基于前向后向算法的HMM语音识别智能门锁控制系统研究 被引量：4

1

作者 左伟平 《电子技术与软件工程》 2022年第16期124-127,共4页

本文提出了基于前向后向HMM语音识别智能门锁系统的设计,在简述HMM算法的基础上,介绍了前向后向算法,并设计了前向后向算法的智能语音识别门锁控制系统。最后将改进前后的HMM算法在同一环境同一条件下得模拟测试。实验数据表明,改进后... 本文提出了基于前向后向HMM语音识别智能门锁系统的设计,在简述HMM算法的基础上,介绍了前向后向算法,并设计了前向后向算法的智能语音识别门锁控制系统。最后将改进前后的HMM算法在同一环境同一条件下得模拟测试。实验数据表明,改进后的算法唤醒率、识别率提升明显,具有良的识别性。 展开更多

关键词 HMM 前向后向算法 语音识别 门锁控制系统

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基于G-AHSMM的设备剩余寿命预测研究 被引量：2

2

作者 张青山 张思岩 +1 位作者 肖萌 徐伟 《沈阳工业大学学报（社会科学版）》 2022年第2期151-158,共8页

伴随大数据技术和智能制造的快速发展,生产设备的预知维修及多台设备的联合维修决策已成为工业制造业企业备受关注和亟待解决的现实问题。而服役设备剩余寿命的精准预测,又是预知维修决策和联合维修决策的前提。对已有设备寿命预测方法... 伴随大数据技术和智能制造的快速发展,生产设备的预知维修及多台设备的联合维修决策已成为工业制造业企业备受关注和亟待解决的现实问题。而服役设备剩余寿命的精准预测,又是预知维修决策和联合维修决策的前提。对已有设备寿命预测方法进行比较分析,将隐半马尔可夫模型加以拓展,结合伽马分布,构建设备状态监测数据驱动的剩余寿命预测模型G-AHSMM,给出求解方法,并基于某涡轮发动机的状态监测数据进行验证分析。结果表明:预测模型不仅规避了以往“状态观测值之间相互独立”的不实假设,而且相比传统HSMM具有更高的现实拟合性、求解简捷性和预测精准性,可作为企业预测服役设备剩余寿命的有效工具。 展开更多

关键词 智能制造 设备寿命 剩余寿命预测 隐半马尔可夫模型 伽马分布 前向后向算法 状态识别

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基于改进HMM的驾驶疲劳险态识别方法 被引量：2

3

作者 张明恒 翟晓娟 +1 位作者 朱有明 赵秀栋 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期194-201,共8页

驾驶疲劳的产生是渐进的动态生成过程,基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的相关研究需首先确定模型训练初值,且训练过程易陷入局部最优.基于此,通过在HMM训练过程中引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对... 驾驶疲劳的产生是渐进的动态生成过程,基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的相关研究需首先确定模型训练初值,且训练过程易陷入局部最优.基于此,通过在HMM训练过程中引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对训练过程存在的上述问题进行了改进,并结合驾驶疲劳状态典型数据集对所提出的改进方法和前向后向算法(forward-backward(BW)algorithm)进行了详细对比.实验及分析测试结果表明,所提出的改进方法在驾驶疲劳预测结果准确性和稳定性上都优于BW算法. 展开更多

关键词 驾驶疲劳 隐马尔可夫模型 前向后向算法 粒子群优化算法

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改进的隐马尔可夫表情识别模型参数优化算法 被引量：1

4

作者 黄小娟 吴荣腾 《河南工程学院学报（自然科学版）》 2014年第4期59-64,共6页

人脸表情识别是人工智能领域中极富挑战性的课题,针对表情识别中存在的识别率低与计算量大的问题,提出了一种新的改进的隐马尔可夫表情识别模型参数优化的算法.先采用新的初始参数优化模型,然后利用Baum-Welch算法进行重估计,从而建立新... 人脸表情识别是人工智能领域中极富挑战性的课题,针对表情识别中存在的识别率低与计算量大的问题,提出了一种新的改进的隐马尔可夫表情识别模型参数优化的算法.先采用新的初始参数优化模型,然后利用Baum-Welch算法进行重估计,从而建立新的HMM人脸表情模型.实验结果表明,新模型明显提高了人脸表情的识别率并降低了计算量. 展开更多

