导读:本文包含了改进隐马氏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:主成分分析,遗传算法,隐马尔可夫模型,篦冷机
改进隐马氏模型论文文献综述
刘兆伦,张春兰,郭长江,王海羽,武尤[1]（2019）在《改进的多种群算法优化隐马尔可夫模型预测篦压趋势》一文中研究指出以篦冷机关键参数篦下压力为研究对象,提出一种篦压变化趋势预测模型.利用主成分分析对数据降维,以主元序列作为观测序列,构建改进的多种群算法优化隐马尔可夫模型参数.种群内利用轮盘赌算子选择个体,设计双区与均匀行交叉结合的自适应交叉算子避免局部收敛,进行动态变异率的多项式变异操作提高收敛速度,种群间提出混合师生交流机制的自适应移民算子保证多种群协同进化.仿真表明本文算法可收敛到全局最优,能提高收敛精度和速度,利用该算法建立的模型跟踪性能好,预测精度高,能满足对篦压趋势预测的要求.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2019年08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）
王忻[3]（2018）在《基于改进的隐马尔可夫模型交通拥堵识别研究》一文中研究指出为准确高效地追踪识别城市区域交通路况信息,提供合理的交通出行策略,针对原始的隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)初始状态参数难以选择且训练过程极易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的隐马尔可夫模型的交通拥堵态势识别机制,有效地拟合了城市道路相邻交叉口交通拥堵状况.将粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法引入到隐马尔可夫模型的训练中,结合Baum-Welch算法分别对该模型的状态数等参数进行优化,最后根据Viterbi算法聚类出城市道路交叉口最佳拥堵状态序列.根据采集的真实交通流和GPS数据、车辆延误时间特征数据进行实验,其结果表明,改进的隐马尔可夫模型在道路交通拥堵识别的准确率和稳定性上有明显提升.(本文来源于《兰州交通大学学报》期刊2018年05期）
魏铖,柯常波,马海涛,张新平[4]（2018）在《基于序参量梯度的改进相场模型及对大尺度体系马氏体相变的模拟研究》一文中研究指出基于序参量变化在界面区域远大于非界面区域的特性,构造了全局修正函数,建立了适用于可调尺度体系马氏体相变模拟的相场模型。在不改变界面能密度的情况下,通过调整界面区域的体积自由能密度差与梯度能系数,有效增大了原相场模型中的界面宽度,实现了大尺度下的高效模拟,并能很好地表征马氏体相变。结果表明,改进后的相场模型能很好地解决原相场模型在大尺度体系模拟时存在的如生长速率过快、位向关系不合理及组织形貌杂乱无序等问题,模拟结果与实验结果符合较好。(本文来源于《金属学报》期刊2018年08期）
王飞[5]（2018）在《改进初值Π隐马尔可夫模型预测电池剩余寿命研究》一文中研究指出近些年来,伴随着全球经济的飞速发展各国家汽车产量也随之大量增长,越来越多的燃油汽车在行驶过程中排放尾气导致了环境污染现象也日益严峻。为了更好地改善环保问题,新能源电动车逐步被人们所接受并使用。但作为汽车唯一能量来源的动力电池,出现如制造成本高、循环使用次数少和剩余寿命难以检测等问题,从根本上制约着电动汽车的推广。本文提出了一种改进的预测模型,用来预测汽车电池寿命的衰退表现以及剩余使用寿命,使人们更清晰地了解并合理规划电池在电动汽车上的使用。本文以锂离子电池为研究对象,首先通过实验结果分析得出影响电池寿命衰退的主要因素,然后利用影响因素建立电池循环实验,根据所获得的放电电压曲线提出了放电平台临界点以及临界点电压区间的概念,用于表示电池出现衰退的瞬时观测信号。对实验产生的放电曲线集合采用系统聚类分析方法识别出潜在的衰退表现,用来表示电池寿命衰减的特征。再通过对隐马尔可夫模型的核心组成元素加以改进,得到了改进初值Π隐马尔可夫模型。结合人们日常对电动汽车的驾驶习惯及动力电池的影响因素设计充放电实验方案,构建实验平台并完成测试。利用循环实验获得大量数据建立了改进模型用以预测锂离子电池后续的衰退表现,再根据电池容量的衰退情况提出了容量衰退表现系数来表示电池容量衰减程度的相关量。最后在实验数据库内,利用对电池容量的整体累计的减少量直接预测其剩余使用寿命。通过对改进模型与原始模型及实际测量值之间对比的实验结果可以发现,该模型能够对电池剩余寿命进行预测,从而验证了模型算法的准确性。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2018-03-01）
