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基于连续型HMM和PSO-SVM的滚动轴承剩余寿命预测
被引量:
19
1
作者
刘波
宁芊
+2 位作者
刘才学
艾琼
何攀
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第A01期31-35,共5页
为了准确识别轴承当前所处的退化状态,并进一步精确有效地预测其剩余寿命,提出一种基于连续型隐马尔可夫模型(CHMM)与PSO-SVM相结合的预测方法。首先,提取轴承振动全寿命周期信号的时域、频域、时频域的特征,并构建特征空间;然后,利用C...
为了准确识别轴承当前所处的退化状态,并进一步精确有效地预测其剩余寿命,提出一种基于连续型隐马尔可夫模型(CHMM)与PSO-SVM相结合的预测方法。首先,提取轴承振动全寿命周期信号的时域、频域、时频域的特征,并构建特征空间;然后,利用CHMM将轴承全寿命周期划分若干个退化阶段,并通过选取不同阶段的特征训练样本,采用PSO-SVM进行预测模型的训练,分别得到不同阶段的剩余寿命预测模型;最后,运用滚动轴承全寿命数据对所提方法进行测试,并与全寿命周期数据CHMM分区段后的SVM模型和未分区段的PSO-SVM模型的预测方法作对比。实验结果表明该方法能有效提高预测精度,具有一定的实用性。
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关键词
性能退化
剩余寿命预测
特征提取
连续型
隐
马尔可夫
模型
逻辑回归
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职称材料
基于CHMM的雷达海面回波建模与分析方法
被引量:
2
2
作者
万建伟
杨俊岭
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第11期2715-2719,共5页
高分辨率雷达以低擦地角观测粗糙海表面时杂波幅度明显增强,产生海尖峰效应。海尖峰与平稳海杂波的统计特性差别显著,使用单一概率密度函数(PDF)的传统统计建模方法难以精确描述回波特性,尤其在回波中包含目标信号时,这种不适应更为严...
高分辨率雷达以低擦地角观测粗糙海表面时杂波幅度明显增强,产生海尖峰效应。海尖峰与平稳海杂波的统计特性差别显著,使用单一概率密度函数(PDF)的传统统计建模方法难以精确描述回波特性,尤其在回波中包含目标信号时,这种不适应更为严重。该文将连续型隐马尔可夫模型(CHMM)用于海杂波建模,把海面回波分为平稳海杂波、海尖峰和目标回波3个状态,使用高斯混合密度模型(GMDM)建立各状态观测值的连续PDF表达式,使用Baum-Welch算法对CHMM的参数进行计算和重估。同时,修正了基于GMDM的CHMM观测值状态联合概率公式,解决了GMDM参数迭代求解过程中的分母下溢出问题,为海杂波建模与分析提供了一种新的方法。最后对实际雷达采集数据的分析证明了该方法的有效性。
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关键词
雷达杂波
连续型
隐
马尔可夫
模型
海尖峰
高斯混合密度
模型
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职称材料
基于密度与距离参数的CHMM声学模型初值估计
3
作者
鲜晓东
吕建中
樊宇星
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期318-321,共4页
在语音识别中,连续型隐马尔可夫模型(CHMM)在初始化时采用分段K-means算法,但该算法会导致模型参数收敛于局部最优。针对该问题,提出基于密度和距离参数的CHMM模型初始化算法。计算数据对象的距离和密度参数,选择密度值较大而同时距离...