关键词 人脸表情识别 隐马尔可夫模型 离散余弦变换 EM算法 前向后向算法

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广义隐马尔可夫模型的快速前向后向算法 被引量：1

5

作者 陈海洋 高晓光 梅军峰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第10期2175-2179,共5页

动态贝叶斯网络是解决非线性动态系统不确定性推理问题的一个重要工具。通过对改进前向后向算法计算方式的改变,提出了一种快速前向后向算法。不仅从理论上推导了快速前向算法、快速后向算法,并且将这两种算法结合推导出快速前向后向算... 动态贝叶斯网络是解决非线性动态系统不确定性推理问题的一个重要工具。通过对改进前向后向算法计算方式的改变,提出了一种快速前向后向算法。不仅从理论上推导了快速前向算法、快速后向算法,并且将这两种算法结合推导出快速前向后向算法。由复杂度分析可知,提出算法的复杂度较低,仿真实验验证了快速推理算法的正确性和推理的高效性。 展开更多

关键词 不确定性 推理 隐马尔可夫模型 复杂度 前向后向算法

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基于压缩感知的双向阈值匹配追踪算法

6

作者 黄宏伟 谢正光 +1 位作者 蒋小燕 蔡旭 《电视技术》 北大核心 2015年第10期5-10,共6页

最近提出的前向后向算法(Forward-backward Pursuit,FBP)因为重构精度较高受到人们更多关注。但是FBP算法没有考虑到当前迭代残差信号的变化,每次迭代选取的原子和删减原子的数目是固定的。鉴于此,提出了双向阈值匹配追踪算法(Ovonic Th... 最近提出的前向后向算法(Forward-backward Pursuit,FBP)因为重构精度较高受到人们更多关注。但是FBP算法没有考虑到当前迭代残差信号的变化,每次迭代选取的原子和删减原子的数目是固定的。鉴于此,提出了双向阈值匹配追踪算法(Ovonic Threshold Matching Pursuit,OTMP)。OTMP前向原子选择过程通过限制等距性质(RIP)和残差的条件选出部分新增加原子,在回溯过程中通过当前迭代的重构水平剔除可能错误的原子。实验表明,在一定条件下OTMP时间复杂度和正交匹配追踪算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP),子空间追踪算法(Subspace Pursuit,SP)相当,重构精度明显高于SP,FBP算法和其他几种贪婪算法。 展开更多

关键词 压缩感知 贪婪算法 原子 回溯 子空间追踪算法 前向后向算法

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LDPC码量化和积译码的高效实现 被引量：13

7

作者 童胜 王鹏 +1 位作者 王单 王新梅 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期709-713,735,共6页

提出了一种改进的高效量化和积算法(sum productalgorithm,简称SPA).该算法只涉及加减法、比较和查表运算,并且每轮迭代译码的运算次数少于前/后向算法,从而大大降低了计算复杂度和硬件实现难度.同时,文中还基于这种改进的量化SPA,对采... 提出了一种改进的高效量化和积算法(sum productalgorithm,简称SPA).该算法只涉及加减法、比较和查表运算,并且每轮迭代译码的运算次数少于前/后向算法,从而大大降低了计算复杂度和硬件实现难度.同时,文中还基于这种改进的量化SPA,对采用不同量化方案时LDPC码在AWGN信道下的译码性能进行了仿真.仿真结果表明采用低阶均匀量化时译码性能已经非常接近连续译码. 展开更多

关键词 和积译码算法 迭代译码 前/后向算法 并行实现 低密度校验码

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二阶隐马尔可夫模型及其在计算语言学中的应用 被引量：20

8

作者 杜世平 李海 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期284-289,共6页

介绍了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立的条件下改进的隐马尔可夫模型(HMM)的结构.在传统的隐马尔可夫模型的基础上研究了改进模型的Baum Welch算法,并导出了改进模型的参数估计公式.

