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基于改进遗传算法和隐Markov模型的协议异常检测方法 认领 引用 被引量：10
1
作者 邱卫 杨英杰 +1 位作者 汪永伟 常德显 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第4期1164-1168,共5页
针对现有基于隐Markov模型的协议异常检测方法中存在的训练样本不足和初始参数敏感问题,提出一种基于改进遗传算法和隐Markov模型的协议异常检测新方法。首先,采用局部竞争选择策略、算术交叉算子和自适应非均匀变异算子改进遗传算法,... 针对现有基于隐Markov模型的协议异常检测方法中存在的训练样本不足和初始参数敏感问题,提出一种基于改进遗传算法和隐Markov模型的协议异常检测新方法。首先,采用局部竞争选择策略、算术交叉算子和自适应非均匀变异算子改进遗传算法,避免传统遗传算法在收敛过程中的早熟和停滞问题;然后,利用改进的遗传算法优化隐Markov模型的初始参数,解决模型对初始参数敏感的问题;最后,以协议关键词和关键词时间间隔作为训练观测值,细粒度地描述协议行为,扩大模型的训练样本空间。在DARPA 1999数据集上的实验结果表明,该方法具有很高的检测率和较低的误报率。 展开更多
关键词 入侵检测 协议异常 遗传算法 隐Markov模型 参数优化
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基于隐半Markov模型的故障诊断和故障预测方法研究 认领 引用 被引量：37
2
作者 胡海峰 安茂春 +1 位作者 秦国军 胡茑庆 《兵工学报》 EI CAS 北大核心 2009年第1期69-75,共7页
隐半Markov模型(HSMM)是隐Markov模型(HMM)的一种扩展形式,通过在HMM结构中加入状态驻留时间分布参数,克服了HMM假设状态驻留时间服从指数分布的不足。HSMM不仅具有较强的模式分类能力,而且能对实际问题中的状态驻留时间进行合理建模,... 隐半Markov模型(HSMM)是隐Markov模型(HMM)的一种扩展形式,通过在HMM结构中加入状态驻留时间分布参数,克服了HMM假设状态驻留时间服从指数分布的不足。HSMM不仅具有较强的模式分类能力,而且能对实际问题中的状态驻留时间进行合理建模,故既可用于故障诊断,又可用于故障预测。分析了利用HSMM进行故障诊断和预测的框架;并针对传统HSMM建模算法计算量和存储空间都比较大的缺点,引入并改进了一种快速递推算法,降低了计算复杂度和存储空间要求;最后将HSMM应用于直升机齿轮箱轴承故障诊断和GaAs激光器剩余使用寿命(RUL)预测,试验结果证明了这种方法的有效性。 展开更多
关键词 人工智能 隐半Markov模型 快速递推算法 故障诊断 故障预测
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基于RBMO-SVMD-MCKD和HMM融合的驱动减速器轴承故障诊断研究 认领 引用
3
作者 莫世科 项斌斌 +5 位作者 崔汉伟 王伟 郑天祥 林上民 杨雪桐 牛龙飞 《机床与液压》 北大核心 2026年第6期200-206,共7页
针对天线驱动减速器轴承在强噪声环境下故障特征微弱、难以准确诊断的问题,提出一种基于红嘴蓝鹊优化算法(RBMO)的连续变分模态分解-最大相关峭度解卷积(SVMD-MCKD)与隐马尔可夫模型(HMM)融合的故障诊断方法。通过RBMO优化SVMD和MCKD的... 针对天线驱动减速器轴承在强噪声环境下故障特征微弱、难以准确诊断的问题,提出一种基于红嘴蓝鹊优化算法(RBMO)的连续变分模态分解-最大相关峭度解卷积(SVMD-MCKD)与隐马尔可夫模型(HMM)融合的故障诊断方法。通过RBMO优化SVMD和MCKD的参数,结合HMM构建噪声背景下轴承故障的分类模型,并通过凯斯西储大学提供的数据集进行了验证。结果表明:RBMO-SVMD-MCKD方法较PSO-EMD、BWO-VMD-MCKD和PSO-EEMD方案具有更高的故障频率识别准确率(99.41%)和更少的运算耗时(平均减少15%~28%);将优化后的特征输入HMM分类器,在包含噪声的测试集上实现98.50%的准确率,验证了融合模型的有效性。该方法可为天线驱动减速器轴承故障诊断提供一种新的解决方案。 展开更多
