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[发明专利]一种基于隐马尔科夫模型的绿通车混装预测方法-CN202211216039.8有效
发明人：李咏梅;罗浩贤 -专利权人：广州天长信息技术有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及高速公路电子收费技术领域，更具体地涉及一种基于隐马尔科夫模型的绿通车混装预测方法，包括步骤S1，提取绿通车所有历史通行记录；步骤S2，根据通行记录时间顺序、出入口收费站、是否缴费、是否为绿通车的信息合并构建隐马尔科夫链；步骤S3，通过历史通行记录计算各出入口收费站的进出概率；步骤S4，结合通行记录中逃费历史对隐马尔科夫链进行观测标记；步骤S5，计算出入口的状态转移概率与观测概率矩阵；步骤S6，根据各出入口收费站的进出概率、出入口的状态转移概率与观测概率矩阵生成马尔科夫模型，利用马尔科夫模型对车辆当次行程是否逃费进行预测，本发明公开的基于隐马尔科夫模型的绿通车混装方法能预测该车为混装绿通车的概率。
一种基于隐马尔科夫模型通车预测方法

[发明专利]基于改进生物地理学优化算法的多序列比对方法及系统-CN202111617555.7有效
发明人：张庆科;邱璇;汪玉成;高昊;卜降龙;张化祥;刘丽;李俊青;刘冬梅;高保忠;周田羽;安锐 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进生物地理学优化算法的多序列比对方法及系统，包括：数据采集模块，被配置为：获取原始多序列数据；对比模块，被配置为：依据原始多序列数据，以及预设的隐马尔科夫模型，得到比对结果；其中，所述隐马尔科夫模型中，将每一个栖息地看作是一条隐马尔科夫链，利用改进生物地理学优化算法优化所述隐马尔科夫模型中存在的参数；本发明针对基因多序列比对问题，在HMM模型中，每一个栖息地看作是一条隐马尔科夫链
基于改进生物地理学优化算法序列方法系统

[发明专利]基于多参量隐马尔科夫模型的非侵入式电器负荷辨识方法-CN202011286230.0在审
发明人：王再望;常兴智;郑海洋;孔德超;王佳琦 -专利权人：宁夏隆基宁光仪表股份有限公司
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G01R21/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多参量隐马尔科夫模型的非侵入式电器负荷辨识方法，包括以下步骤：采集多个家用电器启停时的有功功率、无功功率、电流二次谐波、电流三次谐波的变化量，作为特征库中的样本特征；依据所述多参量隐马尔科夫模型观察值向量序列、观测概率分布、状态转移概率分布、初始概率分布，计算多参量隐马尔科夫模型的隐含状态链，即各电器启停事件序列，从而达到负荷辨识的目的。本发明将隐马尔科夫模型应用于非侵入式负荷辨识领域，本发明为隐马尔科夫模型应用于非侵入式负荷辨识的一种实现，克服了负荷特征库过大、电网供电存在波动、相近特征量家用电器负荷难以区分的问题，取得了较高的识别精度
基于参量隐马尔科夫模型侵入电器负荷辨识方法

[发明专利]一种基于隐马尔科夫链模型的智能推荐算法-CN201510958239.4有效
发明人：陈力 -专利权人：广州网律互联网科技有限公司
申请日： 2016-02-14 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G06F16/953 文献下载
摘要：一种基于隐马尔科夫链模型的智能推荐算法，用于法律网的智能推荐系统上。包括步骤：针对文档特点，将信息增益率和相关度分别替代隐马尔科夫链模型中的状态的初始概率和状态转移概率；计算客户阅读第t篇文档时的部分概率；计算文档篇数t=n时每一篇文档的最优概率和最优文档序列，从所有最优概率中选择值最大的最优概率本发明实施方案综合了信息增益率和隐马尔科夫链的优点，弥补了单使用隐马尔科夫链算法作为推荐算法时推荐偏向数量大的状态的缺点，以及求解参数是的复杂性缺点，在推荐算法中具有较大的实用性和较高的精准性。
一种基于隐马尔科夫链模型智能推荐算法

[发明专利]一种基于改进隐马尔科夫模型的楼层识别方法-CN201910540151.9有效
发明人：司明豪;汪云甲;徐生磊;孙猛 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进隐马尔科夫模型的楼层识别方法，包括：建立用于初始化改进隐马尔科夫模型的信号指纹数据库；建立用于初始化改进隐马尔科夫模型的人员流动数据库；对信号指纹数据库进行聚类；构建用于楼层识别的改进隐马尔科夫模型；建立用于调整改进隐马尔科夫模型参数的训练集合；调整用于楼层识别的改进隐马尔科夫模型；利用实时采集的无线信号和改进隐马尔科夫模型预测所在楼层。
一种基于改进隐马尔科夫模型楼层识别方法

