CN119513521A 一种基于隐马尔可夫模型hmm的传感器数据检测优化方法 （杭州电力设备制造有限公司）_第1页
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一种基于隐马尔可夫模型HMM的传感器数据本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型HMM的传感器数据检测优化方法。隐马尔可夫模型HMM描述由一个HMM链随机生成不可观测的状态隐马尔可夫模型HMM建立好后，根据当前传感器出当前的状态判断值；在完成预测问题的过程最后根据已知参数的模型和观测序列来预测隐马尔可夫模型HMM过程的状态序列。本发明的有2夫模型HMM过程的状态序列。集合Q是高压柜电气设备内部运行一段时间的实际运行状态，其内部的值q为运行状态值；34.根据权利要求2或3所述的一种基于隐马尔可夫模型HMM的传感器数据检测优化方Ti＝1,2,3,…,N前向算法和后向算法联合约定算法定义的观测序列概率P(O4特征是，采用优化的非监督学习算法来计算确定极大似然估计的方法估计模型参数指的56数据检测精度的基于隐马尔可夫模型HMM的传感器述由一个HMM链随机生成不可观测的状态序列，再由状态序列生成一个观测序列的过程；HMM过程的状态序列。[0008]本发明提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的传感器数据检测模型，和端到端7[0029]在隐马尔可夫模型HMM的建立过程中，使用λ=(π,A，B)来表示隐马尔可夫模型λ下观测序列O出现的概λ)8λ)9[0072]如图1所述的实施例中，一种基于隐马尔可夫模型HMM的传感器数据检测优化方序列来预测隐马尔可夫模型HMM过程的状态序列。传感器监测的数据和高压电气设备的故障状态样本导入到HMM模型中，HMM模型建立好后，λ)λ)[0127]采用优化的非监督学习算法来计算确定极大似然估计的方法估计模型参数指的

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