用动态贝叶斯网络构建协同过滤推荐的新方法

提出了一种基于动态贝叶斯网络的隐马尔可夫协同过滤推荐的新方法。基于隐马尔可夫模型的协同过滤方法模拟用户在浏览网页时的行为,根据用户浏览网页时的行为建立最近邻集合。在基于隐马尔可夫协同过滤推荐技术的基础上,构造基于DBN的推荐模型。当有新类型的数据加入时,用此模型来更新推荐模型。实验表明,此方法具有较高的推荐质量。     

A New Hidden Markov Model for Protein Quality Assessment Using Compatibility Between Protein Sequence and Structure

Protein structure Quality Assessment（QA） is an essential component in protein structure prediction and analysis. The relationship between protein sequence and structure often serves as a basis for protein structure QA.In this work, we developed a new Hidden Markov Model（HMM） to assess the compatibility of protein sequence and structure for capturing their complex relationship. More specifically, the emission of the HMM consists of protein local structures in angular space, secondary structures, and sequence profiles. This model has two capabilities：（1） encoding local structure of each position by jointly considering sequence and structure information, and（2）assigning a global score to estimate the overall quality of a predicted structure, as well as local scores to assess the quality of specific regions of a structure, which provides useful guidance for targeted structure refinement. We compared the HMM model to state-of-art single structure quality assessment methods OPUSCA, DFIRE, GOAP,and RW in protein structure selection. Computational results showed our new score HMM.Z can achieve better overall selection performance on the benchmark datasets.     

基于隐Markov模型的图像方位识别

提出一种基于隐Markov模型(Hidden Markov Model,HMM)的图像方位识别方法.将待识别的目标图像进行分割,对子图像进行奇异值分解,提取奇异值向量形成观测序列,即图像奇异值向量作为HMM的观测向量.确定HMM参数并计算其最大似然概率,按待识别图像最大似然概率对应所属的聚类进行识别.实验结果表明,3类共150幅目标图像的识别率达到了85%.     

二阶隐马尔可夫模型及其在计算语言学中的应用

介绍了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立的条件下改进的隐马尔可夫模型(HMM)的结构．在传统的隐马尔可夫模型的基础上研究了改进模型的Baum-Welch算法，并导出了改进模型的参数估计公式．     

隐马尔科夫模型在词性标注中的应用

文章从一阶隐马尔科夫模型（HMM）的定义及其基本问题出发,把词性自动标注描述成HMM模型的一个应用,并给出了语料库中统计计算各个模型参数的方法,其中对词性序列的检测和最佳词性序列的生成方面进行了较详细的描述和研究。     

一种基于HMMNN的说话人识别模型

隐马尔可夫模型(HMM)广泛应用于说话人识别系统中,主要研究了HMM与自组织人工神经网络(SONN)相结合的混合模型HMMNN,并分析构造了基于HMMNN的说话人识别的系统模型.     

基于特征和HMM的信息提取

为了解决在信息提取中,召回率和精度都不高的问题,提出了改进的HMM(Hidden Markov Models)模型,该模型采用一种新的文本分块技术。通过文本的语义特征和结构特征,抽取具有特征的状态,并在此基础上,抽取剩余的无特征的状态改进HMM,测试了由卡耐基梅隆大学数据搜索引擎研究小组所提供的100篇计算机科学文件头部。结果表明,与基于字词和传统的HMM方法相比,召回率和精确率分别达到了91.99％和94.79％。     

蛋白质二级结构预测概率图模型的改进

蛋白质二级结构与蛋白质三级结构及蛋白质功能密切相关,是生物信息学研究的热点,其中概率图模型隐马尔可夫算法(HMM)是该领域研究的重要工具。但是在实际应用中,存在着HMM训练下溢、不同训练集的效果差异较大及参数优化困难等问题。对预测蛋白质二级结构时HMM遇到的训练下溢问题提出了改进方案;首次提出8-状态HMM来预测蛋白质二级结构,并且将参数B改进成为包含状态转移信息的三维参数;为了改进最优HMM模型的确定方法,用每个样本分别对初始HMM模型进行训练,得到一系列新的模型,然后对这些新模型的参数求均值,将求得的均值作为最优模型的参数。这些改进方法提高了HMM预测蛋白质二级结构的准确率,为HMM的进一步优化打下良好的基础。     

基于隐马尔可夫链和支持向量机人脸识别混合模型的视频节目聚类标注

人脸在视频节目中代表了重要语义信息 ,提出使用支持向量机和隐马尔可夫链混合模型对人脸进行识别 ,然后把识别结果进行高斯聚类 ,实现视频节目的内容标注 .具体步骤如下 :首先建立人脸肤色模型 ,对视频图像中可能的人脸区域进行定位 ;从定位区域提取人脸各个器官的独立基特征 ,然后使用支持向量机和隐马尔可夫链混合模型对定位区域进行人脸识别 ,最后由高斯聚类完成视频节目的语义标注     

基于语义上下文分析的因特网人物信息挖掘

网络信息的爆炸式增长给人物信息的自动获取带来了巨大挑战.论文针对因特网上大量的人物信息,设计了一种基于语义上下文分析的人物信息挖掘体系框架,重点阐述了人物简历信息识别方法、基于隐马尔可夫模型(HMM,H idden M arkovModel)的命名实体识别方法和基于语义上下文分析的人物信息抽取算法.经实验表明:基于语义上下文分析的人物信息挖掘方法具有较高的信息抽取效率和精度.     

