基于伪二维隐马尔科夫模型的图像符号识别算法

以伪二维隐马尔科夫模型(Pseudo two-dimensional hidden Markov model P2DHMM)为基础,通过构建参考图像与测试图像匹配模型,采用计算距离和方格表达变化过程,解决了两个技术问题:图像特征参量的构建;图像符号识别的二维非线性变形P2DHMM模型构建。介绍了图像符号识别的P2DHMM构建与初步应用。

基于伪二维隐马尔可夫模型的人脸识别

采用小波分解将原始图像分解为4幅子图像，分别对子图像利用HMM进行学习、识别，根据信息融合的方法确定最后的分类结果，同时改进了Samaria算法中直接利用原始图像灰度数据作为观察矢量，通过K－L变换将降维以后的特征矢量作为观察矢量。

基于多维高斯隐马尔科夫模型的驾驶员转向行为辨识方法

在线控转向系统中,采用一种基于多维高斯隐马尔科夫模型的驾驶员转向行为辨识方法,可达到辅助驾驶员驾驶、屏蔽驾驶员错误操作和提高汽车主动安全性的目的。通过驾驶模拟器采集相应工况数据,经数据预处理后,应用Baum-Welch算法对多维高斯隐马尔科夫模型进行优化,且应用Labview进行在线辨识,准确率达到99.8%。

基于小波域隐马尔科夫模型的文本图像子带分割方法

本文在已有文献的基础上 ,通过分析不同子带小波系数之间的相关性 ,提出了一类基于小波域HMT(HiddenMarkovTree)模型文本图像分割方法 .其基本思想是先在子带分类的基础上 ,综合考虑不同尺度上的分类 ,进行多尺度文本图像分割 ,最后根据后验像素信息对上述方法所得分割结果进行修正 ,得到优于已有文献的分割效果 ,而且在一定程度上减少了分割算法的计算量 .

基于分形维数和隐马尔科夫特征的车牌识别

针对现有车牌识别方法中车牌二值化和车牌字符识别效率不高的问题,提出一种基于分形维数和隐马尔科夫特征的车牌识别算法。该方法基于分形维数和隐马尔科夫特征并利用联合OC_SVM和MC_SVM的方法进行车牌识别。实验中,基于分形维数进行车牌的二值化处理;利用隐马尔科夫特征办法进行字符特征提取,然后利用多重分类器进行字符识别。对字符、英文字母和阿拉伯数字分别进行了800幅、800幅和1600幅图像的识别,得到的结果显示该算法对字符、英文字母和阿拉伯数字的识别率分别为98%、98.5%和98.9%,对各种不同的车牌整体识别的平均识别率高于90.60%。该方法识别效率高、鲁棒性强,为车牌识别的准确性提供了保证。

一种基于二维隐马尔可夫模型的图像分类算法

针对图像分块之间的相互依赖关系,提出一种基于二维隐马尔可夫模型的图像分类算 法。该算法将一维隐马尔可夫模型扩展成二维隐马尔可夫模型,模型中相邻的图像分块在平面两个 方向上按条件转移概率进行状态转换,反应出两个维上的依赖关系。隐马尔可夫模型参数通过期望 最大化算法(EM)来估计。同时,本文利用二维Viterbi算法,在训练隐马尔可夫模型的基础上,实现 对图像进行最优分类。文件图像分割的应用表明,隐马尔可夫算法优于CART算法。

层次狄利克雷过程隐半马尔科夫模型识别飞行员脑疲劳状态

在民航及军用航空领域,长期恶劣飞行环境的影响将导致飞行员精神不集中,产生疲劳现象,严重影响飞行员的判断能力.因此,研究飞行员的脑疲劳状态对飞行安全来说非常重要.脑疲劳推理主要面临二个基本问题:一是如何提取脑疲劳认知的特征,二是如何识别带驻留时间的脑疲劳认知潜在状态.针对第1个问题,本文提出一种基于Kaiser窗函数的光滑伪仿射维格纳–维勒分布的方法,提取主要认知脑区的脑电节律的瞬时频谱特征.并与其他时频分布的特征进行对比,本文的特征具有明显的局部显著性.针对第2个问题,本文建立一种基于剩余寿命的隐半马尔科夫模型(HSMM)的飞行员脑疲劳认知动力学推理模型,解决了传统隐马尔科夫模型潜状态快速切换及无法对潜状态驻留时间进行建模的问题.飞行员脑疲劳认知行为是由多通道的脑节律融合的整体表现行为,建立多通道共享狄利克雷过程先验参数的层次学习网络,形成共享疲劳认知主题的子任务学习机制.实验结果显示本文的模型具有较高的推理飞行员脑疲劳状态的能力,具有广泛的应用价值.