关键词 驱动减速器轴承 故障诊断 红嘴蓝鹊优化算法(RBMO) 隐马尔可夫模型(HMM)
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无线传感网络多模式攻击目标检测模型研究 认领 引用
4
作者 柴源 邱枫 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第7期1647-1655,共9页
为了提高无线传感网络在运行中的安全性,构建无线传感网络多模式攻击目标检测模型。利用隐马尔科夫算法分析了无线传感网络的异常行为,建立多模式攻击演变成节点连接子图集合,定义无线传感网络攻击图。利用布谷鸟算法确定攻击节点的位置... 为了提高无线传感网络在运行中的安全性,构建无线传感网络多模式攻击目标检测模型。利用隐马尔科夫算法分析了无线传感网络的异常行为,建立多模式攻击演变成节点连接子图集合,定义无线传感网络攻击图。利用布谷鸟算法确定攻击节点的位置,在此基础之上设定无线传感网络攻击检测阈值。通过区分真实用户和虚假用户,计算无线传感网络中用户的可疑度,经过隐马尔科夫算法的训练,构建无线传感网络多模式攻击检测模型。仿真结果表明,所提出的模型异常数据包检测率高达90%,能够检测到发生变异的无线传感网络多模式攻击,具有较好的检测性能。 展开更多
关键词 隐马尔科夫算法 异常行为 多模式攻击检测 攻击图 无线传感网络 检测模型
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改进的基于小波域隐Markov树模型的图像复原 认领 引用 被引量：1
5
作者 娄帅 丁振良 袁峰 《仪器仪表学报》 EI CAS 北大核心 2009年第8期1720-1725,共6页
针对传统的基于小波域隐Markov树模型的图像复原算法运算时间长以及对噪声敏感的问题,提出了一种快速并且鲁棒的复原算法。首先使用改进的ForWaRD算法,由混合线性时不变Wiener反卷积和平稳小波阈值收缩算法对退化图像进行预处理,将其结... 针对传统的基于小波域隐Markov树模型的图像复原算法运算时间长以及对噪声敏感的问题,提出了一种快速并且鲁棒的复原算法。首先使用改进的ForWaRD算法,由混合线性时不变Wiener反卷积和平稳小波阈值收缩算法对退化图像进行预处理,将其结果作为模型参数训练和隐藏状态概率求取的样本。然后分别通过EM算法和Upward-Downward算法求得模型参数和隐藏状态概率。最终通过小波域的Bayesian方法完成复原。实验结果表明,该方法可大大提高复原算法的运算速度,提高算法鲁棒性,在退化图像被噪声干扰比较严重时,较传统算法具有更好的复原效果。 展开更多
关键词 图像复原 小波域隐Markov树 平稳小波变换 ForWaRD算法
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基于隐Markov树的设备状态综合诊断模型 认领 引用 被引量：2
6
作者 武小悦 《系统工程与电子技术》 EI 北大核心 2006年第7期1034-1038,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 故障诊断 隐Markov树 小波变换 EM算法
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基于EM算法隐Markov模型参数估计 认领 引用 被引量：1
7
作者 张香云 张秀伟 《大学数学》 北大核心 2008年第3期53-56,共4页
描述最大似然参数估计问题,介绍如何用EM算法求解最大似然参数估计.首先给出EM算法的抽象形式,然后介绍EM算法的一个应用:求隐Markov模型中的参数估计.用EM算法推导出隐Markov模型中参数的迭代公式.
