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Optimal state and branch sequence based parameter estimation of continuous hidden Markov model
1
作者 俞璐 吴乐南 谢钧 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2005年第2期136-140,共5页
A parameter estimation algorithm of the continuous hidden Markov model isintroduced and the rigorous proof of its convergence is also included. The algorithm uses theViterbi algorithm instead of K-means clustering use... A parameter estimation algorithm of the continuous hidden Markov model isintroduced and the rigorous proof of its convergence is also included. The algorithm uses theViterbi algorithm instead of K-means clustering used in the segmental K-means algorithm to determineoptimal state and branch sequences. Based on the optimal sequence, parameters are estimated withmaximum-likelihood as objective functions. Comparisons with the traditional Baum-Welch and segmentalK-means algorithms on various aspects, such as optimal objectives and fundamentals, are made. Allthree algorithms are applied to face recognition. Results indicate that the proposed algorithm canreduce training time with comparable recognition rate and it is least sensitive to the training set.So its average performance exceeds the other two. 展开更多
关键词 continuous hidden markov model optimal state and branch sequence MAXIMUMLIKELIHOOD CONVERGENCE viterbi algorithm
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Brief Introduction to Self-Adapting Hidden Markov Model Program for Multiple Sequences Alignment
2
作者 GuYan-hong SHIDing-hua 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2001年第2期93-95,共3页
In this letter, we briefly describe a program of self adapting hidden Markov model (SA HMM) and its application in multiple sequences alignment. Program consists of two stage optimisation algorithm.
关键词 hidden markov model (HMM) profile HMM multiple sequences alignment BIOINFORMATICS
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Applying the Hidden Markov Model to Analyze Urban Mobility Patterns: An Interdisciplinary Approach
3
作者 LOO Becky P Y ZHANG Feiyang +2 位作者 HSIAO Janet H CHAN Antoni B LAN Hui 《Chinese Geographical Science》 SCIE CSCD 2021年第1期1-13,共13页
With the emergence of the Internet of Things(IoT), there has been a proliferation of urban studies using big data. Yet, another type of urban research innovations that involve interdisciplinary thinking and methods re... With the emergence of the Internet of Things(IoT), there has been a proliferation of urban studies using big data. Yet, another type of urban research innovations that involve interdisciplinary thinking and methods remains underdeveloped. This paper represents an attempt to adopt a Hidden Markov Model(HMM) toolbox developed in Computer Science for the analysis of eye movement patterns in Psychology to answer urban mobility questions in Geography. The main idea is that both people’s eye movements and travel behavior follow the stop-travel-stop pattern, which can be summarized using HMM. Methodological challenges were addressed by adjusting the HMM to analyze territory-wide travel survey data in Hong