导读:本文包含了自适应隐马尔可夫模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:路基沉降,马尔可夫模型,粒子群,灰色模型
自适应隐马尔可夫模型论文文献综述
余丹丹,严筱[1]（2019）在《基于粒子群改进灰色马尔可夫模型的公路路基沉降自适应预测》一文中研究指出针对公路路基沉降具有随机性和复杂性的特征,提出了一种粒子群改进灰色GM(1,1)-马尔可夫模型的路基沉降自适应预测方法。利用马尔可夫模型修正传统灰色GM(1,1)预测模型的残差,并提出粒子群算法来计算最优的马尔科夫链残差模型的白化系数,开发了路基沉降的粒子群灰色马尔科夫链自适应预测模型框架。以某公路路基沉降实测值为例,对比分析了其他两种改进灰色模型方法,结果表明本文算法误差均值仅为1. 48%,比其他两种方法分别降低了64%和29%,且精度等级达到一级。随着公路路基沉降数据量的增加,本文提出的模型预测精度进一步增加,自适应能力强,具有良好的推广性。(本文来源于《公路交通科技(应用技术版)》期刊2019年03期）
张杨[2]（2018）在《改进的基于隐马尔可夫模型的自适应IMM算法》一文中研究指出针对机动目标跟踪中交互式多模型算法(IMM)的马尔可夫转移概率矩阵固定不变造成跟踪精度降低的问题,在已有的基于隐马尔科夫模型(HMM)的自适应IMM算法的基础上,对隐马尔可夫链的长度和Baum-Welch算法迭代次数的2个参数对该算法跟踪性能的影响,进行了深入研究分析,进一步明确了这2个参数选择的依据;并针对该算法在目标机动转换时峰值误差增大的问题,给出了2种修正方法,从而提出了改进的基于HMM的自适应IMM算法。最后,通过仿真分析了算法的参数和修正方法对跟踪性能的影响,并与传统IMM算法进行对比,证明了文章提出算法的有效性。(本文来源于《海军航空工程学院学报》期刊2018年06期）
宫法明,朱朋海[3]（2018）在《基于自适应隐马尔可夫模型的石油领域文档分词》一文中研究指出中文分词技术是把没有分割标志的汉字串转换为符合语言应用特点的词串的过程,是构建石油领域本体的第一步。石油领域的文档有其独有的特点,分词更加困难,目前仍然没有有效的分词算法。通过引入术语集,在隐马尔可夫分词模型的基础上,提出了一种基于自适应隐马尔可夫模型的分词算法。该算法以自适应隐马尔可夫模型为基础,结合领域词典和互信息,以语义约束和词义约束校准分词,实现对石油领域专业术语和组合词的精确识别。通过与中科院的NLPIR汉语分词系统进行对比,证明了所提算法进行分词时的准确率和召回率有显着提高。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年S1期）
刘诗福,张轮,杨文臣,王铮[4]（2016）在《基于马尔可夫模型的交叉口两难区自适应控制》一文中研究指出提出一种基于马尔可夫模型的信控交叉口两难区自适应控制方法.根据实时监测的两难区内车辆数据,采用马尔可夫模型主动预测陷入两难区内车辆数的概率分布,提出采用基于n近邻的状态转移矩阵的更新框架,并综合考虑相位时长,建立相位延长和切换时两难区内当量车辆数的计算模型,进而以相位切换的风险概率为准则,采用即时决策的交通控制自适应调整相位时长.以广州市某交叉口进行VISSIM仿真实验,在不同强度的交通条件下,验证提出方法的效用并进行参数敏感性分析.仿真结果表明经过模型参数校准后,提出的控制方法在有效减少陷入两难区内的车辆数的同时,可减小交叉口的平均延误.(本文来源于《同济大学学报(自然科学版)》期刊2016年09期）
