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[发明专利]基于隐马尔可夫的电力信息系统动态威胁定量分析方法-CN202111356398.9在审
发明人：冯秀庆;苏鹏涛;潘晔;尹帅帅;孙晨辉;崔巍;陈佳鹏 -专利权人：国网上海市电力公司;上海欣能信息科技发展有限公司
申请日： 2021-11-16 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于隐马尔可夫的电力信息系统动态威胁定量分析方法，该方法包括：获取IDS报警信息；构建IDS报警序列和主机的安全状态之间的隐马尔可夫模型，所述的隐马尔可夫模型输出主机安全状态的分布概率；定量评估IDS报警信息的威胁程度，基于威胁程度进行报警分类确定报警类别；根据报警类别对隐马尔可夫模型中的状态转换矩阵和观察矩阵进行参数优化，并设置初始分布概率和代价向量；利用隐马尔可夫模型对动态威胁量化分析，计算主机当前风险值
基于隐马尔可夫电力信息系统动态威胁定量分析方法

[发明专利]一种基于类马尔可夫模型的多维特征动态异常积分模型-CN202310543920.7在审
发明人：王青旺;黄江波;沈韬;宋健;陶智敏;刘全君 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明公开一种基于类马尔可夫模型的多维特征动态异常积分模型，涉及行为分析和概率论技术领域。本发明在空间和时间特征基础上，分析目标状态信息，同时引入“人车状态”及“特定行为”两项约束条件，对马尔可夫模型进行改进，根据异常特征动态更新类马尔可夫模型的转移概率矩阵，对目标对象异常值进行预测。不同于马尔可夫模型状态转移概率矩阵是不变的，本发明(类马尔可夫模型)是通过各个节点的目标状态信息计算出的空间特征、时间特征、人车状态情况、特定行为特征对转移概率矩阵进行更新，同时也保留了先前位置节点的特征信息
一种基于类马尔可夫模型多维特征动态异常积分

[发明专利]一种隔离开关的时序预测方法、设备、存储介质及装置-CN202211338265.3在审
发明人：龙玉江;李洵;袁捷;卫薇;钱俊凤;舒彧;纪元;许逵;董若烟;吴飞 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G01R31/327 文献下载
摘要：本发明公开一种隔离开关的时序预测方法、设备、存储介质及装置，包括：获取隔离开关不同类型的故障数据，并根据故障数据构建隐半马尔可夫模型，根据故障数据确定故障发生的时间分布，根据所述时间分布确定隐半马尔可夫模型的故障参数集，根据前后向迭代算法和隐半马尔可夫模型的故障参数集对隔离开关的故障进行时序预测；由于本发明通过构建隐半马尔可夫模型，根据隐半马尔可夫模型和前后向迭代算法预测隔离开关故障发生的概率，相比于现有的通过在隔离开关操作杆上安转应变片的方式对隔离开关的故障进行预测的方式
一种隔离开关时序预测方法设备存储介质装置

[发明专利]基于最小和缓存加速策略的泛化置信度传播的双目立体视觉匹配方法-CN201010193499.4有效
发明人：陈胜勇;王中杰;李友福;刘盛;王鑫;旺晓研 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2010-06-08 - 公布日： 2010-11-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于最小和缓存加速策略的泛化置信度传播的双目立体视觉匹配方法，包括以下步骤：1)采集双目的左右两幅图像，建立马尔可夫随机场；2)产生多尺度马尔可夫随机场，第k层的大小是第k+1层大小的四分之一；3)设在多尺度马尔可夫随机场中共有n层，按从1到n的顺序分别对n个马尔可夫随机场进行求解，将第i层的计算结果传递到第i+1层；4)在最底层马尔可夫随机场求解完成后，取代价值最小的那个状态作为该变量的最终状态
基于最小缓存加速策略泛化置信传播双目立体视觉匹配方法

[发明专利]基于隐马尔可夫模型的云计算资源调度方法和系统-CN201210538997.7有效
发明人：陆伟宙;王晖;庞志鹏;陈运动;郑建飞;赖志坚 -专利权人：广东省电信规划设计院有限公司
申请日： 2012-12-13 - 公布日： 2013-04-10 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明涉及云计算相关技术领域，特别是涉及一种基于隐马尔可夫模型的云计算资源调度方法和系统，所述方法包括：模型训练步骤，对隐马尔可夫模型进行训练得到相关的模型参数；业务量探测步骤，对云计算资源的业务量进行探测得到业务量观测值；业务量预测步骤，将探测得到的业务量观测值输入所述隐马尔可夫模型进行状态计算，得到预测状态，所述隐马尔可夫模型采用模型训练步骤得到的模型参数；资源调度步骤，根据所述预测状态对云计算资源进行调度。由于通过隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）对业务量进行预测，从而根据预测的结果进行云计算资源调度，能够进行提前调度，能更有效地利用资源。
基于隐马尔可夫模型计算资源调度方法系统

