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通过对马尔可夫模型进行深入的分析的基础上对隐马尔科夫模型做了详细的讨论,对马尔科夫模型在语音识别、疾病分析等方面的应用做了介绍,同时针对隐马尔科夫模型在估值问题、解码问题和学习问题等经典问题上的应用做了研究。最后讨论了马尔科夫模型其隐马尔可夫模型的缺陷,并提出相关的改进建议。 相似文献
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目前的协议识别技术主要是基于端口映射或静态报文特征匹配的。随着网络协议的发展,一些新的协议采用动态端口进行通信或不具有明显的静态报文特征,且部分协议采用了加密技术。这使得传统的识别技术准确率大幅下降。针对传统协议识别技术的局限性,这里提出一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的协议识别技术。它是一种基于统计特性的识别方法,选用对于加密不敏感的特征如包的大小、达到时间等来实现协议的识别。实验结果证明,与传统识别技术相比,它能有效地提高协议识别的准确率,并能用于加密条件下的协议识别。 相似文献
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电力能源系统是一个具有多利益主体的复杂系统,其需求总量变化趋势的预测是新能源规划决策的重要基础,对新常态下我国经济的可持续发展具有重要的指导意义。结合电力能源需求总量历史样本数据特征,提出一种基于灰色线性回归-加权模糊马尔可夫链模型的电力能源需求预测新方法。首先,利用线性回归理论对电力能源需求灰色预测数据进行平滑处理,剖析电力能源需求时间序列中的线性变化特性,进而基于灰色线性回归方程对电力能源需求的未来变化趋势进行预 测,引入加权模糊理论对马尔科夫链理论进行改进,构建灰色线性回归预测残差的状态转移加权模糊概率矩阵,实现对灰色预测结果残差的修正,解决电力能源需求预测中的局部波动变化问题。最后,以我国H电网区域的电力能源需求预测为实际算例,验证所提方法的可行性和有效性。 相似文献
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基于状态码本的准连续隐马尔可夫模型 总被引:1,自引:0,他引:1
本文针对经典HMM模型对训练数据要求多且算法复杂的问题,提出了一种改进的模型一基于状态码本的准连续HMM模型(SCBHMM),该模型在有限训练数据的条件下能更加有效地描述语音信号的声学特征.通过将状态转移概率与动态谱变化量相关联,使得SCBHMM能有效地将语音信号的静态特征和动态特征相结合.通过在标准语音数据库USTC94上的大量实验表明了SCBHMM在汉语音节识别中的有效性,它缓减了模型对训练数据的要求,并大大降低了训练、识别的计算量,但同样取得了相当高的识别率. 相似文献
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一种基于隐马尔可夫模型的IDS异常检测新方法 总被引:3,自引:1,他引:3
提出一种新的基于隐马尔可夫模型的异常检测方法,主要用于以shell命令或系统调用为原始数据的IDS。此方法对用户(或程序)行为建立特殊的隐马尔可夫模型,根据行为模式所对应的序列长度对其进行分类,将行为模式类型同隐马尔可夫模型的状态联系在一起,并引入一个附加状态。由于模型中各状态对应的观测值集合互不相交,模型训练中采用了运算量较小的的序列匹配方法,与传统的Baum-Welch算法相比,大大减小了训练时间。根据模型中状态的实际含义,采用了基于状态序列出现概率的判决准则。利用UNIX平台上用户shell命令数据进行的实验表明,此方法具有很高的检测准确性,其可操作性也优于同类方法。 相似文献
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针对网络攻击场景下一段时间内信息系统面临的安全风险,文中提出一种基于隐马尔可夫模型的风险评估方法,将网络主机的漏洞建模为隐马尔可夫模型中的状态,将可能受到的攻击建模为隐马尔可夫模型中的观察值,求解一段时间内的成功攻击概率;根据攻击成功后产生的代价和成功攻击的概率,得到时间段内总风险度量值。该方法可从整体角度对网络攻击场景下一段时间内的信息安全风险进行量化评估。 相似文献
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一种适于非特定人语音识别的并行隐马尔可夫模型 总被引:2,自引:0,他引:2
为了适合非特定人语音识别,提出了一种由多条并行马尔可夫链组成的并行HMM(Parallel Hidden Markov Model,PHMM),从而融合了基于分类的语音识别中为各个类别建立的模板,提高了识别性能,各条链之间允许有交叉,使得融合的多模板之间存在状态共享,同时PHMM可以在训练过程中自动完成聚类,且测试语音的输出结果来自所有类别,无需聚类分析和类别判断,这些都减少了存储量和计算量,汉语非特定人孤立数字的识别实验表明,PHMM较之传统CHMM使识别性能及噪声鲁棒性都得到了改善。 相似文献
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隐马尔可夫模型是文本信息抽取的重要方法之一.在一阶隐马尔可夫模型中,假设状态转移概率和观察值输出概率仅依赖于模型当前的状态,一定程度降低了信息抽取的精确度.而二阶隐马尔可夫模型合理地考虑了概率和模型历史状态的关联性,对错误信息有更强的识别能力.提出了基于二阶隐马尔可夫模型的文本信息抽取算法;分析了二阶隐马尔可夫模型在文本信息抽取中的有效性;仿真实验表明,新的算法比基于一阶隐马尔可夫模型的算法具有更高的抽取精确度. 相似文献
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Zhiguo Zhao Yeqin Wang Mengqi Feng Guangqin Peng Jinguo Liu Beth Jason Yukai Tao 《Wireless Personal Communications》2018,102(4):2403-2416
Considering the inaccuracies of the traditional Hidden Markov Model (HHM) in the dynamic processes that are close relatively related before and after characterization, an autoregressive state prediction model based on Hidden Markov with Autoregressive model and the coefficient of AR is proposed, which takes the coefficient of AR as the observations of the continuous HHM. Taking the recognition and prediction of heavy vehicle driving states as the research object, a two-layer HMM model is