【摘 要】
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为解决隐马尔可夫模型(HMM)中参数很多,实际当中难以提供足够多训练数据的问题,根据观察值序列的状态分布情况,描述了一种基于状态加权合成的连续高斯混合密度隐马尔可夫模型
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为解决隐马尔可夫模型(HMM)中参数很多,实际当中难以提供足够多训练数据的问题,根据观察值序列的状态分布情况,描述了一种基于状态加权合成的连续高斯混合密度隐马尔可夫模型(CGHMM)训练算法,对多个CGHMM模型进行加权合成,并将此方法应用于轴承故障诊断进行仿真实验.实验结果表明,平均训练时间为12.86 s,诊断时间为0.189 s,诊断准确度为96％.可见,多样本状态加权合成的CGHMM轴承故障诊断方法确实有效可行,具有良好的应用前景.
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