一种新的基于隐Markov模型的分层时间序列聚类算法

针对传统的基于隐Markov模型(HMM)的聚类算法在时间序列聚类的不足,提出了一种新的基于HMM的分层时间序列聚类算法HBHCTS,旨在提高聚类质量,同时对聚类结果给出类的表示. HBHCTS算法应用HMM对时间序列进行建模,并按照“最相似”的原则得到序列所对应的初始模型集,进而对这些初始模型合并更新及迭代得到聚类结果.实验中主要研究了聚类正确率与序列长度及模型距离的关系,结果表明HBHCTS算法比传统的基于HMM的聚类算法准确性高.     

基于最小二乘支持向量机的复杂金融时间序列预测

针对异构蜂窝网络（heterogeneous cellular networks,HCN）环境下,传统的切换管理策略极少综合考虑热点地区用户的移动偏好与移动特征的问题,提出一种基于隐式马尔科夫模型（hidden Markov model,HMM）对热点地区用户行为进行感知的方法.首先,该方法基于人类自相似性最小行走移动（self-similar least-action human walk,SLAW）模型模拟热点地区用户移动路径,并使用HMM对用户行为建模;然后,通过用户的移动序列预测对应的移动时间;最后,通过仿真实验分析不同采样时间和不同基站密度对用户行为预测的影响,为设计合理的切换管理方案提供具体的设置参数.结果表明,该方法提升了热点地区用户行为预测的准确率,确保热点地区基站对即将到来的切换请求做出有效准备.

     

Pairwise马尔科夫模型下的势均衡多目标多伯努利滤波器

由于在实际应用中目标模型不一定满足隐马尔科夫模型（Hidden Markov model,HMM）隐含的马尔科夫假设和独立性假设条件,一种更为一般化的Pairwise马尔科夫模型（Pairwise Markov model,PMM）被提出.它放宽了HMM的结构性限制,可以有效地处理更为复杂的目标跟踪场景.本文针对杂波环境下的多目标跟踪问题,提出一种在PMM框架下的势均衡多目标多伯努利（Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer）滤波器,并给出它在线性高斯PMM条件下的高斯混合（Gaussian mixture,GM）实现.最后,采用一种满足HMM局部物理特性的线性高斯PMM,将本文所提算法与概率假设密度（Probability hypothesis density,PHD）滤波器进行比较.实验结果表明本文所提算法的跟踪性能优于PHD滤波器.     

混合SVM-HMM方法在旋转机械启动过程故障诊断中的应用研究

提出了旋转机械启动过程故障诊断的一种新框架一混合SVM—HMM方法。该方法把SVM的输出信息通过sigmoid函数和高斯模型转化为后验概率的形式,并把它引入到HMM模型隐状态的观测概率。根据模拟实验数据计算表明,该方法是十分有效的。     

基于Contourlet子带能量特征多HMM融合的静脉识别

为了准确识别人的身份,该文提出了一种以轮廓波(Contourlet)变换后不同尺度下的子带能量为特征,建立并融合多个隐马尔科夫模型(HMM)的手背静脉识别算法。该算法首先采用了光强可调的近红外阵列光源,通过逐步增加光强来获得手背静脉图像序列;而后,将每一静脉图像进行Contourlet变换,并计算不同尺度下每一子带的能量,以3个尺度下子带能量作为特征观测值建立3个HMM;最后,融合3个HMM计算得到的观测值发生概率,将融合结果与阈值作比较,从而完成静脉识别过程。实验结果表明,提出的算法可以使真实匹配与虚假匹配的区分度最大化,与基于特征点或静脉信息融合的识别算法相比,正确识别率得到了提高。     

基于HMM和SVM的指纹分类方法

该文提出了指纹分类的一种新型方法:使用指纹编码的基于隐马尔可夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)的两级分类,该方法采用FingerCode作为指纹的特征表述,首先用5个伪二维 HMM进行类别初选,确定最可能的两种指纹分类结果,再用相应的 SVM分类器做最终判决,实验表明,分类性能已经达到或超过目前流行的指纹分类算法,具有一定的实用价值。     

基于两层隐马尔可夫模型的可视语音合成

为了解决可视语音合成中语音与口型多对多的对应关系,本文提出基于两层隐马尔可夫模型的可视语音合成,该模型有效结合了语音和口型的上下文相关性,解决了语音与口型多对多的对应问题,合成出了准确率高、连贯、自然的口型序列,该方法具有完全自动化的特点.     

基于状态维修的电子设备故障预测技术研究

为解决电子设备结构复杂,故障信息不足,故障预测困难,并且现有方法不能直接对电子设备进行状态预测等问题,文中提出了基于状态维修(CBM)的最小二乘支持向量机(LSSVM)和隐马尔科夫模型(HMM)组合故障预测方法;首先采取灵敏度分析法确定电路中要可能发生变化的元件,通过改变元件参数来设置电路的不同退化状态;其次建立组合故障预测模型;最后对该电路进行状态预测;结果表明,文中提出的方法能够直接预测电路的不同状态,进而实现直接预测电子设备的故障状态,预测精度可以达到93.3％.     

基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法

传统的HOG算法针对整幅图像进行行人特征提取,大量的非人窗口计算必然降低检测的准确率和效率。为此,提出一种基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法。利用OTSU算法以最佳阈值分割图像,在分割区域的基础上进行Canny边缘检测,通过边缘的对称性计算确定行人候选区,继而采用经PCA方法降维后的HOG特征和隐马尔可夫模型对行人候选区进行检测验证。最后,以确定的行人区域为跟踪窗口,利用CamShift算法跟踪行人。多组实验结果证明,本文方法的行人检测效率和精度均有所提高,跟踪性能稳定、可靠。     

基于经典隐马尔可夫模型的汉语连续语音识别系统

该文构造了基于经典隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的汉语连续语音识别系统,定量地分析与评价了经典HMM的性能。