关键词 二阶隐马尔可夫模型 前向-后向算法 Baum-Welch算法 LAGRANGE乘子

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基于SA-CPSO优化HSMM的转辙机故障预测模型研究 被引量：9

9

作者 陈永刚 戴乾军 李俊武 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期1050-1057,共8页

针对目前铁路现场转辙机PHM中故障发生的模糊性与随机性等不确定问题,提出一种基于自适应混沌粒子群(SA-CPSO)优化隐半马尔科夫(HSMM)的设备退化过程故障预测模型。根据转辙机全生命周期机械部件状态退化过程对其进行退化状态划分;建立S... 针对目前铁路现场转辙机PHM中故障发生的模糊性与随机性等不确定问题,提出一种基于自适应混沌粒子群(SA-CPSO)优化隐半马尔科夫(HSMM)的设备退化过程故障预测模型。根据转辙机全生命周期机械部件状态退化过程对其进行退化状态划分;建立SA-CPSO优化HSMM的设备状态评估和故障预测模型,再结合前向-后向算法对优化后的模型进行参数估计;通过实例分析验证该方法的有效性和可行性,实现传统信号维修策略的方法改进。 展开更多

关键词 转辙机 故障预测 自适应混沌粒子群 隐半马尔科夫 前向-后向算法

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基于离散HSMM的故障预测模型 被引量：6

10

作者 桂林 武小悦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第11期3320-3322,3327,共4页

提出了一种基于离散HSMM的故障预测模型,根据部分观测矢量预测系统下一时刻处于各个状态的概率。结合HSMM的前向—后向(FB)算法,给出了部分观测下HSMM的状态预测算法。将提出的模型应用于减速箱故障预测中,结果表明该方法可以有效地进... 提出了一种基于离散HSMM的故障预测模型,根据部分观测矢量预测系统下一时刻处于各个状态的概率。结合HSMM的前向—后向(FB)算法,给出了部分观测下HSMM的状态预测算法。将提出的模型应用于减速箱故障预测中,结果表明该方法可以有效地进行故障预测。 展开更多

关键词 隐半马欠可夫模型 故障预测 状态持续建模 前向—后向算法

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基于前向后向算子分裂的稀疏性正则化图像超分辨率算法 被引量：7

11

作者 孙玉宝 费选 +1 位作者 韦志辉 肖亮 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期1232-1238,共7页

提出了一种新的基于稀疏表示正则化的多帧图像超分辨凸变分模型,模型中的正则项刻画了理想图像在框架系统下的稀疏性先验,保真项度量其在退化模型下与观测信号的一致性,同时分析了最优解条件.进一步,基于前向后向算子分裂法提出了求解... 提出了一种新的基于稀疏表示正则化的多帧图像超分辨凸变分模型,模型中的正则项刻画了理想图像在框架系统下的稀疏性先验,保真项度量其在退化模型下与观测信号的一致性,同时分析了最优解条件.进一步,基于前向后向算子分裂法提出了求解该模型的不动点迭代数值算法,每一次迭代分解为仅对保真项的前向(显式)步与仅对正则项的后向(隐式)步,从而大幅度降低了计算复杂性;分析了算法的收敛性,并采取序贯策略提高收敛速度.针对可见光与红外图像序列进行了数值仿真,实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性. 展开更多

关键词 超分辨率 稀疏表示 前向后向分裂算法 邻近算子 阈值收缩

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二阶隐马尔科夫模型的原理与实现 被引量：6

12

作者 丰月姣 贺兴时 《价值工程》 2009年第12期103-105,共3页

文中简述了二阶隐马尔科夫模型(second-order markov model)的基本原理和实现中的问题,并给出了一种新的Viterbi算法:新算法是利用MAP路径估计(Maximum A Posteriori Path)改进Viterbi算法。