Kong, China. By using the adjusted toolbox to identify the activitytravel patterns of working adults in Hong Kong, two distinctive groups of balanced(38.4%) and work-oriented(61.6%) lifestyles were identified. With some notable exceptions, working adults living in the urban core were having a more work-oriented lifestyle. Those with a balanced lifestyle were having a relatively compact zone of non-work activities around their homes but a relatively long commuting distance. Furthermore, working females tend to spend more time at home than their counterparts, regardless of their marital status and lifestyle. Overall, this interdisciplinary research demonstrates an attempt to integrate spatial, temporal, and sequential information for understanding people’s behavior in urban mobility research. 展开更多
关键词 activity-travel pattern urban mobility activity sequences cluster analysis hidden markov model
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Fault Pattern Recognition Based on Hidden Markov Model
4
作者 刘鑫 贾云献 +2 位作者 范智滕 田霞 张英波 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2016年第2期280-283,共4页
Because performance parameters of gear have degradation,a method is proposed to recognize and analyze its faults using the hidden Markov model( HMM). In this method,firstly,the delayed correlation-envelope method is u... Because performance parameters of gear have degradation,a method is proposed to recognize and analyze its faults using the hidden Markov model( HMM). In this method,firstly,the delayed correlation-envelope method is used to extract features from vibration signals. Then,HMMs are trained respectively using data under normal condition,gear root crack condition and gear root breaking condition. Further,the trained HMMs are used in pattern recognition and model assessment. Finally,the results from standard HMM and the proposed method are compared, which shows that the proposed methodology is feasible and effective. 展开更多
关键词 hidden markov model(HMM) multiple-observations sequence fault pattern recognition
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Video object's behavior analyzing based on motion history image and hidden markov model
5
作者 孟繁锋 《High Technology Letters》 EI CAS 2009年第3期319-324,共6页
A novel method was proposed, which extracted video object' s track and analyzed video object' s be- havior. Firstly, this method tracked the video object based on motion history image, and obtained the co- ordinate-... A novel method was proposed, which extracted video object' s track and analyzed video object' s be- havior. Firstly, this method tracked the video object based on motion history image, and obtained the co- ordinate-based track sequence and orientation-based track sequence of the video object. Then the pro- posed hidden markov model (HMM) based algorithm was used to analyze the behavior of video object with the track sequence as input. Experimental results on traffic object show that this method can achieve the statistics of a mass of traffic objects' behavior efficiently, can acquire the reasonable velocity behavior curve of traffic object, and can recognize traffic object' s various behaviors accurately. It provides a base for further research on video object behavior. 展开更多
