chuỗi Markov

NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TIẾNG VIỆT SỬ DỤNG MÔ HÌNH CHUỖI MARKOV ẨN VÀ MẠNG NƠ-RON TÓM TẮT Luận văn tập trung vào nghiên cứu viêc kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo và mô hình chuỗi Markov ẩn trong nhận dạng tiếng nói.

Nhận dạng tiếng nói tiếng việt sử dụng mô hình chuỗi Markov ẩn và mạng nơ-ron

0000000240034.pdf

MÔ HÌNH CHUỖI MARKOV ẨN VÀ VẤN ĐỀ NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI IV.1. MÔ HÌNH MARKOV ẨN. BA BÀI TOÁN CƠ BẢN ĐỐI VỚI MÔ HÌNH MARKOV ẨN IV.2.1. Bài toán 3: Ước lượng tham số mô hình IV.3. NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI SỬ DỤNG MÔ HÌNH MARKOV CHƯƠNG V. MÔ HÌNH HYBRID KẾT HỢP MẠNG NƠ-RON VÀ MÔ HÌNH CHUỖI MARKOV ẨN V.1. DÙNG MẠNG NƠ-RON ƯỚC LƯỢNG XÁC SUẤT HẬU NGHIỆM V.2. CÁC MẠNG NƠ-RON NHƯ LÀ CÁC BỘ LƯỢNG TỬ HÓA VECTOR.

Ứng dụng hệ thống thông tin địa lý và chuỗi Markov trong đánh giá biến động và dự báo nhu cầu sử dụng đất đai

Phương pháp GIS và chuỗi Markov được sử dụng chính trong nghiên cứu này. Kết quả cho thấy, biến động đất đai giai đoạn 2005-2015 lên đến 54,2% diện tích tự nhiên. Nhu cầu đất đai theo dự báo của chuỗi Markov cho thấy, diện tích đất sản xuất nông nghiệp sẽ giảm để chuyển sang đất ở, đất chuyên dùng và nuôi trồng thủy sản. Nghiên cứu đã chứng minh khả năng hỗ trợ của công nghệ GIS và chuỗi Markov trong việc ra quyết định, quy hoạch sử dụng bền vững tài nguyên đất đai..

PHÂN TÍCH TÍNH ỔN ĐỊNH CỦA MÔ HÌNH THỊ TRƯỜNG LAO ĐỘNG

Các định lí Sarkovskii, phân nhánh chu kỳ bội và chuỗi Markov được dùng để chỉ ra sự tồn tại hiện tượng nhiễu loạn trong mô hình.. Từ khóa: điểm bất động, tính ổn định, hiện tượng nhiễu loạn 1 GIỚI THIỆU. Có rất nhiều bài báo khảo sát về mô hình thị trường lao động. Diamond (1982) đã xây dựng và chứng minh sự tồn tại của chu trình ổn định trong mô hình cạnh tranh lao động.

Một số kỹ thuật đánh giá hiệu năng phần mềm sử dụng Petri net và thử nghiệm trên công cụ Timenet

310405.pdf

chains Chuỗi Markov thời gian tiếp diễn DTMC Discrete-time Markov chain Chuỗi Markov thời gian rời rạc EMC Embedded Markov chain Chuỗi Markov nhún MRGP Markov regenerative process (semi-regenerative process) Quá trình Markov tái sinh MRS Markov renewal sequence Chuỗi Markov làm mới SMP Semi-Markov process Quá trình bán Markov SSO Single Sign-on Hệ thống xác thực một lần KPI Key Performance Indicator Chỉ số đánh giá hoạt động ix DANH MỤC BẢNG Bảng 1: Thông tin tham số của timed transition trong GSPN

Phát hiện sự kiện ngã sử dụng cảm biến Kinect.

000000295796-tt.pdf

Đánh giá các giải thuật nhận dạng ngã trên thế giới, đặc biệt là sự phù hợp của mô hình markov ẩn trong bài toán phát hiện sự kiện ngã, nghiên cứu chỉ ra mối liên hệ giữa các state ẩn (trong mô hình markov ẩn) với các state thấy được (trong mô hình chuỗi markov). Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu nhiều phương pháp phát hiện sự kiện ngã đã thực hiện trên thế giới. Vận dụng những phương pháp phù hợp để đưa ra những giải pháp cụ thể của bài toán 3 đặt ra trong đề tài.

