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基于一种改进禁忌搜索算法优化离散隐马尔可夫模型 总被引:1,自引:0,他引:1
隐马尔可夫模型(HMM,HiddenMarkovModel)是语音识别和手势识别中广泛使用的统计模式识别方法。文章提出了一种改进的禁忌搜索(ITS,ImprovedTabuSearch)优化HMM的参数。传统的TabuSearch(TS)与局部搜索算法(极大似然法)交替进行,从而加快了算法的收敛速度,并得到优化解。分别用TS及ITS训练隐马尔可夫模型进行动态手势识别。结果表明ITS可获得更高的识别率,且能达到全局优化。 相似文献
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隐马尔可夫模型训练算法是一种局部搜索算法,对初值敏感。传统方法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Web挖掘效果不佳。遗传算法具有较强的全局搜索能力,但容易早熟、收敛慢,模拟退火算法具有较强的局部寻优能力,但会随机漫游,全局搜索能力欠缺。综合考虑遗传算法和模拟退火算法的特点,提出混合模拟退火-遗传算法SGA,优化HMM初始参数,弥补Baum-Welch算法对初始参数敏感的缺陷,Web挖掘的实验结果表明五个域提取的REC和PRE都有明显的提高。 相似文献
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传统Web信息抽取的隐马尔可夫模型对初值十分敏感和在实际训练中极易得到局部最优模型参数。提出了一种使用遗传算法优化HMM模型参数的Web信息抽取混合算法。该算法使用实数矩阵编码表示染色体,似然概率值为适应度取值,将GA与Baum-Welch算法相结合对HMM模型参数进行全局优化,并且调整GA-HMM的Baum-Welch算法参数实现Web信息抽取。实验结果表明,新的算法在精确度和召回率指标上比传统HMM具有更好的性能。 相似文献
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为进一步提高Web信息抽取的准确率,针对隐马尔可夫模型HMM(Hidden Markov Model)及混合法在参数寻优上的不足,提出一种改进遗传退火HMM的Web抽取算法。构建一个后向依赖假设的HMM;用改进遗传退火优化HMM参数,将遗传算子和模拟退火SA(simulated annealing)参数改进后,据GA(genetic algorithm)的自适应交叉、变异概率给子群体分类,实现多种群并行搜索和信息交换,以避免早熟,加速收敛;并将SA作为GA算子,加强局部寻优能力;最后,用双序Viterbi解码,与现有HMM优化法相比,实验的综合Fβ=1平均提高了6%,表明改进算法能有效提高抽取准确率和寻优性能。 相似文献
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提出了一种用于股票价格预测的人工神经网络(ANN),隐马尔可夫模型(HMM)和粒子群优化算法(PSO)的组合模型-APHMM模型.在APHMM模型中,ANN算法将股票的每日开盘价、最高价、最低价与收盘价转换为相互独立的量并作为HMM的输入.然后,利用PSO算法对HMM的参数初始值进行优化,并用Baum-Welch算法进行参数训练.经过训练后的HMM在历史数据中找出一组与今天股票的上述4个指标模式最相似数据,加权平均计算每个数据与它后一天的收盘价格差,则今天的股票收盘价加上这个加权平均价格差便为预测的股票收盘价.实验结果表明,APHMM模型具有良好的预测性能. 相似文献
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语音识别关键技术研究 总被引:11,自引:0,他引:11
采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音声学建模是大词汇连续语音识别取得突破性进展最主要的原因之一,HMM本身依赖的某些不合理建模假设和不具有区分性的训练算法正在成为制约语音识别系统未来发展的瓶颈。神经网络依靠权能够进行长时间记忆和知识存储,但对于输入模式的瞬时响应的记忆能力比较差。采用混合HMM/ANN模型对HMM的一些不尽合理的建模假设和训练算法进行了革新。混合模型用神经网络非参数概率模型代替高斯混合器(GM)计算HMM的状态所需要的观测概率。另外对神经网络的结构进行了优化,取得了很好的效果。 相似文献