基于改进隐马尔科夫模型的鲁棒用户行为识别

来源 :湖南大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yangqun0215

【摘要】

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提出了一种基于改进隐马尔科夫模型的用户行为识别方法.采用遗传算法用于优化隐马尔科夫模型的初始参数,将混沌算子代替遗传算法中高斯变异算子,以避免传统遗传算法在收敛过

【作者】

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何敏彭岚倩刘宏立胡久松

【机构】

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湖南大学电气与信息工程学院

【出处】

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湖南大学学报：自然科学版

【发表日期】

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2018年2期

【关键词】

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隐马尔科夫模型遗传算法 Baum-Welch算法用户行为识别 Hidden Markov Models Genetic algorithm Baum-W

【基金项目】

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国家自然科学基金资助项目(61771191) ,湖南省自然科学基金资助项目(2017JJ2052) ,教育部产学合作协同育人项目(201601004010)

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提出了一种基于改进隐马尔科夫模型的用户行为识别方法.采用遗传算法用于优化隐马尔科夫模型的初始参数,将混沌算子代替遗传算法中高斯变异算子,以避免传统遗传算法在收敛过程中的停滞和早熟问题,并有效解决传统隐马尔科夫模型中Baum-Welch算法对初始参数敏感的问题.此外,采用UCI中ADLs数据对用户行为进行识别,实验结果表明该方法具有很高的识别率和可靠性.

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