Phương pháp mô hình hóa và đánh giá hiệu năng phần mềm - thử nghiệm áp dụng cho ứng dụng web

297525.pdf

M/G/1: hàng đợi không Markov. M/M/m: các hàng đợi Makov nhiều trạm dịch vụ. Hàng đợi Markov M/M/1 Là hàng đợi có quá trình đến Poisson với tốc độ , thời gian phục vụ có phân phối mũ tốc độ phục vụ với 1 server phục vụ và trạng thái hệ thống (kích thước bộ đệm) không giới hạn. Hàng đợi M/M/1 Lƣợc đồ trạng thái: 0ii-1 i+121λλ λµµµ...λµλ λµ µ Hình 1.8. Chuỗi Markov của hàng đợi M/M/1 Tất cả các tốc độ đến đều là.

Nghiên cứu về hệ thống hàng đợi và xây dựng chương trình mô phỏng mô hình trên công cụ mô phỏng GPSS

Chương 1 trình bày về các quá trình Markov, một kiến thức nền quan trọng của bài toán hàng đợi, và đưa ra công thức Chapman – Kolmogorov liên quan đến xác suất trạng thái của hệ thống và tốc độ dịch chuyển từ trạng thái i sang trạng thái j nào đó cho một chuỗi Markov với thời gian liên tục, được mô tả như sau:. Tỉ suất để quá trình X(t) sống ở trạng thái i là. Khi X(t) nhảy từ trạng thái i sang trạng thái j khả năng xảy ra biến cố đó là.

Ứng dụng ảnh phân giải cao SPOT để nghiên cứu biến động sử dụng đất huyện Thường Tín giai đoạn 2000 – 2011 và đưa ra dự báo tốc độ phát triển năm 2015

Có nhiều cách để dự báo tình hình sử dụng đất dựa trên các hàm toán học, chuỗi MARKOV là một trong các hàm dự báo phổ biến trong các mô hình dự báo và được chọn để sử dụng trong luận văn.. Huyện Thường Tín là một trong những huyện nằm trong phạm vi mở rộng của thành phố Hà Nội (từ ngày 1 tháng 8 năm 2008). Trong những năm qua, do yêu cầu của phát triển kinh tế - xã hội và quá trình phát triển đô thị hóa nên tình hình sử dụng đất của huyện có nhiều biến đổi.

Phân tích và phát hiện tiếng nói dựa trên đặc tính động phi tuyến

277289-tt.pdf

Mô hình Markov ẩnMô hình Markov ẩn (Hidden Markov model–HMM) là một công cụ tính toánmạnh mẽ cho mô hình hóa chuỗi thời gian. Nó cung cấp các thuật toán hiệu quảcho việc ước lượng trạng thái và tham số, nó tự động thực hiện điều chỉnh thờigian cho các tín hiệu bị nén hoặc giãn cục bộ. Nhữngmô hình Markov ẩn dựa trên chuỗi Markov nổi tiếng từ lý thuyết xác suất đượcdùng để mô hình hóa chuỗi sự kiện theo thời gian.

Nghiên cứu, đánh giá hiệu suất một số thuật toán quản trị tài nguyên trong mạng không dây

Một mô hình chuỗi Markov cho một tế bào trong hệ thống và giải pháp để đánh giá ngưỡng nhằm xác định tế bào là nóng hay lạnh. Các ví dụ mô phỏng để đánh giá hiệu quả các chiến lược cho thấy lược đồ gán kênh làm giảm đáng kể số lượng các cuộc gọi bị khoá trong hệ thống quá tải với một lượng lớn các tế bào nóng.. Chương 3 - Chiến lược gán kênh động

Xây dựng giao tiếp tiếng nói với phần mềm kế toán và quản trị doanh nghiệp sử dụng công cụ SPHINX.

000000273766.pdf

Mô hình Markov ẩn 1.5.1. Mô hình Markov ẩn là một chuỗi Markov mà trạng thái chỉ có thể quan sát được một phần. Ứng dụng phổ biến nhất của mô hình Markov ẩn là nhận dạng tiếng nói ở đó dữ liệu âm thanh là quan sát được và văn bản được nói là không quan sát được, ta có thể sử dụng các giải thuật nêu trên để tìm ra các từ được nói trong dữ liệu âm thanh. Các tham số của mô hình được rút ra có thể sử dụng để thực hiện các phân tích tiếp theo, ví dụ cho các ứng dụng nhận dạng mẫu.