关键词 EM算法 参数估计 隐Markov模型
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基于隐Markov模型汉语词性自动标注的若干分析与改进 认领 引用 被引量：2
8
作者 王东海 赵伟 +1 位作者 陈洁 梁贺 《长春工业大学学报》 CAS 2007年第1期48-52,共5页
提出一种算法,用来高效地完成训练语料的大量工作,并解决好训练语料的扩充问题,然后基于Viterbi算法提出一些改进之策,结合训练语料工作完成后的结果在二元模型基础上,采用不同规模的训练语料对同一规模的测试语料进行测试、比较与分析... 提出一种算法,用来高效地完成训练语料的大量工作,并解决好训练语料的扩充问题,然后基于Viterbi算法提出一些改进之策,结合训练语料工作完成后的结果在二元模型基础上,采用不同规模的训练语料对同一规模的测试语料进行测试、比较与分析,并提出模型的改进方向。 展开更多
关键词 隐Markov模型 词性标注 Viterbi算法 训练语料 测试语料
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一种离散隐Markov模型参数的全局优化算法 认领 引用 被引量：4
9
作者 方绍武 戴蓓倩 李宵寒 《电路与系统学报》 2000年第3期78-81,共4页
隐Markov模型（离散HMM）的参数估计问题，是HMM在语音处理应用中的关键问题。经典的Baum＿Welch算法是基于最陡梯度下降的局部优化算法，HM M模型的质量取决于初始模型的设计。解决这一问题的根本方法在于使算法具有随机性。本文结合... 隐Markov模型（离散HMM）的参数估计问题，是HMM在语音处理应用中的关键问题。经典的Baum＿Welch算法是基于最陡梯度下降的局部优化算法，HM M模型的质量取决于初始模型的设计。解决这一问题的根本方法在于使算法具有随机性。本文结合随机松弛算法（SR）的全局搜索能力和Baum＿Welch算法的局部优化性能，提出了一种离散隐 Markov模型参数的全局优化算法。该算法根据 HMM的参数对 P（O／λ）的不同影响，对观察值概率矩阵B进行满足一定降温规范的随机扰动，可对离散HMM的参数进行全局优化训练。 展开更多
关键词 离散HMM 全局优化 Markov模型 语音识别
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隐Markov模型的多算法交叉耦合自适应算法 认领 引用
10
作者 韩晓东 方祖祥 +1 位作者 杨翠微 邬小玫 《数据采集与处理》 EI 北大核心 2006年第3期286-291,共6页
以离子通道信号重构为例,扩展HMM为矢量隐M arkov模型,利用随机逼近原理对期望最大算法进行自适应改造,估计离子通道的动力学特征参数;递归辅助变量算法估计背景噪声的统计特征;卡尔曼滤波预测背景噪声;三种算法交叉耦合重构离子通道信... 以离子通道信号重构为例,扩展HMM为矢量隐M arkov模型,利用随机逼近原理对期望最大算法进行自适应改造,估计离子通道的动力学特征参数;递归辅助变量算法估计背景噪声的统计特征;卡尔曼滤波预测背景噪声;三种算法交叉耦合重构离子通道信号。该算法能够克服滤波器和背景噪声的影响,在低信噪比情况下得到了较高精度的估计参数和重构信号,具有鲁棒性和一致收敛特性。 展开更多
关键词 隐马尔柯夫模型 期望最大化算法 卡尔曼滤波 递归辅助变量算法 离子通道
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基于隐Markov模型汉语词性自动标注的新算法 认领 引用
11
作者 曲慧雁 赵伟 +1 位作者 王东海 李洁 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期66-70,共5页