刘勤明,李亚琴,吕文元,叶春明[5]（2016）在《基于自适应隐式半马尔可夫模型的设备健康诊断与寿命预测方法》一文中研究指出针对设备健康诊断与寿命预测问题,提出一种基于自适应隐式半马尔可夫模型(AHSMM)结合多传感器信息的设备健康预测方法。提出了AHSMM的前向—后向算法、Viterbi算法和Baum-Welch算法,有效降低了模型的计算复杂性。利用最大似然线性回归训练对输出概率分布和驻留概率分布进行自适应训练,处理多传感器信息间的差异性,进行有效的多传感器信息融合,以更加准确地进行设备健康诊断与寿命预测。利用失效率理论建立了对设备剩余使用寿命进行预测的基本步骤。通过美国卡特彼勒公司液压泵的状态识别和健康预测实际案例对所提出的方法进行评价与验证,实验结果表明,基于AHSMM的设备健康诊断和性能衰退预测方法比传统的隐式半马尔可夫模型(HSMM)更有效。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2016年09期）
马静,高翔,李益楠,邱扬[6]（2016）在《基于连续马尔可夫模型的时变电力系统自适应控制策略》一文中研究指出针对风电机组出力波动等时变因素导致电力系统运行工况变化较大的问题,提出了一种基于连续马尔可夫(Markov)模型的时变电力系统自适应控制策略。首先,构建含连续Markov时变电力系统模型的Lyapunov泛函,利用Dynkin引理,推导出具有H∞范数界γ的鲁棒随机稳定性定理。在此基础上,利用Schur补引理,考虑系统各子工况下稳态方差约束,推导出满足干扰衰减度γ和最小方差约束的鲁棒随机稳定线性矩阵不等式(LMI),并将该LMI转化为线性目标函数的最小化问题求解各子控制器。然后,利用随机梯度法辨识系统工况,确定各子控制器加权系数,构造自适应控制策略。时域仿真表明,该控制策略有效避免了固定故障集无法与当前工况合理匹配的问题。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2016年03期）
马静,高翔,李益楠,刘畅,王增平[7]（2015）在《考虑离散马尔可夫模型的多工况电力系统自适应控制策略》一文中研究指出针对连锁故障导致电力系统运行工况变化较大的问题,提出一种考虑离散马尔可夫模型(Markov)的多工况电力系统自适应控制策略。首先,建立考虑电力系统多工况因素的离散Markov系统模型,构造含该模型的Lyapunov泛函,并利用迭代法推导满足干扰衰减度的鲁棒随机稳定判据。在此基础上,利用Schur补引理,获取满足H?范数界的线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI),并结合系统各子工况最小方差约束,设计满足最小方差约束的鲁棒随机稳定控制器。然后,利用线性目标函数的最小化问题求解各子工况匹配控制器,利用随机梯度在线辨识方法确定子工况对应加权系数,实现自适应加权控制。时域仿真结果表明该策略具有良好的控制效果,有效解决了固定故障集无法与当前工况合理匹配的难题。(本文来源于《电网技术》期刊2015年10期）
张凯,齐丽娜[8]（2015）在《一种基于隐马尔可夫模型的自适应联合频谱预测方法》一文中研究指出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的频谱预测是次用户(SU)根据频谱感知历史信息得到主用户(PU)信道状态训练集,用前M个时刻信道的状态组成的矩阵作为待测矩阵与训练集匹配,根据匹配的相似度对下一时刻的信道状态进行预测。由于信道预测是基于前M个时刻的信道状态,其信道状态的不确定性直接影响到预测的准确性。文中针对这一问题,提出一种基于HMM的自适应联合频谱预测方法,根据本地预测中各待测矩阵的可信度给予不同的权值,通过数据融合来得到最终的预测结果。此外,为了解决文中的数据融合问题又提出一种基于本地预测可信度的自适应分组融合算法。仿真结果表明,该方法能够明显提高频谱预测的准确性。(本文来源于《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊2015年01期）