[发明专利]基于LMDI与隐马尔科夫链的能源电力碳排放态势预测方法-CN202211166716.X在审
发明人：邱碧丹;孙昱淞;邹翔;洪伟成;唐玲玲;林碧云;钟阳辉;彭斌祥 -专利权人：福建省电力有限公司泉州电力技能研究院;国网上海市电力公司;国网福建省电力有限公司;福建电力职业技术学院
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于LMDI与隐马尔科夫链的能源电力碳排放态势预测方法，包括以下步骤：基于LMDI法，将碳排放量分解为影响因素组成的等式；基于影响因素组成的等式，构建从t时刻到t+1时刻的碳排放量变化等式，并构建各影响因素的效应公式；计算各时刻各影响因素的贡献率并划分为n个区间；进行历史碳排放量的测算，将碳排放量划分为m种水平；构建隐马尔科夫模型，将m种水平的碳排放量作为隐藏状态序列，n个区间作为观察状态序列，构建m×n的混淆矩阵作为隐马尔科夫模型的模型参数；根据隐马尔科夫模型的模型参数和Viterbi算法预测t时刻隐马尔科夫模型的隐藏状态，根据预测的隐藏状态对应的碳排放量水平获得碳排放量预测值。
基于 lmdi 隐马尔科夫链能源电力排放态势预测方法

[发明专利]基于隐马尔科夫模型的液体压力传感器系统在线去噪方法-CN202010043920.7有效
发明人：冯人海;常燕燕 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G01L27/00 文献下载
摘要：一种基于隐马尔科夫模型的液体压力传感器系统在线去噪方法，包括：分别对隐马尔科夫模型的隐状态和观测状态以及液体压力传感器系统进行初始化；建立隐马尔科夫模型；根据隐马尔科夫模型对隐状态进行预测；根据隐状态的预测结果得到隐状态的最佳估计本发明的基于隐马尔科夫模型的液体压力传感器系统在线去噪方法，充分利用HMM的实时性和高效率，对液压传感器的状态进行合理预测，提高了传感器的测量精度。
基于隐马尔科夫模型液体压力传感器系统在线方法

[发明专利]训练隐马尔科夫模型的方法、装置、设备和存储介质-CN202010056835.4在审
发明人：李荣茂 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，提供一种训练隐马尔科夫模型的方法、装置、设备和存储介质。方法包括：通过隐马尔科夫模型获取候选分词的角色概率，候选分词用于指示经过角色标注的训练文本的分词；根据角色概率计算训练文本中的角色权重值；计算对训练文本进行实体识别的损失函数的值，并将损失函数的值作为效果值；计算对训练文本进行实体识别的损失函数的值，并将损失函数的值作为效果值；获取目标角色权重值对应的目标角色；基于目标角色通过维特比算法计算概率值最大的角色链，并根据角色链中的角色组合模式进行实体识别，得到目标隐马尔科夫模型本发明能够减少具备较高实体识别效果的隐马尔科夫模型模型的训练样本数据。
训练隐马尔科夫模型方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于改进高斯隐马尔科夫模型的机械加工任务细粒度监测方法-CN202010410048.5有效
发明人：黄彬;朱圣杰 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-05-14 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进高斯隐马尔科夫模型的机械加工任务细粒度监测方法，首先以高斯隐马尔科夫模型为基础，在其之上增加预训练机制和迁移机制，构造改进高斯隐马尔科夫模型；通过步骤训练的改进高斯隐马尔科夫模型本发明以传统隐马尔科夫模型的变型高斯隐马尔科夫模型为基础，在其之上增加了预训练机制和迁移机制，提高了算法的准确率和鲁棒性。
一种基于改进高斯隐马尔科夫模型机械加工任务细粒度监测方法

[发明专利]车辆行驶状态实时判别的方法-CN201110431408.0无效
发明人：王相海;宋传鸣;丛志环 -专利权人：辽宁师范大学
申请日： 2011-12-21 - 公布日： 2012-07-11 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供一种车辆行驶状态实时判别的方法，其特征在于，包括以下步骤：建立行驶车辆运行轨迹段的基于隐马尔科夫模型数学定义的车辆观察值序列；建立车辆各个允许行驶状态的隐马尔科夫模型，组成隐马尔科夫模型库；将所述车辆观察值序列与所述隐马尔科夫模型库进行匹配、识别，判断行驶车辆的行驶状态；本发明采用的隐马尔科夫模型轨迹分段判别技术能够保证车辆行驶状态判别的实时性和准确性，本发明能够进一步完善车载导航软件，为驾驶者实时报告行驶状态。
车辆行驶状态实时别的方法