通过提出一种新的训练语料算法,结合训练语料在二元模型上采用正向与逆向双向扫描方法进行搜索,完成训练语料的扩充,并给出了对Viterbi算法的改进算法.对比实验在二元模型上采用不同规模的训练语料对同一规模的测试分析语料进行了分析.... 通过提出一种新的训练语料算法,结合训练语料在二元模型上采用正向与逆向双向扫描方法进行搜索,完成训练语料的扩充,并给出了对Viterbi算法的改进算法.对比实验在二元模型上采用不同规模的训练语料对同一规模的测试分析语料进行了分析.结果表明,该算法是可行的. 展开更多
关键词 隐Markov模型 词性标注 Viterbi算法 训练语料 测试语料
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基于隐马尔可夫链的电力监控系统网络入侵判定 认领 引用
12
作者 杨涛 喻冰峰 《计算机仿真》 2026年第4期268-272,共5页
增强电力监控网络安全性,保障电力系统运行稳定性是电力网发展的主线。随着网络入侵攻击种类的增加,为提高监控系统网络入侵检测准确率,降低入侵判定的漏检率,将GA异常特征提取算法与优化HMM网络入侵检测判定算法有机融合,构建了GA-APSO... 增强电力监控网络安全性,保障电力系统运行稳定性是电力网发展的主线。随着网络入侵攻击种类的增加,为提高监控系统网络入侵检测准确率,降低入侵判定的漏检率,将GA异常特征提取算法与优化HMM网络入侵检测判定算法有机融合,构建了GA-APSO-HMM电力监控系统网络入侵检测判定模型。模型首先采用均值池化的方式,提高入侵数据特征的稳定性,并利用余弦相似度算法获取异常信息数据特征,提高异常数据特征的辨识度;接着采用APSO算法,基于基因池内交叉与异化法则,通过迭代粒子位置最优参数,优化HMM的初始参数,增加HMM模型的时效性;然后HMM算法在局部状态量的基础上,通过建立数据递推函数,计算最大隐藏状态序列概率与最大隐藏状态参数;最后在隐藏状态序列优化回溯的基础上,通过对比模型的隐藏状态与数据的异常特征,完成电力监控网络入侵检测判定任务。实验结果表明,在CID-UNS网络入侵攻击融合数据集上,与KNN、SVM和RF等传统入侵检测判定模型,GA-APSO-HMM模型的P和R指标分别平均增涨了7.19%和5.26%,F和V指标分别平均降低了4.34%和4.12%,即本文GA-APSO-HMM网络入侵检测判定模型性能更优。综上所述,基于隐马尔可夫链构建提出的电力监控系统网络入侵检测判定算法的检测准确率和判定漏检率均相对较优,在电力监控系统领域中具有仿真研究意义。 展开更多
关键词 隐马尔可夫链 自适应粒子群算法 遗传算法 网络入侵判定
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广义隐Markov模型在基因识别中的应用 认领 引用
13
作者 李冬冬 王正志 《生物信息学》 2004年第1期18-21,共4页
广义隐Markov模型(GHMM)是基因识别的一种重要模型,但是其计算量比传统的隐Markov模型大得多,以至于不能直 接在基因识别中使用。根据原核生物基因的结构特点,提出了一种高效的简化算法,其计算量是序列长度的线性函数。在此 基础上,构... 广义隐Markov模型(GHMM)是基因识别的一种重要模型,但是其计算量比传统的隐Markov模型大得多,以至于不能直 接在基因识别中使用。根据原核生物基因的结构特点,提出了一种高效的简化算法,其计算量是序列长度的线性函数。在此 基础上,构建了针对原核生物基因的识别程序GeneMiner,对实际数据的测试表明,此算法是有效的。 展开更多
关键词 广义隐Markov模型 GHMM Viterbi算法 基因识别
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基于隐Markov模型和Bresenham算法的层位追踪法 认领 引用 被引量：3
14
作者 俞燕浓 方广有 《电子与信息学报》 EI CAS 北大核心 2009年第5期1140-1143,共4页
在探地雷达测量目的中,层位追踪是正确进行地质解释的基础。该文提出一种基于隐Markov模型和Bresenham算法的层位追踪法,该方法通过对探地雷达回波时延的跟踪,初步实现层位边缘检测,在此前提下进一步实现边缘连接,最终完成层位追踪。对... 在探地雷达测量目的中,层位追踪是正确进行地质解释的基础。该文提出一种基于隐Markov模型和Bresenham算法的层位追踪法,该方法通过对探地雷达回波时延的跟踪,初步实现层位边缘检测,在此前提下进一步实现边缘连接,最终完成层位追踪。对实测数据的处理结果表明:该文提出的层位追踪法在追踪精确度上远远优于单纯利用隐Markov模型的层位追踪法。 展开更多