封普文,黄长强,曹林平,相猛,任洋[9]（2014）在《基于自适应马尔可夫参数交互多模型算法的弹道导弹跟踪研究》一文中研究指出对弹道导弹主动段和自由段进行连续跟踪已成为弹道导弹防御亟待解决的问题。采用多模型交互算法,是解决该问题一条可行途径,但传统交互多模型马尔可夫概率转移矩阵参数固定,切换过程模型概率滞后。文中基于后验信息修正,提出了一种马尔可夫参数值自适应调整算法,根据不匹配模型误差压缩率的变化,自适应调整先验的马尔可夫概率转移矩阵参数,切换过程中较多地压缩不匹配模型的信息,放大匹配模型的信息,提高系统的收敛速度。仿真实验表明:马尔可夫参数自适应调整算法对弹道导弹主动段与自由段交替处的跟踪效果优于传统多模型交互算法。(本文来源于《兵工学报》期刊2014年12期）
张光胜,李长春,邹友峰[10]（2014）在《基于自适应分块马尔可夫随机场(MRF)模型的SAR图像变化检测研究》一文中研究指出现有的合成孔径雷达(SAR)图像变化检测算法仅仅考虑图像的单一像素信息,未考虑图像像素间的空间依赖关系,检测结果易受图像噪声的影响,检测精度较低。将马尔可夫随机场模型引入到SAR图像变化检测算法中,极大地提高了检测精度,但是算法计算量很大,效率极低。基于分块马尔可夫随机场模型的SAR图像变化检测算法极大地提高了检测效率,但是检测过程中采用固定尺寸的图像分块方法,未考虑图像的局部细节特征,检测效果不是很理想。首先根据图像局部细节特征将图像划分成尺寸变化的子图像块,然后利用基于马尔可夫随机场模型的SAR图像变化检测算法实现变化检测。实验结果表明,提出的算法既保持了很高的检测精度,又极大地提高了检测效率。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2014年16期）
自适应隐马尔可夫模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对机动目标跟踪中交互式多模型算法(IMM)的马尔可夫转移概率矩阵固定不变造成跟踪精度降低的问题,在已有的基于隐马尔科夫模型(HMM)的自适应IMM算法的基础上,对隐马尔可夫链的长度和Baum-Welch算法迭代次数的2个参数对该算法跟踪性能的影响,进行了深入研究分析,进一步明确了这2个参数选择的依据;并针对该算法在目标机动转换时峰值误差增大的问题,给出了2种修正方法,从而提出了改进的基于HMM的自适应IMM算法。最后,通过仿真分析了算法的参数和修正方法对跟踪性能的影响,并与传统IMM算法进行对比,证明了文章提出算法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自适应隐马尔可夫模型论文参考文献
[1].余丹丹,严筱.基于粒子群改进灰色马尔可夫模型的公路路基沉降自适应预测[J].公路交通科技(应用技术版).2019
[2].张杨.改进的基于隐马尔可夫模型的自适应IMM算法[J].海军航空工程学院学报.2018
[3].宫法明,朱朋海.基于自适应隐马尔可夫模型的石油领域文档分词[J].计算机科学.2018
[4].刘诗福,张轮,杨文臣,王铮.基于马尔可夫模型的交叉口两难区自适应控制[J].同济大学学报(自然科学版).2016
[5].刘勤明,李亚琴,吕文元,叶春明.基于自适应隐式半马尔可夫模型的设备健康诊断与寿命预测方法[J].计算机集成制造系统.2016
[6].马静,高翔,李益楠,邱扬.基于连续马尔可夫模型的时变电力系统自适应控制策略[J].电力系统自动化.2016
[7].马静,高翔,李益楠,刘畅,王增平.考虑离散马尔可夫模型的多工况电力系统自适应控制策略[J].电网技术.2015
[8].张凯,齐丽娜.一种基于隐马尔可夫模型的自适应联合频谱预测方法[J].南京邮电大学学报(自然科学版).2015
[9].封普文,黄长强,曹林平,相猛,任洋.基于自适应马尔可夫参数交互多模型算法的弹道导弹跟踪研究[J].兵工学报.2014
[10].张光胜,李长春,邹友峰.基于自适应分块马尔可夫随机场(MRF)模型的SAR图像变化检测研究[J].科学技术与工程.2014