基于隐马尔可夫模型的招聘网络信息抽取

网络信息抽取是从半结构化的Web海量数据中,按用户要求抽取且形成相关的有效的结构数据处理过程。论文以隐马尔科夫模型（HMM）进行数据抽取中的若干关键问题进行研究,提出了基于数据挖掘聚类的模型合并方法生成隐马尔可夫模型,即可根据数据自动生成HMM,同时对一般的隐马尔可夫模型进行了扩展,为每个抽取域生成一个隐马尔可夫模型,用于获取更多的有用信息。     

基于量子条件主方程的隐马尔可夫模型

相比于经典的隐马尔可夫模型,量子隐马尔可夫模型有着求解速度快和参数数量少的优点而备受关注。但是在从经典到量子的转变过程中,可以发现量子隐马尔可夫过程与量子开放系统有着紧密的联系。不同于前人的研究,该文从开放量子系统出发,研究了量子隐马尔可夫与开放系统所对应的主方程之间的联系,并展示了两个工作:1) 研究了量子开放系统的条件主方程和量子隐马尔可夫模型之间的联系,并以量子输运系统为例,从理论上得到了量子条件主方程和量子隐马尔可夫模型之间的对应关系;2) 提出了一种基于极大似然估计思想的学习算法来解决量子隐马尔可夫模型中的参数求解问题。     

基于改进的隐马尔可夫模型的网页预取

为提高基于隐马尔可夫模型（HMM：Hidden Markov Model）的网页预取精度,对经典隐马尔可夫模型的两个前提假设进行了扩展,推导出新模型中计算观测序列概率的公式。由此构建出可用于网页预取的高阶隐马尔可夫模型,同时为降低高阶隐马尔可夫模型的空间复杂度,给出了构建树状状态空间存储访问序列的算法。介绍了将改进的隐马尔可夫模型应用于网页预取的具体方法,通过对比实验证实该方法的预取准确度提高了7％。     

基于GSP算法的用户兴趣迁移模式发现方法

针对web用户的浏览行为会随着用户的兴趣变化这一现象,提出一种用户兴趣迁移模式的发现方法。通过定义Web用户的兴趣,引入用户兴趣的挖掘模型,确定将用户访问序列转换为用户兴趣序列的处理过程,最终采用GSP算法挖掘出用户兴趣的迁移模式。实验分析表明,GSP算法对用户兴趣迁移模式的发现是有效的。     

隐马尔可夫模型的构建及实现

隐马尔可夫模型在语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等领域有着广泛的应用。介绍了隐马尔可夫模型的基本概念,分别叙述了隐马尔可夫模型的概率计算算法、学习算法以及预测算法。利用观测的海藻湿度数据作为训练数据,找出隐藏的转换概率,构建了隐马尔可夫模型,完成了预测天气变化的机器学习。     

基于小波域的隐马尔可夫树模型的图像去噪

小波去噪已经成为图像去噪的主要方法之一.首先介绍了隐马尔可夫树模型,进而给出了隐马尔可夫树算法,最后基于隐马尔可夫树模型,分别用3种相似的方法对Lena图像的不同加噪图像进行了去噪实验.实验表明,本文所用去噪方法,无论对于峰值信噪比还是对于视觉上的效果,都取得了令人满意的效果.     

二维隐马尔可夫模型的几个等价定义

为了对一般二维隐马尔可夫模型建立严格的形式化定义,在参照低阶二维隐马尔可夫模型定义的基础上,通过对高阶模型进行分析,总结了一般二维隐马尔可夫模型的5个形式化定义,并证明了它们之间的等价性.这些等价性结果有助于加深对二维隐马尔可夫模型本质的理解,为进一步研究提供严格的形式化基础.     

基于非齐次隐马尔可夫模型的特定人元音的识别方法

针对特定人汉语元音的语音识别,提出一种基于非齐次隐马尔可夫模型的识别方法.该方法首先提取声道频率响应作为特征参数,然后建立非齐次隐马尔可夫模型来更为精确地刻画真实的语音现象,接着进行语音识别实验,并与齐次隐马尔可夫模型进行比较.实验结果表明该方法可以使特定人的元音的识别率达到98.73%,明显改变了识别系统的性能.该方法具有很好的理论研究前景和实际应用价值.     

多小波描述的通用隐马尔可夫树模型图像去噪算法

小波域通用隐马尔可夫树(uHMT)模型充分利用了实际图像内部的自相似性,仅用9个参数(与图像的大小和小波的尺度数目无关)就可以完全确定实际图像的隐马尔可夫树(HMT)模型,极大地简化了隐马尔可夫树模型,但这使得图像去噪的精度降低。多小波描述在图像去噪方面取得了较好的效果。利用通用隐马尔可夫树(uHMT)模型和多小波描述各自在图像去噪方面的优势,将两者结合起来,提出了一种称之为多小波描述的通用隐马尔可夫树模型(M-uHMT)的新的图像去噪算法。仿真结果表明,这种算法的去噪效果优于典型的去噪算法。     

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.     