关键词 探地雷达(GPR) 层位追踪 隐Markov Bresenham算法
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基于HMM+LSTM算法的网纹蜜瓜数字孪生体生长模型设计 认领 引用 被引量：2
15
作者 陆棚 刘明堂 +5 位作者 吴姗姗 李斌 李世豪 王长春 杨阳蕊 江恩慧 《灌溉排水学报》 CAS CSCD 2025年第5期122-132,共11页
【目的】提高农业水资源利用效率,开展农作物生长过程全生命周期的数字孪生体构建,加快我国智慧农业进程、助力农民制订优化管理策略。【方法】以网纹蜜瓜为例,选取河南省花园口引黄灌区为典型研究区,在相应气候条件下开展网纹蜜瓜生长... 【目的】提高农业水资源利用效率,开展农作物生长过程全生命周期的数字孪生体构建,加快我国智慧农业进程、助力农民制订优化管理策略。【方法】以网纹蜜瓜为例,选取河南省花园口引黄灌区为典型研究区,在相应气候条件下开展网纹蜜瓜生长全过程室内试验,基于物联网技术的观测网络,获取了网纹蜜瓜生长过程各项环境指标和生长状态实时监测数据;采用3ds Max三维建模软件和Unity 3D可视化平台,开发了网纹蜜瓜数字孪生模型,采用隐马尔可夫(Hidden Markov Model,HMM)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)算法,构建了网纹蜜瓜生长过程智能化推演模型。【结果】模拟结果表明,网纹蜜瓜种、苗、花、叶、果不同生长周期的数字孪生体整体识别正确率较高,其中种周期与苗周期准确率为85.3%,网纹蜜瓜叶周期的准确率为78.6%,平均周期准确率为82.8%。【结论】本文提出的基于无线传感器网络的数据采集端系统、HMM+LSTM算法生成网纹蜜瓜孪生体三维生长模型,实现了智慧农业的精准、高效、非破坏性可视化全过程孪生模拟,可推广应用于其他农作物孪生体构建。 展开更多
关键词 数字孪生 网纹蜜瓜 隐马尔可夫模型HMM 长短期记忆网络算法LSTM 智慧农业
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基于双层隐马尔可夫模型的英文词性标注研究 认领 引用 被引量：1
16
作者 赖威 金忠 《计算机与数字工程》 2025年第5期1226-1229,1268,共4页
论文在传统一阶隐马尔可夫模型的基础上,针对隐马尔可夫模型结构信息挖掘不全面的问题,提出了一种双层隐马尔可夫模型。双层隐马尔可夫模型在使用Baum-Welch算法的过程中将词性序列视为观测序列,通过Baum-Welch算法提取更多信息并最大... 论文在传统一阶隐马尔可夫模型的基础上,针对隐马尔可夫模型结构信息挖掘不全面的问题,提出了一种双层隐马尔可夫模型。双层隐马尔可夫模型在使用Baum-Welch算法的过程中将词性序列视为观测序列,通过Baum-Welch算法提取更多信息并最大化词性序列概率从而更加贴合实际情况,同时对Viterbi算法做了相应的改动。模型在Penn Treebank语料库和Groningen Meaning Bank语料库上进行10折交叉验证,并与传统一阶、二阶隐马尔可夫模型进行对比。结果表明双层隐马尔可夫模型相较传统一阶、二阶隐马尔可夫模型词性标注正确率更高。 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 Baum-Welch算法 词性标注 Viterbi算法 双层隐马尔可夫模型
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基于隐马尔可夫模型的居民用电异常辨识 认领 引用
17
作者 戚家伟 刘峥 +2 位作者 孙泽亚 王坤 林伟 《信息技术》 2025年第7期150-155,共6页