[发明专利]基于隐马尔可夫模型识别无线信道的方法及系统-CN201710770689.X有效
发明人：白雁飞 -专利权人：迈普通信技术股份有限公司
申请日： 2017-08-31 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： H04B17/391 文献下载
摘要：本发明涉及无线通信技术领域，其公开了一种基于隐马尔可夫模型识别无线信道的方法及系统，对未知无线信道进行高效、准确识别，以提高无线信号传输的稳定性。本发明中的基于隐马尔可夫模型识别无线信道的方法包括步骤：a.在已知场景的实测数据包中提取用于表达不同无线信道特征的4维特征向量；b.利用提取各个已知场景的4维特征向量作为隐马尔可夫模型的输入，训练出针对各个已知场景的无线信道的稳定的隐马尔可夫模型，并进行无线信道分类；c.利用训练出来的隐马尔可夫模型对未知无线信道进行识别。
基于隐马尔可夫模型识别无线信道方法系统

[发明专利]一种基因序列比对方法及系统-CN202210044384.1有效
发明人：张庆科;李天奇;汪玉成;高昊;卜降龙;来明旭;张化祥 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G16B30/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种基因序列比对方法及系统，包括：将隐马尔可夫模型的参数编码为蜜源，对于每条基因序列，采用所有蜜源对应的隐马尔可夫模型，得到每条基因序列对应的多种隐状态序列；判断是否满足终止条件，若满足，对适应度值最大的蜜源对应的隐马尔可夫模型得到的所有基因序列的隐状态序列进行两两比对，得到与每条基因序列最相似的基因序列；否则，基于每个蜜源的适应度值，将所有蜜源分为多个种群，在不同种群之间进行差异性学习，来优化隐马尔可夫模型的参数，直到满足终止条件。增强了隐马尔可夫模型的参数搜索的随机性，避免求解陷入局部最优，提高了多序列比对时解的精度。
一种基因序列方法系统

[发明专利]语音识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201811527515.1有效
发明人：谭莉 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G10L15/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种语音识别方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取测试产品缺陷过程中录入的测试语音数据；通过语音识别模型对测试语音数据进行语音识别，获取测试语音数据的识别文本；获取经过训练的马尔可夫模型；将识别文本输入马尔可夫模型，并通过马尔可夫模型识别识别文本，获取所述马尔可夫模型中输出的各修正文本的输出概率；根据各修正文本的输出概率确认与识别文本对应的修正文本。本提案通过引入马尔可夫模型，修正对测试语音数据进行普通语音识别后获得的识别文本，进而获取契合测试语音数据的修正文本，提高测试人员提交测试缺陷数据的效率，增强用户体验。
语音识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于改进的隐马尔可夫模型的复合攻击预测方法及装置-CN202111105948.X在审
发明人：景森;陈威;徐小天;高冉馨;司冠林;张月;李敏;孙跃;董彬;石磊;韩哲;陈乐然 -专利权人：华北电力科学研究院有限责任公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的隐马尔可夫模型的复合攻击预测方法及装置，该方法包括：获取单步攻击序列；将所述单步攻击序列输入到训练出的隐马尔可夫模型中，得到复合攻击的发生概率，其中，所述隐马尔可夫模型先根据所述单步攻击序列确定出对应的复合攻击，进而确定出该对应的复合攻击的发生概率，所述隐马尔可夫模型在训练时采用Forward‑Backward算法以及Baum‑Welch算法进行参数优化。
基于改进隐马尔可夫模型复合攻击预测方法装置

[发明专利]分词方法、装置以及计算机可读存储介质-CN201711363751.X在审
发明人：王颖帅;李晓霞;苗诗雨 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2017-12-18 - 公布日： 2019-06-25 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本公开的方法包括：根据应用场景构建分词词库，分词词库中包括与应用场景对应的自定义词语；利用分词词库对训练语料进行标注；利用标注后的训练语料对隐马尔可夫模型进行训练，以便利用训练好的隐马尔可夫模型对待分词的语料进行分词本公开根据应用场景添加自定义词语到分词词库，并利用分词词库对训练语料进行标注，基于标注的语料对隐马尔科夫模型进行训练，隐马尔科夫模型可以学习这些自定义词语的特征，进而，训练好的隐马尔可夫模型则可以自动识别该应用场景下的词语，并且隐马尔可夫模型根据词语的前后关联性可以自动识别新词，提高了分词的准确性。
分词隐马尔可夫模型词库词语标注训练语料应用场景自定义计算机可读存储介质隐马尔科夫模型自动识别语料互联网技术关联性构建场景学习