A lexicalized second-order-HMM for ambiguity resolution in Chinese segmentation and POS tagging

Hidden Markov Model（HMM） is a main solution to ambiguities in Chinese segmentation anti POS （part-of-speech） tagging. While most previous works tot HMM-based Chinese segmentation anti POS tagging eonsult POS informatiou in contexts, they do not utilize lexieal information which is crucial for resoMng certain morphologieal ambiguity. This paper proposes a method which incorporates lexieal information and wider context information into HMM. Model induction anti related smoothing technique are presented in detail. Experiments indicate that this technique improves the segmentation and tagging accuracy by nearly 1%.     

段长在汉语语音识别系统后处理阶段的应用

针对传统的隐含马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)存在的缺陷,该文提出了一种在识别的后处理阶段使用段长模型的方法,并应用在基于HMM的汉语识别系统上。该方法利用归一化的段长模型对识别系统的解码结果重新打分,比较前后两次算出的分数从而选出更可靠的识别结果。实验表明,通过该方法将段长模型应用在识别过程中,可以显著提高识别系统的性能,大量减少识别结果中的插入错误。数据显示,该方法使识别系统的音节错误率下降了大约10%,识别系统最终的插入错误和删除错误都低于1%。     

基于分类识别的隐马尔可夫模型语音识别技术

通过分析基于隐马尔可夫模型(HMM)语音识别的原理,针对模板提取过程中语音信号的基音频率差别增大而出现的语音识别率下降的问题,提出分类识别的方法,通过采用基音周期(Pitch)判决方法,将特征相近的帧合并,并计算基音频率的MEL频率倒谱系数,采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音识别,最终通过仿真实验验证分类识别方法对语音识别率提高的影响,得出此方法的适用环境和范围.     

基于二阶隐马尔可夫模型的新闻分类算法

提出一种基于二阶隐马尔可夫模型(HMM)的新闻分类算法,旨在提取新闻内容中的类别字,构成特征词集合.以该特征词集合作为不同二阶HMM分类器的观察序列,二阶HMM的隐藏状态反映了文档中词语之间的相关性差异,每个状态表示出现在语料库中的词语的相关性水平.实验结果表明,相比k近邻(k NN)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)以及支持向量机(SVM)算法,二阶HMM算法的分类表现更显优势.     

矢量量化技术和隐马尔柯夫模型方法在韵母识别中的应用

本文应用矢量量化技术(Vector Quantization)和隐马尔柯夫模型方法(Hidden Markov Model)为一个全字汇量的孤立字普通话语音识别系统设计了韵母识别子系统.该系统由韵母信号析取器、滤波器阵列特征分析器、矢量量化器、预识别器、隐马尔柯夫模型匹配器和决策器组成.根据对汉语中1172个不同音节的语音信号测试结果,决策器输出的准确率(即系统的最后识别准确率)为89.5%,而前两个估计的识别准确率则达到97.2%.系统的训练包括生成矢量量化器的码字和为每一个韵母建立隐马尔柯夫模型,改进了Linde 等人提出的码字生成算法,提出了一个得到隐马尔柯夫模型参数的系统化方法.     

基于分层时序模型的步态识别算法

以隐马尔可夫模型和动态纹理模型为代表的动态贝叶斯网是描述步态序列的重要方法,但都存在一些不足之处.提出了一种新的动态贝叶斯网——分层时序模型,该方法采用分段线性逼近非线性和用各段的动态纹理模型作为隐状态,将隐马尔可夫模型和动态纹理模型做了结合,充分发挥了其优势.该方法在CMU Mobo步态数据库和CASIA步态数据库B上做了评估,结果充分显示了分层时序模型的高性能.     

Hybrid Genetic Algorithm Based Optimization of Coupled HMM for Complex Interacting Processes Recognition

Coupled Hidden Markov Model (CHMM) is the extension of traditional HMM, which is mainly used for complex interactive process modeling such as two-hand gestures. However, the problems of finding optimal model parameter arc still of great interest to the researches in this area. This paper proposes a hybrid genetic algorithm (HGA) for the CHMM training. Chaos is used to initialize GA and used as mutation operator. Experiments on Chinese Tai‘Chi gestures show that standard GA (SC, A) based CHMM training is superior to Maximum Likelihood (ML) HMM training. HGA approach has the highest recognition rate of 98.0769%, then 96. 1538% for SGA. The last one is ML method, only with a recognition rate of 69.2308 %.     

基于隐马尔可夫模型的协作频谱检测策略

频谱检测是认知无线电的基础和关键技术,将其建模为隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM),并由此提出基于隐马尔可夫模型的协作频谱检测策略.该策略首先使用Baum-Welch法对HMM的系统参数进行最大似然估计;然后基于HMM模型,利用各次用户的检测信息以及过去信道状态的后验概率信息进行贝叶斯推理,更新当前时隙信道状态的后验概率;最后根据最大后验概率准则对当前时隙的信道状态进行最终判决.使用后验概率,该策略可进一步估计系统协作检测的性能,在满足系统协作检测性能要求的前提下,选择尽可能少的、检测性能较优的次用户来参与协作,以节约开销和降低复杂度.仿真实验表明,所提出的策略的系统检测性能优于基于大数判决、似然比和Chair-Varshney准则的协作频谱检测策略.     

基于光流及耦合隐马尔可夫模型的动态手势识别

基于块的相关算法来计算光流，并利用光流跟踪双手的运动．双手的运动轨迹取相邻两点的速度向量，经8方向链码量化后作为观察向量．和直接利用位置信息相比较，提高了识别的鲁棒性．采用耦合隐马尔可夫模型来识别双手动态手势，提出并实现了最大后验概率的训练．对6个双手动态手势的试验表明，耦合隐马尔可夫模型(CHMM)比常规隐马尔可夫模型(HMM)能更有效地对双手动态手势建模．