在语音识别中,连续型隐马尔可夫模型(CHMM)在初始化时采用分段K-means算法,但该算法会导致模型参数收敛于局部最优。针对该问题,提出基于密度和距离参数的CHMM模型初始化算法。计算数据对象的距离和密度参数,选择密度值较大而同时距离较远的数据对象作为初始聚类中心,对其进行K-means聚类处理,得到最终的聚类中心,根据聚类中心初始化CHMM模型的参数。实验结果表明,与随机取值算法相比,该算法提高了语音的识别率。
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关键词
语音识别
连续型
隐
马尔可夫
模型
K-MEANS算法
局部最优
参数初始化
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职称材料
题名
基于连续型HMM和PSO-SVM的滚动轴承剩余寿命预测
被引量:
19
1
作者
刘波
宁芊
刘才学
艾琼
何攀
机构
四川大学电子信息学院
新疆师范大学物理与电子工程学院
中国核动力设计研究院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第A01期31-35,共5页
基金
装备预研项目
文摘
为了准确识别轴承当前所处的退化状态,并进一步精确有效地预测其剩余寿命,提出一种基于连续型隐马尔可夫模型(CHMM)与PSO-SVM相结合的预测方法。首先,提取轴承振动全寿命周期信号的时域、频域、时频域的特征,并构建特征空间;然后,利用CHMM将轴承全寿命周期划分若干个退化阶段,并通过选取不同阶段的特征训练样本,采用PSO-SVM进行预测模型的训练,分别得到不同阶段的剩余寿命预测模型;最后,运用滚动轴承全寿命数据对所提方法进行测试,并与全寿命周期数据CHMM分区段后的SVM模型和未分区段的PSO-SVM模型的预测方法作对比。实验结果表明该方法能有效提高预测精度,具有一定的实用性。
关键词
性能退化
剩余寿命预测
特征提取
连续型
隐
马尔可夫
模型
逻辑回归
Keywords
erformance degradation
residual life prediction
feature extraction
Continuous Hidden Markov Model (CHMM)
logistic regression
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于CHMM的雷达海面回波建模与分析方法
被引量:
2
2
作者
万建伟
杨俊岭
机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第11期2715-2719,共5页
基金
国家自然科学基金(60571058)资助课题
文摘
高分辨率雷达以低擦地角观测粗糙海表面时杂波幅度明显增强,产生海尖峰效应。海尖峰与平稳海杂波的统计特性差别显著,使用单一概率密度函数(PDF)的传统统计建模方法难以精确描述回波特性,尤其在回波中包含目标信号时,这种不适应更为严重。该文将连续型隐马尔可夫模型(CHMM)用于海杂波建模,把海面回波分为平稳海杂波、海尖峰和目标回波3个状态,使用高斯混合密度模型(GMDM)建立各状态观测值的连续PDF表达式,使用Baum-Welch算法对CHMM的参数进行计算和重估。同时,修正了基于GMDM的CHMM观测值状态联合概率公式,解决了GMDM参数迭代求解过程中的分母下溢出问题,为海杂波建模与分析提供了一种新的方法。最后对实际雷达采集数据的分析证明了该方法的有效性。
关键词
雷达杂波
连续型
隐
马尔可夫
模型
海尖峰
高斯混合密度
模型
Keywords
Radar clutter
CHMM
Sea Spike
GMDM
分类号
TN959.72 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
基于密度与距离参数的CHMM声学模型初值估计
3
作者
鲜晓东
吕建中
樊宇星
机构
重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室
重庆大学自动化学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期318-321,共4页
基金
重庆市教育委员会科学技术研究基金资助项目(KJ08A01)
文摘
在语音识别中,连续型隐马尔可夫模型(CHMM)在初始化时采用分段K-means算法,但该算法会导致模型参数收敛于局部最优。针对该问题,提出基于密度和距离参数的CHMM模型初始化算法。计算数据对象的距离和密度参数,选择密度值较大而同时距离较远的数据对象作为初始聚类中心,对其进行K-means聚类处理,得到最终的聚类中心,根据聚类中心初始化CHMM模型的参数。实验结果表明,与随机取值算法相比,该算法提高了语音的识别率。
关键词
语音识别
连续型
隐
马尔可夫
模型
K-MEANS算法
局部最优
参数初始化
Keywords
speech recognition
Continuous Hidden Markov Model(CHMM)
K-means algorithm
local optimization
parameter initialization
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于连续型HMM和PSO-SVM的滚动轴承剩余寿命预测
刘波
宁芊
刘才学
艾琼
何攀
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019
19
下载PDF
职称材料
2
基于CHMM的雷达海面回波建模与分析方法
万建伟
杨俊岭
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2007
2
下载PDF
职称材料
3
基于密度与距离参数的CHMM声学模型初值估计
鲜晓东
吕建中
樊宇星
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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