检索结果-南通市图书馆

基于隐markov树的设备状态综合诊断模型

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系统工程与电子技术 2006年第7期28卷 1034-1038页

作者：武小悦国防科技大学信息系统与管理学院湖南长沙410073

为了充分利用小波系数之间的统计相依性以更有效地诊断设备状态,提出了一种基于隐markov树(HMT)的综合诊断模型。首先通过主成分分析将来自多个传感器的信号转换为主成分,求出各主成分对应的频谱,然后通过比较对已训练的各HMT模型的适应... 详细信息

为了充分利用小波系数之间的统计相依性以更有效地诊断设备状态,提出了一种基于隐markov树(HMT)的综合诊断模型。首先通过主成分分析将来自多个传感器的信号转换为主成分,求出各主成分对应的频谱,然后通过比较对已训练的各HMT模型的适应度,运用Bayes决策融合法则得到设备状态综合诊断决策。为了克服HMT模型存在的计算溢出困难,采用尺度变换对EM算法进行了改进。通过两个实例验证了该综合诊断模型具有较高的诊断准确率。

关键词：故障诊断隐markov树小波变换 EM算法

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基于隐markov树的序贯故障诊断模型

火力与指挥控制 2009年第4期34卷 104-107,110页

作者：桂林武小悦国防科技大学信息系统与管理学院湖南长沙410073

为了充分利用先验信息和实测信号,提高故障识别率,根据Bayes方法和序贯决策的思想,将实测信号分段,将前一段信号的诊断后验信息作为后一段信号的先验信息,提出了一种基于隐markov树(hidden markov tree,HMT)的序贯故障诊断模型。给出了... 详细信息

为了充分利用先验信息和实测信号,提高故障识别率,根据Bayes方法和序贯决策的思想,将实测信号分段,将前一段信号的诊断后验信息作为后一段信号的先验信息,提出了一种基于隐markov树(hidden markov tree,HMT)的序贯故障诊断模型。给出了诊断模型的建模步骤、HMT模型的建立方法和Bayes后验概率的计算方法。将模型应用于某型减速器故障诊断的结果表明,对于有先验信息和无先验情况,该序贯模型都可以有效地提高故障识别率。

关键词：隐markov树先验信息序贯故障诊断减速器

基于多粒度树模型的Web站点描述及挖掘算法

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软件学报 2004年第9期15卷 1393-1404页

作者：田永鸿黄铁军高文中国科学院计算技术研究所中国科学院研究生院北京100039 哈尔滨工业大学计算机科学与工程系黑龙江哈尔滨150001

随着Web 所拥有的信息量和信息种类的急剧增长,Web 站点挖掘对于自动实现特定主题的 Web 资源发现和分类具有重要的意义.然而现有的 Web 站点分类或挖掘算法在利用上下文语义信息、去除噪声信息以进一步提高分类准确率等方面还缺乏深入... 详细信息

随着Web 所拥有的信息量和信息种类的急剧增长,Web 站点挖掘对于自动实现特定主题的 Web 资源发现和分类具有重要的意义.然而现有的 Web 站点分类或挖掘算法在利用上下文语义信息、去除噪声信息以进一步提高分类准确率等方面还缺乏深入研究.从站点的采样尺寸、分析粒度和描述结构 3 个方面分析了设计高效的 Web 站点挖掘算法所需要解决的问题.在此基础上,提出了一种新的 Web 站点多粒度树描述模型,并描述了包括基于隐 markov 树的两阶段分类算法、粒度间上下文融合算法、两阶段去噪程序以及基于熵的动态剪枝策略在内的多粒度 Web 站点挖掘算法.站点的多粒度描述方法及挖掘算法为多站点查询优化、Web 效用挖掘等的深入研究奠定了基础.实验表明,该算法相对于基线系统平均可以提高 16%的分类准确率,并减少了 34.5%的处理时间.

关键词：算法 Web站点挖掘多粒度站点树上下文模型隐markov树多粒度分类基于熵的剪枝

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基于HMT模型的图像去噪方法研究

计算机工程与设计 2006年第2期27卷 309-311页

作者：李会方孙颖力庞文俊西北工业大学电子信息学院陕西西安710072

小波图像去噪已经成为图像去噪的主要方法之一。利用小波变换在去除噪声时,可提取并保存对视觉起主要作用的边缘信息,但现有的去噪声方法忽略了小波系数之间的相关性。针对这一不足,在小波域隐markov树模型(HMT)的基础上给出了一种图像... 详细信息

小波图像去噪已经成为图像去噪的主要方法之一。利用小波变换在去除噪声时,可提取并保存对视觉起主要作用的边缘信息,但现有的去噪声方法忽略了小波系数之间的相关性。针对这一不足,在小波域隐markov树模型(HMT)的基础上给出了一种图像去噪新方法。实验结果表明,与普通的小波去噪方法相比,该方法不但可以保留图像的边缘信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比。

关键词：小波变换隐markov树图像去噪小波阁值去噪峰值信噪比

一种基于小波域HMT模型的图像去噪方法研究

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信息安全与通信保密 2005年第9期27卷 108-109页

作者：庞文俊李会方西北工业大学电子信息学院 488信箱陕西西安710072

小波图像去噪已经成为图像去噪的主要方法之一。利用小波变换在去除噪声时,可提取并保存对视觉起主要作用的边缘信息,但现有的去噪声方法忽略了小波系数之间的相关性。针对这一不足,在小波域隐markov树模型(HMT) 的基础上提出了一种图... 详细信息

小波图像去噪已经成为图像去噪的主要方法之一。利用小波变换在去除噪声时,可提取并保存对视觉起主要作用的边缘信息,但现有的去噪声方法忽略了小波系数之间的相关性。针对这一不足,在小波域隐markov树模型(HMT) 的基础上提出了一种图像去噪新方法。实验结果表明,与普通的小波去噪方法相比,该方法不但可以保留图像的边缘信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比。

关键词：小波变换隐markov树图像去噪小波去噪方法小波域 HMT模型 markov 边缘信息峰值信噪比小波系数