Tối ưu hóa và đánh giá hiệu năng của tổ chức cache trong hệ thống vi xử lý thế hệ sau

000000277073.pdf

Chain Chuỗi Markov có thời gian liên tục D DIMM Dual In-line Memory Modules Module bộ nhớ hai hàng chân DMA Direct Memory Access Truy cập bộ nhớ trực tiếp DMC Dynamic Multi-core Chip Chip đa lõi linh hoạt DRAM Dynamic Random-Access Memory RAM động DRRIP Dynamic Re-Reference Interval Prediction (Dynamic RRIP) Dự đoán khoảng tham chiếu lại động DSM Distributed Shared Memory Bộ nhớ chia sẻ phân tán DSR Dynamic Spill Receive Nhận dữ liệu tràn tự động DTMC Discrete-Time Markov Chain Chuỗi Markov có thời

Sử dụng mô hình Markov ẩn để phân tích sự chuyển đổi trạng thái ngẫu nhiên của quá trình giá cổ phiểu

Sự phân bố thực nghiệm của một chuỗi giá cổ phiếu trong một thời gian cho thấy nó có thể là một phân phối hỗn hợp Gauss (ví dụ, xem biểu đồ của chuỗi giá cổ phiếu đóng cửa của CTG trong quí II năm 2019 được thể hiện trong Hình 1), mỗi phân phối thành phần Gauss tương ứng với một nhóm mức giá nào đó. Điều này dẫn đến ý tưởng mô hình hóa động thái của chuỗi giá cổ phiếu bằng một mô hình Markov ẩn với thời gian rời rạc, trong đó:.

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MARKOV ẨN ĐỂ NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TRÊN FPGA

tainguyenso.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MARKOV ẨN ĐỂ NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TRÊN FPGA Nguyễn Cao Quí 1. Nhận dạng, tiếng nói, mô hình Markov ẩn, FPGA. Mô hình Markov ẩn (HMM) là một mô hình thống kê, thích hợp ứng dụng trong việc nhận dạng mẫu: tiếng nói, hình ảnh và chữ viết…. Thứ nhất, mô hình có độ chính xác cao trong nhiều ứng dụng. Thứ hai, cấu trúc mô hình có thể thay đổi dễ dàng cho phù hợp với từng ứng dụng cụ thể..

Deeper Inside Finite-state Markov chains

The random Markov chain M(n, p) is a probability space over the set of Markov chains on the state set {1, 2. it makes us have a deeper understanding about a fundamental class of finite-state Markov chains, irreducible aperiodic Markov chain class. More importantly, it allows us to think about the new way to investigate deeperly the finite-state Markov chain theory basing on the Random Graph Theory..

Xích Markov, du động ngẫu nhiên và ứng dụng

XÍCH MARKOV, DU ĐỘNG NGẪU NHIÊN VÀ ỨNG DỤNG.

Nhận dạng tiếng nói tiếng Việt bằng mô hình markov ẩn

105636.PDF

Với mô hình liên tục và bán liên tục có một tỷ lệ nhất định không hoàn toàn chính xác của mô hình thống kê Trang 71 KẾT LUẬN Chương này chúng ta nghiên cứu về quy trình nhận dạng tiếng nói bằng mô hình Markov ẩn. Mô hình Markov ẩn là mô hình dựa trên xác suất so sánh mẫu, ở đó các mẫu tiếng nói tuần tự theo thời gian là kết quả của quá trình thống kê hay ngẫu nhiên.

Mô hình Markov ẩn và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói

Mô hình Markov ẩn và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói. Abstract: Giới thiệu mô hình Markov ẩn (Hidden Markov Model HMM) và lựa chọn mô hình HMM để nhận dạng tiếng nói. Khái quát về tiền xử lý tiếng nói và một số phương pháp trích chọn đặc trưng được sử dụng trong nhận dạng tiếng nói. Quá trình xây dựng mô hình HMM tự động cho các âm vị từ kho dữ liệu không gán nhãn âm vị được giải quyết thông qua thuật toán huấn luyện nhúng.

Mô hình Markov ẩn và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói