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分层隐Markov模型在设备状态识别中的应用研究
被引量：
2
1
作者
滕红智
贾希胜
+3 位作者
赵建民
张星辉
王正军
葛家友
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第18期2175-2181,共7页
与传统的隐Markov模型(HMM)相比较而言,应用分层隐Markov模型(HHMM)对设备进行状态识别有诸多优点,而且能以概率的形式更为精确地计算识别结果。针对模型参数随着设备状态的增加呈指数倍增这一问题,引入动态贝叶斯网络这一新的方法,由...
与传统的隐Markov模型(HMM)相比较而言,应用分层隐Markov模型(HHMM)对设备进行状态识别有诸多优点,而且能以概率的形式更为精确地计算识别结果。针对模型参数随着设备状态的增加呈指数倍增这一问题,引入动态贝叶斯网络这一新的方法,由于该方法可以有效地降低模型的计算复杂度并缩短推理时间,所以将HHMM表达为动态贝叶斯网络,利用预处理的振动信号对设备的健康状态进行识别;针对现有状态分类方法的局限性,提出了基于K均值算法和交叉验证方法相结合的状态数优化方法;以齿轮箱全寿命实验为依据,对该模型实现状态识别的基本框架和计算过程进行了研究,研究结果为复杂设备的状态识别提供了新的思路。
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关键词
分层
隐
markov
模型
状态识别
动态贝叶斯网络
状态数优化
下载PDF
职称材料
基于HHMM的多线索融合和事件推理方法
被引量：
4
2
作者
金国英
陶霖密
+1 位作者
徐光
张翔
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期112-115,共4页
为了解决基于内容检索技术中低层特征与高层语义之间存在语义间隔问题提出了基于多层次线索与事件的分层模型,以及相应的基于分层隐Markov模型(HHMM)的多线索融合和事件推理方法。其中线索是对事件进行推理的要素,它是低层特征与事件之...
为了解决基于内容检索技术中低层特征与高层语义之间存在语义间隔问题提出了基于多层次线索与事件的分层模型,以及相应的基于分层隐Markov模型(HHMM)的多线索融合和事件推理方法。其中线索是对事件进行推理的要素,它是低层特征与事件之间的中间层次。在将视频流分割为镜头后,从各个镜头中抽取若干与事件密切相关的线索,构造并训练各事件的HMM模型,用于融合线索和进行事件推理。由于输入视频通常包含多个事件,不可避免会遇到时域分割问题,因此构造一个HHMM模型用于同时进行视频流的合理分割和事件的识别。对足球视频的大量实验结果表明,该方法可有效地检测足球视频事件,并在抽取的线索不完全可靠的情况下具有一定的鲁棒性。
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关键词
模式识别
视频处理和分析
基于内容检索
事件检测
分层
隐
markov
模型
(HHMM)
原文传递
题名
分层隐Markov模型在设备状态识别中的应用研究
被引量：
2
1
作者
滕红智
贾希胜
赵建民
张星辉
王正军
葛家友
机构
军械工程学院
[
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第18期2175-2181,共7页
基金
总装备部重点预研基金资助项目(9140A27020308JB34)
文摘
与传统的隐Markov模型(HMM)相比较而言,应用分层隐Markov模型(HHMM)对设备进行状态识别有诸多优点,而且能以概率的形式更为精确地计算识别结果。针对模型参数随着设备状态的增加呈指数倍增这一问题,引入动态贝叶斯网络这一新的方法,由于该方法可以有效地降低模型的计算复杂度并缩短推理时间,所以将HHMM表达为动态贝叶斯网络,利用预处理的振动信号对设备的健康状态进行识别;针对现有状态分类方法的局限性,提出了基于K均值算法和交叉验证方法相结合的状态数优化方法;以齿轮箱全寿命实验为依据,对该模型实现状态识别的基本框架和计算过程进行了研究,研究结果为复杂设备的状态识别提供了新的思路。
关键词
分层
隐
markov
模型
状态识别
动态贝叶斯网络
状态数优化
Keywords
hierarchical hidden
markov
model（HHMM）
state recognition
dynamic Bayesian net-work
optimization of condition number
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
基于HHMM的多线索融合和事件推理方法
被引量：
4
2
作者
金国英
陶霖密
徐光
张翔
机构
清华大学计算机科学与技术系
出处
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期112-115,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60673189)
中国博士后科学基金资助项目(2005038351)
文摘
为了解决基于内容检索技术中低层特征与高层语义之间存在语义间隔问题提出了基于多层次线索与事件的分层模型,以及相应的基于分层隐Markov模型(HHMM)的多线索融合和事件推理方法。其中线索是对事件进行推理的要素,它是低层特征与事件之间的中间层次。在将视频流分割为镜头后,从各个镜头中抽取若干与事件密切相关的线索,构造并训练各事件的HMM模型,用于融合线索和进行事件推理。由于输入视频通常包含多个事件,不可避免会遇到时域分割问题,因此构造一个HHMM模型用于同时进行视频流的合理分割和事件的识别。对足球视频的大量实验结果表明,该方法可有效地检测足球视频事件,并在抽取的线索不完全可靠的情况下具有一定的鲁棒性。
关键词
模式识别
视频处理和分析
基于内容检索
事件检测
分层
隐
markov
模型
(HHMM)
Keywords
pattern recognition
video processing and analysis
content based retrieval
event detection
hierarchical hidden
markov
model
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分层隐Markov模型在设备状态识别中的应用研究
滕红智
贾希胜
赵建民
张星辉
王正军
葛家友
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
下载PDF
职称材料
2
基于HHMM的多线索融合和事件推理方法
金国英
陶霖密
徐光
张翔
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
4
原文传递
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