传统居民用电异常辨识方法忽略了数据概率特征的影响,导致辨识准确性低。因此,提出基于隐马尔可夫模型的居民用电异常辨识方法。建立双重随机的隐马尔可夫模型,递推提取用电数据概率特征;结合向前算法预测用电状态,将预测值映射成样本... 传统居民用电异常辨识方法忽略了数据概率特征的影响,导致辨识准确性低。因此,提出基于隐马尔可夫模型的居民用电异常辨识方法。建立双重随机的隐马尔可夫模型,递推提取用电数据概率特征;结合向前算法预测用电状态,将预测值映射成样本权重矩阵;调节预测值邻域半径,结合时间差获取用电状态离群参量,采用阈值实现居民用电异常辨识。实验结果表明:该方法能有效辨识出居民用电的三相功率状态,准确辨识了用电异常情况,异常偏置在0.09~0.16之间,数值较小,相对稳定,表明该方法具备可行性。 展开更多
关键词 居民用电 状态辨识 隐马尔可夫模型 向前算法 邻域半径
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RV减速器ABC改进CHMM方法故障诊断分析 认领 引用
18
作者 陈参 张利华 +1 位作者 万里瑞 孙志娟 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第12期223-226,235,共4页
为了提高RV减速器的诊断稳定性,提出了一种人工蜂群算法(ABC)改进连续隐马尔科夫模型(CHMM)方法,克服不同初值引起的训练结果变化,提升了模型的稳定性。研究结果表明:在系统出现故障的情况下会引起特定频段发生能量突变情况,频带能量内... 为了提高RV减速器的诊断稳定性,提出了一种人工蜂群算法(ABC)改进连续隐马尔科夫模型(CHMM)方法,克服不同初值引起的训练结果变化,提升了模型的稳定性。研究结果表明:在系统出现故障的情况下会引起特定频段发生能量突变情况,频带能量内存在明显的故障数据。优化模型相对CHMM模型获得了更大的输出概率,限制了故障分类过程。此类样本参数与错误分类诊断结果点共有7个,达到87.6%的准确率。优化模型准确率平均接近99%。该研究最终达到高效诊断RV减速器故障的状态,对提高同类传动系统的故障诊断效率具有很好的实际指导意义。 展开更多
关键词 故障诊断 RV减速器 连续隐马尔科夫模型 人工蜂群算法
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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 认领 引用
19
作者 蔡建峰 董彦彦 +2 位作者 刘明辉 季宁 李英男 《微型电脑应用》 2025年第1期163-166,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 BP神经网络 隐马尔科夫模型 施工隐患行为预测 Baum-Welch算法
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基于隐马尔可夫模型的事故安全风险态势感知模型 认领 引用
20
作者 杨赟 汤卫 《机械与电子》 2025年第11期22-27,共6页
为应对高风险制造企业频发、威胁生产运营和社会稳定的安全事故,利用事故历史数据,提出一种融合隐马尔可夫模型的安全风险态势感知方法。该方法通过刻画潜在风险状态及其转移规律,并结合改进的维特比算法推断最可能的风险演化路径,从而... 为应对高风险制造企业频发、威胁生产运营和社会稳定的安全事故,利用事故历史数据,提出一种融合隐马尔可夫模型的安全风险态势感知方法。该方法通过刻画潜在风险状态及其转移规律,并结合改进的维特比算法推断最可能的风险演化路径,从而实现对风险趋势的动态预测。实验结果表明,该方法能够精准揭示风险状态变化特征,显著提升风险识别与预测的准确性。研究成果为风险监测与预警体系的构建提供了新的思路与技术支持。 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 安全风险态势感知 维特比算法 风险预测
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