基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类高分辨率遥感影像分割算法

本文利用隐马尔可夫随机场和高斯模型分别建立标号场和特征场的邻域关系,提出了基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类分割算法.该算法用隐马尔可夫随机场模型定义先验概率,并将该先验概率作为尺度控制因子引入到KL(Kullback-Lerbler)信息中,在目标函数的定义中,KL信息作为规则化项,其系数表示算法的模糊程度.在基于高斯模型的后验概率中,像素相关性被定义在空间和谱间,并用该概率的负对数值表征像素点到聚类中心的非相似性测度.通过对合成遥感影像和高分辨率遥感影像进行分割实验,证明了算法的有效性和普适性.

基于AR-HMM在线能量调整的语音增强方法

针对单通道语音增强技术对非平稳噪声的跟踪不准确、噪声抑制效果较差的问题,本文提出一种基于在线能量调整的语音增强方法.该方法以归一化临界带能量为特征,采用高斯混合模型对背景噪声进行分类,利用对应类型噪声的自回归隐马尔可夫模型(Auto-Regressive Hidden Markov Model,AR-HMM)和纯净语音的AR-HMM,在最小均方误差准则下估计语音和噪声的功率谱.考虑到非平稳环境中训练集和测试集的差异性,需在线调整语音模型和噪声模型中的能量,语音模型的能量调整采用迭代的期望最大化算法;噪声模型的能量调整则利用的是模型训练过程中的能量重估方法,并以最小值控制的递归平均算法确定噪声能量调整的初始值.在ITU-T G.160标准下对算法进行性能测试,测试结果表明,本文方法对非平稳噪声的跟踪效果较好,对噪声衰减量较大,收敛时间较短.

带丢包Markov切换线性系统的状态估计问题研究

针对一类带丢包的Markov切换系统,提出一种含有双Markov切换参数的交互式多模型算法.该算法利用一个二态的Markov链对系统是否丢包进行建模,得到双Markov链系统,通过定义乘积集将两个Markov切换参数所对应的模型集进行融合,并给出单个模型集中各模型与乘积集中各模型的对应关系.在此基础上,以交互式多模型算法为框架,采用分层的方法,并利用一种新的最优估计算法对双Markov链系统进行滤波.仿真实验证明了该算法的有效性.

面向批量请求的次级用户均衡行为与系统优化问题的研究

为了刻画认知无线网络中次级用户数据请求的批量到达行为,针对动态频谱分配策略,建立一种传输可中断的批量到达排队模型.假设主用户数据包的到达率服从参数为λ2的指数分布,次级用户数据包的批量到达过程服从参数为Λ的泊松分布,批量大小服从参数为α的几何分布;假设成功传输一个次级用户数据包的需要的时间服从参数为μ1的指数分布,采用M arkov链方法进行排队模型的稳态分析,给出次级用户数据包平均延迟的封闭解.通过建立收益函数,证明纳什均衡下的批量到达率高于社会最优下的批量到达率.面向次级用户给出收费方案,实现动态频谱分配策略的社会最优.

基于灰色马尔科夫链的用电量预测模型分析及应用研究

准确预测用电量是电力系统运行和规划的基础,是电力企业制定配售计划、经营战略和策略的基础。用电量受到产业结构、经济发展、居民收入水平和国家政策的影响,是一个灰色系统。针对我国供电量进行预测,首先采用灰色模型GM(1,1)进行预测,利用初步预测结果的相对误差构建马尔可夫转移矩阵,对灰色模型得出的预测值进行马尔可夫修正,经实例验证,预测精度可以进一步大幅提高。

基于情感能量模型的表情机器头

首先以心理动力学中的心理能量概念为基础,分析了情感能量以及表示情感状态的相关参数.然后根据情感能量守恒定律,研究了情感能量分配结构的数学表示方法和情感能量分配模型,进一步分析了情绪状态的变化过程,提出了情绪状态刺激转移过程的隐马尔可夫链及其模型算法;利用MATLAB建立相关情感状态变化的仿真研究平台,进一步研究了情感状态的变化规律.最后根据以上情感模型及其变化规律构建出表情机器头的综合研究平台,仿真结果与机器头实验数据的一致,验证了仿真模型的有效性.