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- 2025年
- 针对在以往的刀具磨损状态监测中,磨损状态的错误识别现象往往出现在磨损状态的衔接区这一问题,提出了一种基于分层隐马尔科夫模型(hierarchical hidden markov model,HHMM)的刀具磨损状态监测方法。首先,采用力信号和振动信号作为监测信号,提取时域、频域和时频域特征;其次,通过刀具磨损物理模型对刀具磨损阶段进行划分,提高模型的物理可解释性;然后,采用Fisher Score(FS)特征选择方法筛选出刀具不同磨损状态的敏感特征,构建不同磨损状态的敏感特征集;最后,使用不同磨损状态的敏感特征集训练HHMM,建立分类模型库,从而实现刀具磨损状态监测。实验结果表明,所提模型可以有效地提高刀具磨损状态的识别率,准确率为98.41%,综合查准率和查全率的Macro-F1评价指标为98.44%。
- 梁东鹏袁德志朱锟鹏
- 基于BP神经网络与隐马尔科夫模型的施工隐患行为预测算法
- 2025年
- 为了提升施工隐患行为预测的精准度,保障施工人员生命安全,提出基于反向传播(BP)神经网络与隐马尔科夫模型的施工隐患行为预测算法。利用索尼HDR-AX2000E摄像机采集施工现场的静默视频;通过误差反向传播训练算法调整BP神经网络参数;在参数调整后的BP神经网络内,输入采集的施工现场静默视频,输出施工隐患行为的粗预测结果;以粗预测结果为隐马尔科夫模型的输入,采用Viterbi算法计算模型的最大输出概率值,最大输出概率值对应的施工隐患行为即施工隐患行为精预测结果。实验证明,在不同施工行为情况下,所提算法预测的马修斯系数与1较为接近,预测精度较高,可有效粗预测与精预测施工隐患行为。
- 蔡建峰董彦彦刘明辉季宁李英男
- 关键词：BP神经网络隐马尔科夫模型
- 基于隐马尔科夫模型的猪只声音分类监测方法
- 2025年
- 为了及时预警猪只疫病,防止疫病大面积暴发,首先构建了基于隐马尔科夫(HMM)模型的猪只声音分类监测方法,对猪只声音数据进行预加重、分帧加窗、滤波降噪等预处理,然后提取了猪只声音信号的梅尔频率倒谱系数作为特征参数,使用HMM算法进行训练,建立了猪只声音的分类模型,最后对猪只吃食声、呼噜声、咳嗽声、哼唧声、饮水声五类声音状态进行分类。结果表明,猪只声音状态分类精度较好,分类准确率为87.654 3%,达到预期效果,为通过智能语言技术对猪只疫病监测提供了参考。
- 谢杰龚鸣敏
- 基于二阶隐马尔科夫模型的智能车视觉定位方法及装置
- 本发明涉及室内定位技术领域，公开了一种基于二阶隐马尔科夫模型的智能车视觉定位方法，包括以下步骤：将待定位场景离散为连续的节点，获取车辆在每一节点位置处采集的节点图像，结合每一节点图像的视觉信息、3D信息以及轨迹信息建立视...
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- 一种基于齐次隐马尔科夫模型的场景识别方法
- 本发明提供了一种基于齐次隐马尔科夫模型的场景识别方法，属于室内场景识别技术领域，场景识别方法包括离线阶段和在线阶段；其中，离线阶段包括：S1、基于神经网络训练场景识别模型；S2、场景识别模型输出的各个场景的概率作为观察概...
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