关键词 二阶隐马尔可夫模型 前向-后向算法 Baum—welch重估 VITERBI算法

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对经典隐马尔可夫模型学习算法的改进 被引量：2

13

作者 杜世平 《高等数学研究》 2006年第4期58-60,共3页

改进经典隐马尔可夫模型(HMM)的状态转移和输出观测值的假设条件,并在经典隐马尔可夫模型的基础上导出新模型的学习算法.新算法避免了经典隐马尔可夫模型中状态转移概率和输出观测值概率计算时只考虑当前状态而不考虑历史的简单做法.

关键词 隐马尔可夫模型(HMM) 学习算法 前向-后向算法

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二阶HMM算法改进及在miRNA靶基因预测中的应用 被引量：5

14

作者 高松 秦殿刚 +2 位作者 冯铁男 马成荣 王翼飞 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期307-312,共6页

隐马氏模型在语音识别和生物信息学中有重要的应用.本文研究二阶隐马氏模型(HMM2)的基本算法,利用归一化和递推原理,改进模型的前向-后向算法及Baum-Welch训练算法并给予证明,使得该算法更容易理解和机器实现,并保证数值稳定性.将HMM2... 隐马氏模型在语音识别和生物信息学中有重要的应用.本文研究二阶隐马氏模型(HMM2)的基本算法,利用归一化和递推原理,改进模型的前向-后向算法及Baum-Welch训练算法并给予证明,使得该算法更容易理解和机器实现,并保证数值稳定性.将HMM2应用到miRNA靶基因预测的后期过滤处理中取得了较好的结果. 展开更多

关键词 二阶隐马氏模型 前向-后向算法 Baum-Welch算法 miRNA靶基因

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与观测信息相关的二阶隐马尔可夫模型的参数估计 被引量：4

15

作者 杜世平 陈涛 《西南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期24-27,共4页

给出了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立的条件下与观测信息相关的二阶隐马尔可夫模型的结构及改进模型的前向后向算法与Baum-Welch算法,并导出了改进模型的参数估计公式.

关键词 二阶隐马尔可夫模型 前向-后向算法 BAUM Welch算法 参数估计

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n阶隐马尔可夫模型的参数估计 被引量：4

16

作者 王国刚 王友国 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 2011年第4期118-124,共7页

给出了n阶隐马尔可夫模型(HMMn)的定义及结构。在传统的隐马尔可夫模型及二阶隐马尔可夫模型(HMM2)的基础上研究了HMMn的前向、后向算法,Baum-Welch算法,并导出了HMMn在单观测序列和多观测序列培训两种情况下的参数估计公式。

关键词 HMMn 前向、后向算法 Baum-Welch算法 多观测序列

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分布式麦克风网络中降噪低复杂度能量感知传感器选择

17

作者 张结 许露真 戴礼荣 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期12-21,I0008,共11页

降噪(NR)是许多音频应用系统改善信号质量的必要前端模块。研究表明,稀疏促进的传感器选择方法具有权衡能量消耗和降噪性能的能力,这对大规模无线声学传感器网络(WASNs)非常重要,因为其中很多传感器对降噪的贡献甚微,但是能耗会影响无... 降噪(NR)是许多音频应用系统改善信号质量的必要前端模块。研究表明,稀疏促进的传感器选择方法具有权衡能量消耗和降噪性能的能力,这对大规模无线声学传感器网络(WASNs)非常重要,因为其中很多传感器对降噪的贡献甚微,但是能耗会影响无线声学传感器网络(WASNs)的生存期。本文通过最小化总体能耗和约束输出噪声方差的方式提出了一种基于传感器选择的波束形成降噪(NR)方法。受最优半定规划解(SDP)和实体方法的启发,我们提出了三种低复杂度选择度量准则:加权实体、梯度、加权输入信噪比(SNR)。可以证明,所提基于加权实体和梯度的方法在性能上是近最优的,但是比半定规划方法(SDP)更快,加权信噪比方法以牺牲微弱性能代价换取了最低的时间复杂度。基于仿真无线声学传感器网络(WASN)的数值结果验证了所提方法相对于传统方法的优势。 展开更多