基于AR的二维隐Markov模型离心泵故障诊断方法

离心泵速度变化过程的振动信号具有信息量大、非平稳、重复再现性不佳等特点,二维隐Markov模型(2D-HMM)很适合处理此类信号。利用AR谱不受数据长度的限制,AR模型参数对状态变化规律反映敏感的特点,以振动信号做自回归变换后的AR谱系数作为特征向量,将基于AR的2D-HMM引入到离心泵故障诊断中,提出了一种基于AR的2D-HMM故障诊断方法,并论述了该模型的拓扑结构和主要参数以及相应的训练和识别算法。最后通过2BA-6A离心泵试验系统验证了方法的有效性。

小波域二维隐Markov模型滤波方法

针对旋转机械工作过程中产生非平稳信号的特点,在分析非平稳振动信号小波分解后同层小波数和层间小波系数之间关系的基础上,结合二维隐Markov模型(2D-HMM)拓扑结构的表达能力,提出小波域2D-HMM滤波方法,并给出了具体的实现步骤,最后通过Bently-Nevada转子试验系统的实测信号验证算法的有效性。结果表明:小波域2D-HMM滤波算法能够有效地去除非平稳振动信号的噪声。

基于二维隐Markov模型的图像分割新算法

提出了一种新的二维隐Markov模型解码准则,利用贪心法求得次最优解,在一些假设的基础上推导出计算上可行的递归形式;并将新的解码准则应用于图像分割,实现了一种迭代的图像分割算法。每一次迭代中,解码过程按照自上而下、自左向右的顺序进行。此外,还针对基于二维隐M arkov模型的图像分割方法存在的常见问题,给出了简单有效的后处理方案,消除了孤立点,取得了较好的分割效果。

一种低复杂度二维隐Markov模型及其在图像分割中的应用

该文提出了一种通用的低复杂度二维隐Markov模型,推导了前向算法和后向算法的递归形式。文中没有使用前人为了降低时间复杂度而提出的相邻图像块间条件独立性假设,使提出的模型更加通用,并且可以根据需要调节水平和竖直两个方向信息的权重,具有更高的灵活性。将该模型应用于图像分割,实验结果证明了模型的有效性。

二维隐Markov模型的故障诊断方法

二维隐Markov模型(2D-HMM)具有强大的时序模式分类能力,特别适合于分析非平稳、重复再现性不佳的信号。鉴于旋转机械工作过程中存在大量的非平稳信号,将2D-HMM引入到旋转机械故障诊断中,提出了一种基于2D-HMM的故障诊断方法,并通过Bently-Nevada转子试验系统验证该方法的有效性。

二维隐马氏模型的一种简化算法及其参数估计

针对现有的二维隐马氏模型算法给出了一种简化算法及参数估计方法。该算法与现有的算法相比非常简单。基于此方法给出了相应的识别方法和参数估计,并且该估计与极大似然估计是等同的。

涡流热成像隐马尔科夫评估方法及应用

电涡流脉冲热成像(Eddycurrentpulsed thermography,ECPT)技术是一种集成了电、磁、热等多物理效应的新兴无损检测技术,具有单次检测范围大、无交互、检测速度快等特点。传统基于特定时刻的单帧热图像分析,很难直接区分不同区域的热分布,无法建立有效的数学、物理模型,对微小缺陷与早期疲劳损伤难以进行完整、有效的检测与评估。本文利用多帧热图像序列构造出了不同阶段的多维观测矩阵,通过拉普拉斯特征映射(Laplacianeigenmap,LE)方法对高维观测数据集进行降维处理。利用COMSOL仿真分析了隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)追踪、评估材料特性的有效性,最后通过HMM对降维后的齿轮疲劳数据进行学习、评估。通过不同阶段的齿轮疲劳实验验证,基于隐马尔科夫模型与电涡流脉冲热成像的技术可以很好地评估齿轮在不同阶段的疲劳损伤状态。

