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[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。本发明根据场景人流变化趋势和信号指纹的聚类结果初始化参数，后又对用户的楼内活动进行采样，调整模型参数，使模型更稳定可靠。
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]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

[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]基于隐马尔科夫模型判断手势运动方向的方法-CN201110429580.2有效
发明人：刘恒;赵仕才;张彩虹;吕金钢 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2011-12-20 - 公布日： 2012-07-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于隐马尔科夫模型判断手势运动方向的方法，包括：a.人脸识别；b.多线索融合得到手势区域灰度图；c.根据手势区域灰度图，更新手势运动历史图，并获得运动能量图；d.划分向量水平夹角；e.通过运动能量图获得手势运动的开始时刻和结束时刻，分割出手势运动；f.对隐马尔科夫模型参数进行训练，利用隐马尔科夫模型的前向、后向算法推定手势运动方向。本发明基于隐马尔科夫模型判断手势运动方向的方法，通过多种判断条件对隐马尔科夫模型的手势运动方向进行判断，能够提高手势运动判断的准确性，能够明显降低各种因素对判断结果的干扰。
基于隐马尔科夫模型判断手势运动方向方法

[发明专利]一种棉叶螨的预测方法-CN201610227145.4在审
发明人：赵庆展;靳光才;周文杰;许金霞 -专利权人：石河子大学;石河子开发区石大天翔空间信息技术有限公司
申请日： 2016-04-13 - 公布日： 2016-09-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种棉叶螨的预测方法，属于农业技术领域；该预测方法包括以下步骤：确定隐马尔科夫模型的隐含状态集合及观测值序列；对隐马尔科夫模型进行训练，得到适合预测棉叶螨发生和发展的隐马尔科夫模型；利用训练好的隐马尔科夫模型实现对棉叶螨发生和发展的预测
一种棉叶螨预测方法

[发明专利]一种基于小波神经网络与隐马尔科夫模型的故障预测方法-CN201910587643.3有效
发明人：刘射德 -专利权人：南京恩瑞特实业有限公司
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波神经网络与隐马尔科夫模型的故障预测方法，步骤如下：1、输入样本；2、利用小波神经网络对样本数据进行数据降维，更新输入层至隐藏层，隐藏层至输出层的权重和偏值，若输出层数值与输入层差值超出阈值，返回1，否则转至3；3输出小波神经网络模型；4初始化隐马尔可夫模型；5采用不同的样本，将样本数据利用小波神经网络隐藏层神经元数值代替；6建立隐马尔科夫模型；7利用前向‑后向算法更新隐马尔科夫模型参数，计算条件概率；8若计算的条件概率收敛，转至9，否则返回5；9输出最终隐马尔科夫模型；10输入待检测的设备历史运营数据，利用隐马尔科夫模型计算设备的最大衰退概率。
一种基于神经网络隐马尔科夫模型故障预测方法

[发明专利]一种基于隐马尔科夫随机场模型的放煤口操作决策方法-CN201910588103.7有效
发明人：杨艺;王宇;李新伟;崔立志;李冰峰;王科平 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2019-07-01 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于隐马尔科夫随机场模型的放煤口操作决策方法，包括建立放煤口的动作空间；建立放煤口的状态空间；放煤口群组的输入随机场；建立放煤口决策输出马尔科夫随机场；建立隐马尔科夫随机场模型;根据最大后验概率原理本发明专利首先提出一种放煤口操作决策的隐马尔科夫随机场模型，在隐马尔科夫随机场的系统模型基础上，通过最大后验概率实现放煤口动作的智能决策，提高了顶煤放出率、降低出煤含矸率，实现煤炭资源的安全、高效、精准开采
一种基于隐马尔科夫随机模型放煤口操作决策方法

[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]一种语音识别方法-CN201810514662.9有效
发明人：范文涛;杜吉祥;符江鹏 -专利权人：华侨大学
申请日： 2018-05-25 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G10L15/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种语音识别方法，其包括所述语音识别方法包括输入语音信号，使用梅尔频率倒谱系数MFCC提取语音信号的特征向量；将提取的MFCC特征向量输入到狄利克雷分布混合模型中计算观测概率，其中使用变分推断更新优化模型参数；将所述MFCC特征向量和所述观测概率输入隐马尔科夫模型HMM，使用隐马尔科夫模型对语音信号时间序列结构进行建模；根据所述语音信号中的隐马尔科夫模型HMM的观测序列概率，判断并提取词语。本发明在现有高斯混合隐马尔科夫模型的方法基础上，提出使用狄利克雷混合模型来对隐马尔科夫混合模型的观测概率来进行建模，同时使用变分推断实现模型参数的求解，谋求模型鲁棒性和提高准确率。
一种语音识别方法

[发明专利]一种融合多源数据的室内定位方法-CN201711093983.8在审
发明人：胡斌;邹亮;徐贵亮;杨健;刘军建;杜志明 -专利权人：深圳市交投科技有限公司
申请日： 2017-11-09 - 公布日： 2019-05-17 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合多源数据的室内定位方法，包括步骤：A)将行人在室内的运动过程建模成隐马尔科夫模型，使用隐马尔科夫模型融合多源数据，隐马尔科夫模型的观测值为单模感知结果；B)将室内地图建模成图结构，得到节点转移概率本发明采用融合多源数据的室内定位方法，在行为识别、WiFi定位及行人航位推算的基础上，通过隐马尔科夫模型融合多源感知数据，提高定位精度和鲁棒性。
隐马尔科夫模型多源数据室内定位融合室内维特比算法地图建模感知结果感知数据航位推算节点转移行为识别运动过程鲁棒性图结构单模多源建模推算观测概率

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