正常的无线局域网络数据对HMM进行训练,并记忆正常系统下的数据包行为.由此,检测发现了出现概率小的数据包或数据包序列,并制定了入侵检测阈值.试验结果表明,所提方法对已有的无线局域网MAC层攻击的误报率和漏报率比较低,并能检测未知攻击.     

节能砌块隐形密框墙板裂缝发展规律及破坏模式

对6片节能砌块隐形密框墙板1/2模型进行拟静力试验,分析墙板开裂过程及裂缝发展规律的试验结果,比较该类型墙板的几种破坏模式及受力机理.结果表明,裂缝在发展过程中呈段状分布的主要原因是隐形密框具有阻断作用;结构的各个组成部分对节能砌块隐形密框墙板的受力影响,随它们各自的参数变化而变化,可以考虑优化参数以达到墙板合理的构造组合.对于节能砌块隐形密框墙板,其剪切破坏是比较合理的破坏模式.