基于TVD隐格式的二维水动力学模型在蓄滞洪区洪水淹没模拟中的应用研究

蓄滞洪区淹没涉及大量的人员和财产损失。为更科学、有效地利用蓄滞洪区,降低灾害损失,需要模拟计算不同进洪方式下的淹没情况,为此建立了基于TVD隐格式的黄墩湖蓄滞洪区二维水动力学模型,完成了4种组合进洪方式下的洪水演进模拟。结果表明,该方法可有效计算蓄滞洪区洪水演进过程,进而分析淹没水深、淹没区域以及骆马湖水位的变化过程。将洪水淹没模拟结果辅以蓄滞洪区的人口、经济分布,可有效计算不同进洪方式下的人民经济财产损失,进而为制定科学合理的进洪方式和应急预案提供可靠的数据支持。

激光点火过程的二维模型及计算

以热机理为基础 ,建立了激光点火过程的二维非稳态热传导模型 ,模型中考虑了激光光能分布、反应物浓度、对流换热和热辐射等因素对点火过程的影响。采用交替方向隐式算法求解偏微分方程。并以Mg/NaNO3药剂为研究对象 ,通过计算分析了激光脉宽、光束半径、材料热传导系数、浓度吸收等因素对点火的影响。结果表明 :入射功率、脉宽、光束半径是影响含能材料点火特性的主要因素 ;点火时间较短时 ,热传导系数的变化对点火影响较小 。

序列估计二维积累空间分析模型

目前伪随机序列捕获算法在序列估计捕获算法方向取得了广泛的关注和深入发展,针对此领域缺乏有效、通用的模型分析工具,文中提出序列估计二维积累空间分析模型.通过分析幅度积累和概率积累之间的关系,建立了具有一致性的幅度积累空间与概率积累空间,为序列捕获算法研究和设计提供了便利的分析模型和工具.蒙特卡罗仿真和对现有算法的性能分析验证了模型的正确性,并且广泛适用于目前已有的序列估计算法.

基于降维机理模型的储能电池安全充电在线控制技术

大倍率充电会引起储能电池负极析锂,进一步可能会诱发电池热失控并导致安全事故。而析锂副反应与电池负极电位直接相关,通过模型精确预测负极电位,传输至储能电池管理系统调整充电工况,可以有效抑制负极析锂。因此,文中提出一种基于降维机理简化伪二维(simplified pseudo two-dimensional,SP2D)模型的储能电池安全充电在线控制技术。首先,对伪二维(pseudo two-dimensional,P2D)模型中部分偏微分方程进行降维简化,建立SP2D模型,同时采用不同的方法获取相应的模型参数。其次,使用实验数据的端电压和负极电位对模型进行验证,结果表明模型在不同倍率恒流工况下精度较高。再次,基于SP2D模型结合比例控制器开展电池无析锂安全充电的仿真工作,结果表明,电池经过1895 s充电即达到截止电压4.3 V,且充电过程中负极电位均处于无析锂安全电位区间。最后,对仿真得到的充电策略进行循环和拆解验证,结果表明提出的充电方法能够实现电池无析锂安全充电。

基于改进小波域隐马尔可夫模型的遥感图像分割

该文提出了一种基于改进小波域隐马尔可夫树(HMT)模型进行图像分割的方法。该方法利用基于希尔伯特变换对的二维方向小波,这种小波变换具有平移不变性、方向检测性好的特点。同时该方法还利用拓展HMT对该改进小波域中尺度间的小波系数相关性进行建模,并结合多背景融合技术进行遥感图像的分割,得到了优于已有文献的分割结果,而且与同类算法相比,降低了算法所需的计算量。

水污染的二维数学模型的数值计算

分析水污染传播问题二维数学模型的两种计算格式 :显格式和隐格式 ;证明其相容性、稳定性和收敛性 .并给出数值例子 .