set up to describe the state of the whole steering process of the vehicle. The AR model is for the features extracting of the observations in a short period of time, and the coefficient of AR is extracted as the observed sequence of the lower HMM model library. The upper HMM is used to identify and predict the overall state of the vehicle during steering. The proposed model makes the state sequence with the highest probability on-line predicted in the observed sequence by the Viterbi algorithm, and calculates the state transition law to predict the state of the vehicle in a certain period of time in the future using the Markov prediction algorithm. Combining the double lane change and hook steering to train the parameters of the model, the online identification and prediction of heavy vehicle rollover states can be achieved. The results show that the proposed model can accurately identify the driving state of the vehicle with good real-time performance, and the good prediction on the trend of heavy vehicle driving conditions is verified. 相似文献
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针对图像恢复中的边缘模糊问题,提出了一种基于小波域改进隐马尔可夫树( IHMT)
模型的图像恢复算法。IHMT模型更多描述了相邻尺度小波系数的互相关性,能准确刻画自然图像小波系数的统计特性。本文从图像恢复的贝叶斯框架出发,将简化的IHMT模型作为图像小波域的先验模型,构造正则化约束进行图像恢复。采用近似等价的方法,将含有混合密度的恢复方程简化为单一密度求解。实验结果表明,该算法能有效再现图像的边缘信息,提高峰值信噪比。 相似文献
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传统的系统可靠性分析需要检测系统中所有元件的故障状态,并不适用予系统的定期维护和保养检查。隐马尔可夫模型(HMM)是一种双重随机过程,能够解决随机不确定问题。通过对系统关键点的检测,经过复杂的网络运算综合得到系统状态的检测参数,给出了实现检测的相关网络模型以及相应的算法。 相似文献
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Scheduling in Optical WDM Networks Using Hidden Markov Chain Based Traffic Prediction 总被引:1,自引:0,他引:1
Erik L. Johnson Krishna M. Sivalingam Manav Mishra 《Photonic Network Communications》2001,3(3):269-283
This paper presents the design and performance analysis of a predictor-based scheduling algorithm for optical wavelength division multiplexed (WDM) networks. WDM technology provides multiple, simultaneous and independent gigabit-per-second channels on a single fiber. A reservation-based multiple access control (MAC) protocol is considered here for a local area WDM network based on the passive star topology. The MAC protocol schedules reservation requests from the network nodes on the multiple channels. In previous work, we have presented an on-line scheduling algorithm for such a network. We have shown earlier that schedule computation time can significantly affect performance and the scheduling algorithms should be simple for better performance. In this work, we further improve system performance by using a hidden Markov chain based prediction algorithm. The objective here is to reduce the amount of time spent in computing the schedule by predicting traffic requests. Performance analysis based on discrete-event simulation, varying parameters such as number of nodes and channels is presented. The results show that the error of prediction is reasonable for most cases: more than 70% of the time, the error between actual request and predicted request is less than 20%. Network throughput is higher with the proposed prediction algorithm due to pipelining of schedule computation. 相似文献