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一种基于RFID和HMM的设备智能控制模型
智能环境中的设备越来越多且越来越复杂，配置以及正确地使用这些设备变得更费时，也更容易出错。本文讨论了一种设备智能控制模型来辅助用户控制设备，该模型方法利用基于RFID的定位系统的传感器网络观测用户和设备状态数据，用户的活动通过任务模型分解和描述，待控制的环境设备状态作为用户子任务的效果。应用推理规则，任务模型被转化为HMM模型，当用户特定的动作序列被识别后，系统使用设备的状态动作关系表完成设备的后续操作序列。
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一文读懂NLP之HMM模型代码python实现与演示
一文读懂NLP之HMM模型代码python实现与演示1. 前言2 概率计算问题2.1 前向算法2.2 后向算法3 模型 ... 比算法
1. 前言
在上一篇《一文读懂NLP之隐马尔科夫模型（HMM）详解加python实现》中已经详细介绍了HMM模型的算法原理，这一篇主要是从零实现HMM模型。
定义HMM模型：
class HMM(object):
def __init__(self, n, m, a=None, b=None, pi=None):
# 可能的隐藏状态数
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python实现隐马尔科夫模型HMM
一份完全按照李航<<统计学习方法>>介绍的HMM代码，供大家参考，具体内容如下
#coding=utf8
'''''
Created on 2017-8-5
里面 ... 但为了百分百还原公式，就没有精简了。
@author: adzhua
'''
import numpy as np
class HMM(object):
def __init__(self, A, B, pi):
'''''
A: 状态转移概率矩阵
B: 输出观察概率矩阵 ...
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一种基于RFID和HMM的设备智能控制模型
智能环境中的设备越来越多且越来越复杂，配置以及正确地使用这些设备变得更费时，也更容易出错。本文讨论了一种设备智能控制模型来辅助用户控制设备，该模型方法利用基于RFID的定位系统的传感器网络观测用户和设备状态数据，用户的活动通过任务模型分解和描述，待控制的环境设备状态作为用户子任务的效果。应用推理规则，任务模型被转化为HMM模型，当用户特定的动作序列被识别后，系统使用设备的状态动作关系表完成设备的后续操作序列。
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基于HMM算法的Kinect工作台控制系统研究
手势识别是一种自然直接、简单丰富的人机交互方式，手势识别在日常生活中将会越来越多的被应用。本课题设计了一种基于 Kinect 设备的工作台控制系统。系统利用 Kinect 设备采集用户的手势信息，利用 HMM 算法实现训练数据与存储的手势数据进行比较，最后输出评价结果。得到的手势识别的结果经过 ARM9 处理器控制工作台的移动。本课题最终实现以较高的识别率控制了工作台的左移、右移、上移和 ...
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基于HMM模型的网络社区推荐技术
由于网络社区相关数据具有海量、强噪音、实时变化性大等特点。因此，如何满足网络用户高质量和实时性的社区推荐需求，使得用户获得准确的推荐服务成为备受关注的研究热点。本文结合Web使用挖掘和内容挖掘的思想，提出了一种基于隐马尔可夫模型即HMM模型来描述用户访问社区模式的挖掘模型，并运用该模型来获取用户访问社区的具有共性的模式序列，经验证，该技术能够发现用户访问社区的迁移模式，并反映用户的访问偏好，从而将某社区内部成员共同感兴趣的新社区推荐给该社区的其他成员。
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