林坚海,吴黎明,荣快,陈琦[6]（2017）在《基于改进隐马尔可夫模型的直升机螺旋桨性能预测及维护》一文中研究指出螺旋桨是直升机机械的重要组成部分,维护难度大,因此对螺旋桨状态的监测是直升机正常运行的重要保证。本文针对隐马尔可夫模型计算开销过高的问题,提出一种新的基于隐马尔可夫模型的螺旋桨状态异常检测方法,利用螺旋桨运行状态具有的局部规律性,用改进的隐马尔可夫算法来构建螺旋桨正常行为模型,对螺旋桨性能的预测以及维护。利用无人机做螺旋桨状态监测实验,实验结果表明,提出的算法是有效的,得到非常满意的结果。(本文来源于《第十九届中国科协年会——分5“智能制造引领东北工业基地振兴”交流研讨会论文集》期刊2017-06-24）
杨玉婷,段丁娜,张欢,夏顺仁[7]（2015）在《基于改进头脑风暴优化算法的隐马尔可夫模型运动识别》一文中研究指出目的克服隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)训练过程中易陷入局部最优问题,提高基于HMM的人体运动识别准确率。方法提出一种基于带差分步长的头脑风暴优化(brain storm optimization with differential step,BSO-DS)算法来改进HMM训练过程的方法,进而利用该方法对实际人体运动视频进行运动识别,并将结果与经典的基于Baum-Welch(BW)算法的HMM识别结果进行比较分析。结果本文所提方法在解决HMM训练问题时,可以得到更大的log-likelihood值,所得到的HMM可以更好地表达训练数据,其运动识别准确率达到92.2%,较BW算法有较大提升。结论 BSO-DS算法可以有效搜索全局最优,更好地解决HMM的训练问题,同时提升了运动识别准确率,为人体运动分析提供了新思路。(本文来源于《航天医学与医学工程》期刊2015年06期）
马峻,王京[8]（2015）在《基于改进灰色马氏链模型的齿轮寿命分析》一文中研究指出为更好地分析齿轮的使用寿命,以汽车变速箱为例,建立了一种灰色马氏链组合模型用来预测齿轮的寿命,并利用遗传粒子群算法对模型参数进行修正。计算表明该模型的标准差仅为1.9%。因此该模型能够利用较少的数据进行较高精度的分析预测。(本文来源于《制造技术与机床》期刊2015年03期）
黄小娟,吴荣腾[9]（2014）在《改进的隐马尔可夫表情识别模型参数优化算法》一文中研究指出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.(本文来源于《河南工程学院学报(自然科学版)》期刊2014年04期）
何琳,纪素娟[10]（2014）在《用于粮食产量预测的改进的灰色—马氏链模型研究》一文中研究指出介绍灰色新陈代谢模型、传统的灰色—马氏链模型和改进的灰色—马氏链模型,并分别用3种模型对河南省2013年的粮食产量做出预测。通过与观察数据的对比分析,得出改进的灰色—马氏链模型在粮食产量预测方面比前两种模型的预测精度更高。(本文来源于《食品与机械》期刊2014年04期）
改进隐马氏模型论文开题报告
（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。
改进隐马氏模型论文参考文献
[1].刘兆伦,张春兰,郭长江,王海羽,武尤.改进的多种群算法优化隐马尔可夫模型预测篦压趋势[J].控制理论与应用.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].王忻.基于改进的隐马尔可夫模型交通拥堵识别研究[J].兰州交通大学学报.2018
[4].魏铖,柯常波,马海涛,张新平.基于序参量梯度的改进相场模型及对大尺度体系马氏体相变的模拟研究[J].金属学报.2018
[5].王飞.改进初值Π隐马尔可夫模型预测电池剩余寿命研究[D].哈尔滨理工大学.2018
[6].林坚海,吴黎明,荣快,陈琦.基于改进隐马尔可夫模型的直升机螺旋桨性能预测及维护[C].第十九届中国科协年会——分5“智能制造引领东北工业基地振兴”交流研讨会论文集.2017
[7].杨玉婷,段丁娜,张欢,夏顺仁.基于改进头脑风暴优化算法的隐马尔可夫模型运动识别[J].航天医学与医学工程.2015
[8].马峻,王京.基于改进灰色马氏链模型的齿轮寿命分析[J].制造技术与机床.2015
[9].黄小娟,吴荣腾.改进的隐马尔可夫表情识别模型参数优化算法[J].河南工程学院学报(自然科学版).2014
[10].何琳,纪素娟.用于粮食产量预测的改进的灰色—马氏链模型研究[J].食品与机械.2014