关键词 motion history image hidden markov model (HMM) track sequence behavior analyzing
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Human activity recognition based on HMM by improved PSO and event probability sequence 被引量:3
6
作者 Hanju Li Yang Yi +1 位作者 Xiaoxing Li Zixin Guo 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2013年第3期545-554,共10页
This paper proposes a hybrid approach for recognizing human activities from trajectories. First, an improved hidden Markov model (HMM) parameter learning algorithm, HMM-PSO, is proposed, which achieves a better bala... This paper proposes a hybrid approach for recognizing human activities from trajectories. First, an improved hidden Markov model (HMM) parameter learning algorithm, HMM-PSO, is proposed, which achieves a better balance between the global and local exploitation by the nonlinear update strategy and repulsion operation. Then, the event probability sequence (EPS) which consists of a series of events is computed to describe the unique characteristic of human activities. The anatysis on EPS indicates that it is robust to the changes in viewing direction and contributes to improving the recognition rate. Finally, the effectiveness of the proposed approach is evaluated by data experiments on current popular datasets. 展开更多
关键词 human activity recognition hidden markov model (HMM) event probability sequence (EPS) particle swarm optimization (PSO).
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多线程程序时序分析的隐Markov模型 被引量:7
7
作者 孔德光 谭小彬 +2 位作者 奚宏生 帅建梅 宫涛 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期461-472,共12页
针对多线程程序数据竞争分析与检测困难的问题,提出一种基于隐Markov模型的多线程程序时序分析方法.用随机变量不确定性刻画不同线程之间时序上的交互关系,分析数据竞争条件下程序不确定结果的概率分布情况;建立多线程程序时序分析的隐M... 针对多线程程序数据竞争分析与检测困难的问题,提出一种基于隐Markov模型的多线程程序时序分析方法.用随机变量不确定性刻画不同线程之间时序上的交互关系,分析数据竞争条件下程序不确定结果的概率分布情况;建立多线程程序时序分析的隐Markov模型,使用Baum-Welch和前向算法仿真上下文对程序实际运行状态的影响.实验结果表明,该模型能够快速有效反映多线程执行时序,用于指导多线程程序时序竞争检测过程. 展开更多
关键词 多线程 数据竞争 hidden markov模型 时序
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基于隐Markov模型的文本分类 被引量:5
8
作者 罗双虎 欧阳为民 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第30期179-181,227,共4页
把基于序列模型的隐Markov模型引入文本分类领域。把待分类文本描述成一系列状态演化的隐Markov过程,其中状态以特定的概率产生代表文本的特征项。用序列模式来描述文本类,文本序列通过与隐Markov模型的匹配,求出其对应状态序列和最大... 把基于序列模型的隐Markov模型引入文本分类领域。把待分类文本描述成一系列状态演化的隐Markov过程,其中状态以特定的概率产生代表文本的特征项。用序列模式来描述文本类,文本序列通过与隐Markov模型的匹配,求出其对应状态序列和最大输出概率。比较各个文本类的结果,达到文本分类的目的。最后通过和简单向量算法,KNN,Naive Bayes分类算法的比较,说明本算法的在文本分类中的成功应用。 展开更多
关键词 隐马尔可夫 文本分类 序列模型
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非齐次隐Markov模型随机变换的强极限定理
9
作者 阎广州 张丽娜 《青岛科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2009年第5期465-467,共3页
利用鞅差序列的收敛定理,研究了非齐次隐Markov模型三元泛函变换的强极限定理,作为推论,得到了非齐次隐Markov模型随机选择与随机公平比的若干极限定理。
关键词 markov模型 鞅差序列 强极限定理 随机选择 公平比
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基于协同变异与莱维飞行策略的教与学优化算法及其应用 被引量:4
10
作者 高昊 张庆科 +2 位作者 卜降龙 李俊青 张化祥 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期1355-1364,共10页