关键词 传感器选择 前向/后向算法 梯度 实体 MVDR波束形成 语音增强 分布式麦克风阵列

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低复杂度的图像信源-信道联合译码算法 被引量：1

18

作者 殷玮玮 梅中辉 吴乐南 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第12期2301-2304,共4页

该文提出将图像编码后残留冗余的马尔可夫场模型分解为4个方向的马尔可夫链,并结合简化的模型及低密度奇偶校验码(LDPC)译码的软输出进行信源-信道联合译码。将分解后信源中多个方向上同时存在的相关性看作一种特殊的“天然”信道编码方... 该文提出将图像编码后残留冗余的马尔可夫场模型分解为4个方向的马尔可夫链,并结合简化的模型及低密度奇偶校验码(LDPC)译码的软输出进行信源-信道联合译码。将分解后信源中多个方向上同时存在的相关性看作一种特殊的“天然”信道编码方式,利用前向-后向算法、和积算法以及信道译码软输出分别对信源符号进行串行和并行的译码。仿真实验表明,与传统利用马尔可夫场模型的联合译码算法相比,该联合译码算法降低了复杂度,同时提高了重建图像的峰值信噪比。 展开更多

关键词 信源-信道联合编译码 马尔可夫随机场 LDPC码 前向-后向算法 和积算法

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编码辅助的数字调制混合信号单通道盲分离 被引量：1

19

作者 栾海妍 江桦 +1 位作者 华昆 梁宁宁 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期24-29,共6页

针对编码辅助的同频数字调制混合信号单通道盲分离问题,提出一种基于因子图的盲分离算法。在广义分配率准则下,为算法建立了合理的因子图模型。算法采用前向-后向算法表述不同时刻混合信号同步参数之间的关系,利用和积消息传递机制,将... 针对编码辅助的同频数字调制混合信号单通道盲分离问题,提出一种基于因子图的盲分离算法。在广义分配率准则下,为算法建立了合理的因子图模型。算法采用前向-后向算法表述不同时刻混合信号同步参数之间的关系,利用和积消息传递机制,将混合信号的参数估计、序列检测和信道译码有机结合起来,并使用粒子滤波算法解决了未知连续变量的积分问题,实现了编码辅助的同频混合信号单通道盲分离。仿真实验表明,算法能够很好地利用信道编码信息,在较低信噪比条件下,实现了混合信号同步参数与符号序列的联合估计。 展开更多

关键词 单通道盲分离 编码辅助 和积算法 前向-后向算法 粒子滤波

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一种基于HMM预测模型的黄金期货择时策略 被引量：1

20

作者 王峰虎 尹朝鹏 贺毅岳 《西安邮电大学学报》 2020年第5期104-110,共7页

构建一种基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的预测模型的黄金期货量化择时策略。运用HMM中的前向-后向算法得到黄金期货价格变化的模式,获得期货的预测价格。利用协整理论将黄金期货主力合约的预测价格转化为次主力合约的预... 构建一种基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的预测模型的黄金期货量化择时策略。运用HMM中的前向-后向算法得到黄金期货价格变化的模式,获得期货的预测价格。利用协整理论将黄金期货主力合约的预测价格转化为次主力合约的预测价格,并与次主力合约直接通过HMM理论得到的预测价格取平均值,得到更精确的次主力预测价格,通过该预测价格判断未来涨跌趋势,进而构建择时交易策略。回测结果表明,与现有基于技术分析指标和机器学习方法的量化择时策略相比,基于HMM预测模型的黄金期货择时策略具有较好的收益获取能力,能长期保持盈利、战胜基准,在整体表现上显著超越其他策略。 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 协整理论 前向-后向算法 商品期货 量化择时

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