基于惯导系统模型的自对准陀螺测漂方法研究

针对平台式惯导系统初始测漂过程需要外界提供航向基准的特点,文中提出了一种既能自动寻北又能准确测量陀螺漂移的测漂方法.通过方位精对准状态在北西天坐标系和东北天坐标系两次定位测量水平陀螺漂移,在水平精对准状态下记录北向速度并采用最小二乘法解算方位陀螺漂移.仿真和工程试验结果表明,该测漂方法在实现自动寻北的条件下,能实现对水平轴和方位轴漂移的精确测量,满足导航系统对常值漂移测量精度的要求.     

Identification of coefficients in platform drift error model

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基于MEMS与Android智能手机融合的 室内个人导航算法

针对微机电系统(micro-electro mechanical system,MEMS)惯性器件在导航解算中存在较大的累积误差问题,提出了一种基于MEMS惯性器件与Android智能手机融合的室内个人导航算法.导航算法在捷联惯性导航算法的基础上,根据人行走时的运动特点,引入了零速度检测与修正算法来检测人行走过程中的静止状态,并对行人静止时刻的速度和位置信息进行校正,以降低累积误差.导航解算中由于陀螺仪漂移导致获得的行人运动方向角误差较大,故采用MEMS陀螺仪输出姿态信息与Android智能手机中的电子罗盘方向角融合的行人运动方向校正算法来获取行人运动方向,并结合滑动均值滤波算法来进一步校正行人的运动方向,提高导航精度.最后通过实验结果验证了导航累积误差修正算法的可行性和有效性.     

惯导对准过程中陀螺仪漂移测量研究

惯导对准过程中陀螺仪漂移率的测量是一个重要的工程实际问题，经典的闭环测量在测量精度和快速性等方面存在缺点。研究了开环测漂的方案，利用递推的最小二乘法获得了陀螺漂移的计算公式。实验证明，开环测漂方案既能满足精度要求，又能保证快速性，切合工程实际的需要。     

Method of Improving the Navigation Accuracy of SINS by Continuous Rotation

A method of improving the navigation accuracy of strapdown inertial navigation system (SINS) is studied. The particular technique discussed involves the continuous rotation of gyros and accelerometers cluster about the vertical axis of the vehicle. Then the errors of these sensors will have periodic variation corresponding to components along the body frame. Under this condition, the modulated sensor errors produce reduced system errors.Theoretical analysis based on a new coordinate system defined as sensing frame and test results are presented, and they indicate the method attenuates the navigation errors brought by the gyros‘ random constant drift and the accelerometer‘s bias and their white noise compared to the conventional method.     

旋转式捷联惯导系统误差分析

为了提高惯导系统长时间运行时的精度,采用旋转自动补偿技术来抑制系统误差的发散.分析旋转自动补偿的基本原理,得出旋转式捷联惯导系统下的误差传播方程,对光学陀螺的刻度因子误差、安装误差、常值漂移和随机漂移误差在旋转方式下的误差传播情况进行了分析研究.比较分析了单轴旋转和双轴旋转方式下对系统误差的不同影响.仿真结果表明:旋转自动补偿技术,能明显改善纯惯导系统误差随时间发散的特点,有效抑制误差的增长.研究结果可以作为旋转式光学陀螺捷联惯性导航系统进一步优化和工程设计的理论参考.     

基于光纤陀螺ARMA模型的罗经法自主对准工程实现

在完成光纤陀螺捷联惯导系统样机的罗经法初始对准基础上,为进一步提高初始对准的精度,建立3个光纤陀螺仪随机漂移数据的ARMA模型,采用卡尔曼滤波算法进行光纤陀螺仪随机漂移的精确估计.在三轴转台试验中分析了加入光纤陀螺随机漂移ARMA模型前后的罗经法对准精度,得出光纤陀螺ARMA模型能有效地提高初始对准的精度,验证了其在工程应用中的价值.     

自动补偿技术在平台式惯导系统综合校正中的应用研究

综合校正技术作为平台式惯导系统的一项关键系统技术,可以实现陀螺漂移的精确估算,从而实现运载体的长时间精确导航定位.但是在综合校正结束后,系统参数突变使整个导航系统的平衡状态遭到破坏,产生了系统超调,降低了系统精度.在对平台式惯导系统综合校正过程中的超调现象进行详尽研究和分析的基础上,采用自动补偿技术减小综合校正过程中的超调现象.仿真和工程试验结果表明:该方法能够大大减小平台式惯导系统综合校正过程中的超调.     

精密机械陀螺热漂移的一种软件补偿方法的研究

本文从分析精密机械陀螺的结构出发,采用了一种简便的动态模型描述陀螺的热漂移,并提出了对这类模型的一种分段解法。经实验数据计算表明,用这种模型进行热补偿,在4min内即能使陀螺热漂移的峰值减小了80～90%,从而为缩短系统的对准时间提供了一种有效的工程方法。     

采用线性模型的惯导平台测试方法

针对惯导平台非线性测漂模型的缺点,提出了以惯导平台加速度计输出为观测量的线性化测漂模型.给出了一种利用三轴转台对平台测试的6位置测试方案.该方案由高精度三轴伺服转台提供测试位置,并使惯导平台与转台闭环工作,处于惯性稳定状态.转台的应用提高了多位置测量时平台测试的位置精度.建立了包含陀螺仪漂移、加速度误差系数等在内的平台模型,利用最小二乘算法对线性化模型误差参数进行辨识.仿真结果表明,辨识方案是可行的.