针对教与学优化(TLBO)算法在处理优化问题时存在搜索不均衡、易陷入局部最优、综合求解性能弱等缺陷,提出一种基于均衡优化与莱维飞行策略的改进教与学优化算法ELMTLBO。首先设计精英均衡引导策略,通过种群中多个精英个体的均衡引导提... 针对教与学优化(TLBO)算法在处理优化问题时存在搜索不均衡、易陷入局部最优、综合求解性能弱等缺陷,提出一种基于均衡优化与莱维飞行策略的改进教与学优化算法ELMTLBO。首先设计精英均衡引导策略,通过种群中多个精英个体的均衡引导提高算法的全局寻优能力;其次在TLBO算法的学习者阶段后,利用自适应权重策略对莱维飞行产生的步长进行自适应缩量,以提高种群局部寻优能力,增强个体对复杂环境的自适应性;最后设计了变异算子池逃逸策略,通过多个变异算子的协同引导,提升算法的种群多样性。为验证算法改进的有效性,将EMLTLBO算法与侏儒猫鼬优化算法(DMOA)等先进的智能优化算法以及平衡教与学优化(BTLBO)算法、标准TLBO等同类型算法在15个国际测试函数上进行综合收敛性能比较。统计实验结果表明,与先进的智能优化算法和TLBO算法变体相比,ELMTLBO算法能够有效平衡其搜索能力,不但有效求解单峰和多峰问题,而且在复杂多峰问题上仍有显著的寻优能力。在不同策略的共同作用下,ELMTLBO算法的综合优化性能突出,全局收敛性能较为稳定。此外,ELMTLBO算法成功应用于基于隐马尔可夫模型(HMM)的多序列比对(MSA)问题中,优化后得到的高质量对齐序列可用于疾病诊断、基因溯源等,可为生物信息学提供算法支撑。 展开更多
关键词 教与学优化算法 均衡引导 莱维飞行 自适应权重 变异算子池 隐马尔可夫模型 多序列比对
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Recent Applications of Hidden Markov Models in Computational Biology 被引量:6
11
作者 KharHengChoo JooChuanTong: LouxinZhang 《Genomics, Proteomics & Bioinformatics》 SCIE CAS CSCD 2004年第2期84-96,共13页
This paper examines recent developments and applications of Hidden MarkovModels (HMMs) to various problems in computational biology, including multiple sequence alignment,homology detection, protein sequences classifi... This paper examines recent developments and applications of Hidden MarkovModels (HMMs) to various problems in computational biology, including multiple sequence alignment,homology detection, protein sequences classification, and genomic annotation. 展开更多
关键词 hidden markov models sequence alignment homology detection proteinstructure prediction gene prediction
原文传递
基于隐马尔可夫模型的DNA序列识别 被引量:7
12
作者 罗泽举 李艳会 +1 位作者 宋丽红 朱思铭 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期123-126,共4页
利用隐马尔可夫模型训练中不同结构的DNA序列的L值分布范围不同的特点,对传统多类投票模型进行改进,提出一种优于传统算法的快速训练算法,该算法只需训练出一类隐马尔可夫模型参数.对DNA内含子和外显子序列进行识别,平均识别率达到了90.... 利用隐马尔可夫模型训练中不同结构的DNA序列的L值分布范围不同的特点,对传统多类投票模型进行改进,提出一种优于传统算法的快速训练算法,该算法只需训练出一类隐马尔可夫模型参数.对DNA内含子和外显子序列进行识别,平均识别率达到了90.8%.与支持向量机相比,隐马尔可夫模型在解决多分类问题方面具有优势,不但计算时间少,而且识别率高. 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 DNA序列 内含子 外显子 识别 快速训练算法
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隐马尔可夫模型用于蛋白质序列分析 被引量:8
13
作者 吴晓明 宋长新 +1 位作者 王波 程敬之 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 2002年第3期455-458,共4页
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov model,HMM)用于蛋白质研究是生物信息学研究的新领域。目前 ,人们已经得到大量的蛋白质序列和结构数据 ,传统研究蛋白质的方法已经不再实用 ,生物学家已经转向能够处理大量数据的统计方法来进行研究。隐... 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov model,HMM)用于蛋白质研究是生物信息学研究的新领域。目前 ,人们已经得到大量的蛋白质序列和结构数据 ,传统研究蛋白质的方法已经不再实用 ,生物学家已经转向能够处理大量数据的统计方法来进行研究。隐马尔可夫模型可以通过训练 ,识别同一特征的蛋白质序列。从 SCOP数据库中选择了一个蛋白质族 ,由它得到了能够代表该族特征的隐马尔可夫模型 ,并用该模型对一些蛋白质序列进行分析。结果表明 ,HMM能够较好的表示同一族的蛋白质 。 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 SCOP数据库 蛋白质分类 序列分析
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基于隐马尔科夫模型的胎盘植入产前诊断方法 被引量:4
14
作者 张栋 陈凯 +2 位作者 颜建英 朱丹红 叶东毅 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期353-358,共6页
胎盘植入是产科严重的并发症之一,作为金标准的产后病理检验存在的滞后性和局限性问题,文中将病史和彩超数据等产前多特征关联作为观测显状态序列,将产后病理诊断作为隐状态,构建基于隐马尔科夫模型的胎盘植入产前诊断方法.采用Gini方... 胎盘植入是产科严重的并发症之一,作为金标准的产后病理检验存在的滞后性和局限性问题,文中将病史和彩超数据等产前多特征关联作为观测显状态序列,将产后病理诊断作为隐状态,构建基于隐马尔科夫模型的胎盘植入产前诊断方法.采用Gini方法提取患病关联因素的特征集合,通过转化特征集合构建隐马尔科夫模型,结合Baum-Welch和Viterbi算法计算求解,通过显隐状态关系,实现胎盘植入产前诊断.实验表明,文中方法具有较好的准确率、特异度和灵敏度. 展开更多