[发明专利]基于遗传算法的隐马尔科夫模型在主机风险评估中的应用-CN201710011231.6有效
发明人：冯望烟;吴淑宁;张立钢 -专利权人：浙江中都信息技术有限公司
申请日： 2017-01-06 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明属于网络安全技术领域，具体涉及基于遗传算法的隐马尔科夫模型在主机风险评估中的应用；所述的基于遗传算法的隐马尔科夫模型在主机风险评估中的应用包括以下具体步骤：1)建立隐马尔科夫模型；2)应用遗传算法优化隐马尔科夫模型；本发明将隐马尔可夫模型和遗传算法结合使用来对主机风险进行评估，能够避免单独使用隐马尔可夫模型来对主机风险进行评估时的有时警报可能不在特定时间段内出现，关于该警报的先验信息则无法捕获，或者有时由于系统错误而可能生成太多警报
基于遗传算法隐马尔科夫模型主机风险评估中的应用

[发明专利]基于隐马尔科夫模型的无线传感器可用性评价方法及设备-CN202111095017.6在审
发明人：周健;于若雅 -专利权人：青岛理工大学
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于隐马尔科夫模型的无线传感器可用性评价方法及设备，涉及信号分析领域。该方法包括步骤一、获取监测目标的离线数据和的在线数据；分别对监测目标的在线数据和离线数据进行预处理；步骤二、令在线数据和离线数据不同的线性拟合阶段为其隐形状态链，离散标准化后的取值为其可见状态链，构建在线数据和离线数据的隐马尔科夫模型；步骤三、记离线数据在在线数据的隐马尔科夫模型下的发生概率为pzl，在线数据在离线数据的隐马尔科夫模型下的发生概率为plz，则基于隐马尔科夫模型的无线传感器可用性评价系数基于隐马尔科夫模型无线传感器可用性评价方法设备

[发明专利]基于隐马尔科夫模型的关键词识别方法、终端设备及存储介质-CN201711480960.2在审
发明人：龚黎立;章正道;俞碧洪;许剑峰;朱振水;李程;阮赐兴;黄艺森;戴祖安 -专利权人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2018-06-15 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于隐马尔科夫模型关键词识别方法，包括以下步骤：S1、构建隐马尔科夫模型，隐马尔科夫模型包括五个元素：隐含状态S、可观测状态O、初始状态概率矩阵π、隐含状态转移概率矩阵A和观测状态矩阵B；S2、将目标文章通过分词算法拆分成词语+词性的格式后，输入已经构建好的隐马尔科夫模型中，获得可观测状态序列O，然后将可观测状态序列O输入构建好的隐马尔科夫模型，得到模型μ；S3、利用构建好的隐马尔科夫模型
隐马尔科夫模型构建可观测状态关键词识别隐含观测状态转移概率矩阵矩阵初始状态概率维特比算法存储介质文章提取隐藏状态终端设备状态矩阵状态序列最大可能词性分词算法词语

[发明专利]一种综合传动装置转向系统故障诊断方法及系统-CN202111573363.0在审
发明人：李英顺;郭占男;刘海洋;张杨;赵玉鑫;匡博琪 -专利权人：沈阳顺义科技有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G01M13/025 文献下载
摘要：本发明涉及一种综合传动装置转向系统故障诊断方法及系统，方法包括：获取综合传动装置转向系统中不同位置在不同工况下的电压信号；根据电压信号、电压信号对应的工况以及电压信号对应的位置构建不同工况下的数据集；利用不同工况下的数据集对隐马尔科夫模型进行训练，得到训练后的隐马尔科夫模型；利用粒子群算法对训练后的隐马尔科夫模型进行优化，得到优化的隐马尔科夫模型；基于优化的隐马尔科夫模型对待识别的电压信号进行识别，输出不同工况下的似然概率；根据所述似然概率确定与输入电压信号对应的工况本发明通过优化的隐马尔科夫模型可以迅速定位故障发生的位置，提高了故障定位的准确性。
一种综合传动装置转向系统故障诊断方法

[发明专利]一种基于隐马尔科夫模型的软件系统状态预测方法-CN201510099169.1有效
发明人：常政威;吴佳;林奕欧;江维;谢晓娜;陈亚军;王电钢 -专利权人：国网四川省电力公司电力科学研究院;电子科技大学;国家电网公司
申请日： 2015-03-06 - 公布日： 2017-05-24 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：一种基于隐马尔科夫模型的软件系统状态预测方法，包括以下步骤构造训练样本集，采用K均值聚类算法将训练样本集中的样本聚为k簇；构造隐马尔科夫模型λ＝[π,A,B]，将训练样本集中的k个簇作为模型的观测状态，将系统状态作为隐藏状态；对隐马尔科夫模型进行训练，得到新的隐马尔科夫模型；利用采集的系统观测值和新的隐马尔科夫模型对系统实际状态进行预测。本发明基于隐马尔科夫模型对系统实际状态和系统观测参数之间关系进行建模，进而根据系统观测值对系统实际状态进行预测，能够根据系统的观测值对系统软件状态进行准确的预测，有助于运维人员及早发现和处理可能的问题，
一种基于隐马尔科夫模型软件系统状态预测方法

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