湖南省自然科学基金(07JJ3133)

作品数：4被引量：16H指数：2
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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104-107,110,共5页桂林 武小悦 
国家自然科学基金(70571083);湖南省自然科学基金资助项目(07JJ3133)
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...
关键词：隐MARKOV树 先验信息 序贯 故障诊断 减速器 
基于离散HSMM的故障预测模型被引量：6
《计算机应用研究》2008年第11期3320-3322,3327,共4页桂林 武小悦 
湖南省自然科学基金资助项目(07JJ3133)
提出了一种基于离散HSMM的故障预测模型,根据部分观测矢量预测系统下一时刻处于各个状态的概率。结合HSMM的前向—后向(FB)算法,给出了部分观测下HSMM的状态预测算法。将提出的模型应用于减速箱故障预测中,结果表明该方法可以有效地进...
关键词：隐半马欠可夫模型 故障预测 状态持续建模 前向—后向算法 
基于隐Markov树故障诊断的确定退火设计
《系统工程与电子技术》2008年第7期1359-1365,共7页桂林 武小悦 
湖南省自然科学基金资助课题(07JJ3133)
隐Markov树(HMT)模型故障诊断作为一种模式识别问题,其目标是得到最小分类误差。由于误分类率函数为分段线性常数,存在许多局部极小值,因此难以直接最小化。提出使用确定退火(DA)方法来最小化误分类率函数,通过在设计过程中随机化分类决...
关键词：隐MARKOV树 确定退火 最小分类误差 故障诊断 
部分可观测马尔可夫决策过程算法综述被引量：10
《系统工程与电子技术》2008年第6期1058-1064,共7页桂林 武小悦 
湖南自然科学基金资助课题(07JJ3133)
部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)是马尔可夫决策过程(MDP)的扩展,它允许系统的状态信息部分可知。但POMDP的可能应用大部分没有实现,这主要是因为缺乏有效的算法。POMDP的算法分为近似算法和精确算法,精确算法是构造近似算法的基础...
关键词：部分可观测马尔可夫决策过程 算法 综述 
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