关键词 胎盘植入 特征提取 隐马尔科夫模型 观测序列
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一种聚类隐马尔可夫模型的时空轨迹预测算法 被引量:19
15
作者 孙红 陈锁 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第3期472-476,共5页
随着"互联网+"的高速发展,大数据的不断产生,人们对时空轨迹的数据分析也越来越多.本文针对海量的用户轨迹数据进行研究,提出一种基于分区域的隐马尔可夫模型用以解决时空轨迹序列的预测问题.该模型首先通过聚类将一片区域内... 随着"互联网+"的高速发展,大数据的不断产生,人们对时空轨迹的数据分析也越来越多.本文针对海量的用户轨迹数据进行研究,提出一种基于分区域的隐马尔可夫模型用以解决时空轨迹序列的预测问题.该模型首先通过聚类将一片区域内的时空序列分成多个小区域,每个小区域内再通过聚类确定多个隐状态和发射序列,然后针对每个小区域进行隐马尔可夫模型的训练得出最终模型.预测时通过已知的时空序列,找到对应的区域模型,通过维特比算法计算出最佳隐状态序列,再结合转移矩阵做出下一个轨迹点的预测.实验表明,该模型具有较高的学习速度,且预测精度较高. 展开更多
关键词 时空轨迹序列 隐马尔可夫模型 聚类 子区域
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一种基于隐马尔可夫模型的IDS异常检测新方法 被引量:6
16
作者 田新广 高立志 +1 位作者 李学春 张尔扬 《信号处理》 CSCD 2003年第5期420-424,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 入侵检测系统 隐马尔可夫模型 IDS 异常检测 网络安全 计算机网络
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泰语人名、地名、机构名实体识别研究 被引量:6
17
作者 王红斌 郜洪奎 +1 位作者 沈强 线岩团 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1010-1018,共9页
泰语命名实体识别是把泰语文本中的人名、地名、机构名等识别出来。由于泰语构词方法和语法规则复杂,针对这一问题,将泰语命名实体识别任务转化为对泰语句子中的词汇序列进行标记。结合泰语语言特点,选择合适的泰语上下文特征,分别使用... 泰语命名实体识别是把泰语文本中的人名、地名、机构名等识别出来。由于泰语构词方法和语法规则复杂,针对这一问题,将泰语命名实体识别任务转化为对泰语句子中的词汇序列进行标记。结合泰语语言特点,选择合适的泰语上下文特征,分别使用隐马尔科夫模型和条件随机场模型在泰语实体识别训练语料上进行了模型构建,并在测试语料上对所构建的序列标注模型进行了实验验证。实验结果表明使用隐马尔科夫模型和条件随机场模型进行泰语人名、地名、机构名实体识别是可行的,并取得了较好的效果。 展开更多
关键词 命名实体识别 隐马尔科夫统计模型 条件随机场统计模型 序列标注
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一种基于人脸序列模式的机车驾驶员疲劳检测方法 被引量:5
18
作者 杨海燕 蒋新华 王雷 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期53-58,共6页
驾驶疲劳是导致事故的重要原因,本文在综述基于面部特征的机车驾驶员疲劳检测方法的基础上,提出了基于Gabor变换的人脸特征融合抽取模型,并在此基础上,结合隐马尔可夫模型(HMM)提出基于人脸图像序列的机车驾驶员疲劳检测方法。根据在疲... 驾驶疲劳是导致事故的重要原因,本文在综述基于面部特征的机车驾驶员疲劳检测方法的基础上,提出了基于Gabor变换的人脸特征融合抽取模型,并在此基础上,结合隐马尔可夫模型(HMM)提出基于人脸图像序列的机车驾驶员疲劳检测方法。根据在疲劳和非疲劳状况下人脸模式特征的不同,首先利用Baum-Welch学习方法从疲劳图像序列训练学习得出疲劳模式下的HMM参数;然后,在疲劳模式识别时,把待识别的人脸图像序列表示成Gabor融合特征序列,再利用Viterbi算法计算该特征序列属于疲劳模式的概率值,从而实现对人脸图像序列的疲劳识别;最后,对各种姿态下的不同人脸图像序列数据进行了仿真测试。实验结果表明,与已有基于单幅人脸图像的疲劳识别方法相比,具有更好的疲劳识别性能。% 展开更多
关键词 疲劳检测 GABOR变换 隐马尔可夫模型 人脸图像序列
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基于隐马尔可夫模型和免疫粒子群优化的多序列比对算法 被引量:9
19
作者 葛宏伟 梁艳春 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第8期1330-1336,共7页
序列的多重比对是生物序列分析研究中的一个重要内容·基于免疫系统的疫苗接种和受体编辑模型,结合粒子群优化方法提出了一种免疫粒子群优化算法,将该算法用于隐马尔可夫模型的学习过程,进而构建了一种基于隐马尔可夫模型和免疫粒... 序列的多重比对是生物序列分析研究中的一个重要内容·基于免疫系统的疫苗接种和受体编辑模型,结合粒子群优化方法提出了一种免疫粒子群优化算法,将该算法用于隐马尔可夫模型的学习过程,进而构建了一种基于隐马尔可夫模型和免疫粒子群优化的多序列比对算法·从BAliBASE比对数据库中选取了一些比对例子进行了模拟计算,并与Baum-Welch算法进行了比较·结果表明,所提出的方法不仅提高了比对的准确程度,而且缩减了比对所花费的时间· 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 粒子群优化 免疫系统 多序列比对
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基于隐马尔可夫模型的入侵检测方法 被引量:5
20
作者 赵婧 魏彬 +1 位作者 罗鹏 杨晓元 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期106-110,共5页
针对当前网络安全事件频发以及异常检测方法大多集中在对系统调用数据的建模研究上等问题,提出一种基于隐马尔可夫模型的入侵检测方法。该算法基于系统调用和函数返回地址链的联合信息来建立主机进程的隐马尔可夫模型。此外,针对常用训... 针对当前网络安全事件频发以及异常检测方法大多集中在对系统调用数据的建模研究上等问题,提出一种基于隐马尔可夫模型的入侵检测方法。该算法基于系统调用和函数返回地址链的联合信息来建立主机进程的隐马尔可夫模型。此外,针对常用训练方法存在的不足,设计了一种快速算法用以训练模型的各个参数。实验结果表明:基于系统调用和函数返回地址链的联合信息的引入能够有效区分进程的正常行为和异常行为,大幅度降低训练时间,取得了良好的运算效果。 展开更多
关键词 入侵检测 隐马尔可夫模型 系统调用序列
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