建模思路是基于正常工况建立HMM模型。输入数据与模型的拟合度表示是否存在异常。正常工况HMM模型的训练:如下图所示,对原始数据预处理后,进行PCA降维,采用Kmeans进行聚类,聚类数目和HMM的状态的数目一致。尝试使用2～7个隐含状态,实验结果证明最优数目的是3个状态。 论文三 Boutros, T., & Liang, M.(2011). Dete...
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值。平时,经常能接触到涉及HMM的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢 52nlp 对HMM的...
浅谈隐式马尔可夫模型 - A Brief Note of Hidden Markov Model (HMM),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
第二和第三个子页面是“HMM序列”和“HMM测试”子页面,分别显示参数和测试结果,以及实际活动和模型推断的活动之间的比较图。等式中定义的绩效指标。(方程式8~11)也显示在所选目的地测试日的“HMM测试”子页中。最后,子页面“HMM实时推断”被保留用于与可实时完成的传感器数据的另一观察序列相关联的活动序列的预测...
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值。上篇我们已经了解了马尔可夫模型,不过在实际应用中,隐马尔可夫模型使用的频率会更加高,为了更好的理解模型,我们生活中的场景来理解它。
论文精读+代码复现!【transformer与卡尔曼滤波算法】保姆级入门教程!2小时带你彻底学透人工智能两大算法!太强了!(人工智能、深度学习、神经网络、AI) 214 33 1:04:55 App 力荐!【AI人脸识别项目实战基于OpenCV】一天搞定人脸识别的基本原理!学不会UP直接下跪!——(Python/Pytorch/人脸识别算法/人工智能基础) 741...
(1)隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM):最初在20世纪60年代末至70年代由Leonard E. Baum等在一系列的论文中描述,应用于20世纪70年代中期的语音识别,后被广泛使用。 (2)动态规划:最优化决策过程的方法。由R.E.Bellman等人提出。把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,利用各阶段之间的关系,逐个求解,结果往往...
2.2.1三个基本问题上一节论文给出了HMM 的定义,如果要将HMM应用在动作识别中,必须解决好三个基本问题:概率计算问题、学习问题、预测问题。 混淆矩阵是 HMM 三要素之一,是影响训练结果最重要的参数模型,根据其输出的不同大致有三种类型,有离散型、连续型、本连续型。他们的主要区别是根据 B 矩阵输出的不同,上文...
本小论文首先从隐马尔可夫模型基本理论和模型的表达式出发 ,进一步阐述了隐马尔可夫模型的应用。 HMM 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)作为一种统计分析模型,创立于20世纪70年代。80 年代得到了传播和发展,成为信号处理的一个重要方向,现已成功地用于语音识别,行为识别,文字识别以及故障诊断等领域。 隐马尔可夫...
论文简介 针对工业机器人自动装配效率低、环境适应性差等问题,提出一种基于几何约束物理模型与隐马尔可夫链模型(HMM)的机器人轴孔装配策略。首先,通过建立轴孔各接触状态下几何与力学模型,分析零件装配过程中几何约束与受力特点,以获得轴孔装配策...