[发明专利]一种基于隐马尔科夫模型的肌电信号手势识别方法-CN201510801279.8有效
发明人：耿卫东;胡钰;卫文韬;杜宇;李嘉俊 -专利权人：浙江大学
申请日： 2015-11-19 - 公布日： 2018-06-19 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于隐马尔科夫模型的肌电信号手势识别方法，步骤如下：对手势肌电信号进行平滑滤；使用滑动窗口对每个窗口数据提取一种多特征特征集，对特征向量进行归一化和最小冗余最大相关性准则的特征降维；设计三种隐马尔可夫模型分类器，并对其参数进行优化；使用隐马尔科夫分类器模型参数和训练数据训练得到分类器模型；将测试数据输入到训练好的模型中，根据每个类别隐马尔可夫模型输出的似然，最大似然对应的类别即为识别的类别。本发明基于新特征集对三种常用隐马尔可夫模型分类器进行识别。使用基于隐马尔可夫模型的分类方法能够准确地识别同一被试的不同手势，较准确地识别不同被试间手势。 1
隐马尔可夫模型肌电信号隐马尔科夫模型手势识别分类器特征集手势分类器模型参数分类器模型测试数据窗口数据滑动窗口特征降维特征向量训练数据最大似然冗余归一化平滑输出分类优化

[发明专利]一种基于HSMM的空调机组设备的故障预测方法-CN202110262737.0有效
发明人：严颖;蔡骏;张菀;李涛 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于HSMM的空调机组设备的故障预测方法，首先采用神经网络以及滤波等方法提取故障特征，并结合主成分分析法，获得主故障特征矩阵；接着建立空调机组各故障分别对应的初始半隐马尔可夫模型，并采用吉布斯采样法训练获得各半隐马尔可夫模型；之后应用缩放维特比算法，获得空调机组各设备所对应半隐马尔可夫模型的状态估计；然后应用后向递归算法将不同故障的半隐马尔可夫模型，合成空调机组及其设备的半隐马尔可夫模型，降低计算量；最后，基于空调机组及其设备所对应半隐马尔可夫模型当前状态估计值的获得
一种基于 hsmm 空调机组设备故障预测方法

[发明专利]一种基于三通道马尔可夫图的恶意文档检测方法-CN202210668188.1有效
发明人：徐洋;黄昆;张思聪;李小剑;杨春雨;谢晓尧 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三通道马尔可夫图的恶意文档检测方法，包括以下步骤：(1)统计文档的字节值出现次数；(2)计算字节值的转移概率；(3)计算三种字节值之间的转移矩阵；(4)将三个转移矩阵转化为三个单通道马尔可夫图；(5)将三个单通道马尔可夫图合成一个三通道马尔可夫彩色图；(6)使用结合迁移学习的EfficientNet‑B0模型对三通道马尔可夫彩色图进行训练和测试，最后进行预测分类。本发明通过马尔可夫模型将恶意文档转化为三通道的彩色图，能可视化出恶意文档和良性文档的视觉差异性，以便于深度学习模型分类，且三通道彩色图包含更多的特征信息，具有良好的检测准确率和效率，适用于大规模的恶意文档检测
一种基于通道马尔可夫图恶意文档检测方法

[发明专利]一种基于高阶隐马尔可夫模型的动态地图匹配方法-CN202011505866.X有效
发明人：付晓;张悦;杨晨;张嘉旭;刘志远 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高阶隐马尔可夫模型的动态地图匹配方法，方法通过GPS点数据和路网信息，获取GPS点的候选路段，进而获取GPS点在各候选路段中的候选点，然后计算GPS点的各候选点的高阶隐马尔可夫模型转移概率和高阶隐马尔科夫模型的状态转移概率，采用Viterbi算法求解高阶隐马尔可夫模型，实现对GPS点和路网中的路段的匹配，本发明提供的方法简单高效，能够精确的实现动态地图匹配。
一种基于高阶隐马尔可夫模型动态地图匹配方法

[发明专利]一种基于时变状态转移概率马尔可夫链的行车风险预测方法-CN201711214314.1有效
发明人：熊晓夏;陈龙;梁军;蔡英凤;马世典;曹富贵;陈建锋;江晓明;陈小波 -专利权人：江苏大学
申请日： 2017-11-28 - 公布日： 2019-08-27 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于时变状态转移概率马尔可夫链的行车风险预测方法，一、线下行车风险预测模型训练：基于事故和临近事故样本，通过对时间窗特征参数聚类划分实时行车风险状态并将其作为马尔可夫链可列状态，建立不同行车风险状态下的行车风险状态转移多项logistic模型；二、线上行车风险模型实时预测：在车联网环境下，实时采集预测模型所需变量参数，通过风险状态聚类中心位置和马尔可夫性质计算初始状态概率分布向量及未来任一时刻马尔可夫链n步转移概率，获得未来车辆风险状态预测结果本发明通过递推算法实现了马尔可夫链n步时变状态转移概率的估计，可反映行车风险状态转移概率随交通系统特征变化而变化的特征，并能满足预警实时性要求。
一种基于状态转移概率马尔可夫链行车风险预测方法