matlab常见的错误提示及其解决方法 (2011-07-23 09:08:09) 分类：matlab学习 标签： matlab 常见错误 原因 解决方法 it 今天在百度知道上收到求助，说想知道matlab常见错误。个人虽然也学了点matlab皮毛，并且碰过不少问题，但从没有认真总结过常见的错误。于是上网搜索一番，整理出常见的错误，当前以整理出的内容如下，不足之处待以后补充，也期待看到此篇博文的朋友帮忙指出不足。 1.Undefined function or variable "U" 中文解释：函数或变量 U 没有定义 出错原因：函数或变量 U 没有定义 解决办法：仔细检查错误所指向的位置，寻找没有定义的函数或者变量，加以定义。 2.Unexpected MATLAB expression. 中文解释：不规范的matlab表达式 出错原因：少了运算符号，或者括号等情况 解决办法：仔细检查错误所指向的位置，检查是否少了乘号，或者逗号、分号、括号等。 3.Subscript indices must either be real positive integers or logicals
中文解释：下标索引必须是正整数类型或者逻辑类型 出错原因：在访问矩阵（包括向量、二维矩阵、多维数组，下同）的过程中，下标索引要么从 0 开始，要么出 现了负数。注：matlab 的语法规定矩阵的索引从 1 开始，这与 C 等编程语言的习惯不一样。 解决办法：自己调试一下程序，把下标为 0 或者负数的地方修正。 4.Matrix dimensions must agree 中文解释：矩阵的维数必须一致 出错原因：这是由于运算符(= + - / * 等)两边的运算对象维数不匹配造成的，典型的出错原因是错用了矩阵运 算符。matlab 通过“.”来区分矩阵运算和元素运算。 解决办法：自己调试一下程序，保证运算符两边的运算对象维数一致。 5.Function definitions are not permitted at the prompt or in scripts 中文解释：不能在命令窗口或者脚本文件中定义函数 出错原因：一旦在命令窗口写 function c = myPlus(a,b)，此错误就会出现，因为函数只能定义在 m 文件中。 关于脚本文件和 m 文件的区别可查阅 matlab 基础书。 简言之： 1) 如果你写成 function 的形式，那么必须写在 m 文件中，且以function 开头（即 function 语句前不能包含其他语句，所有语句必须放在function 中，当然，function 的定义可以有多个，各 function 之间是并列关系，不能嵌套）； 2) 如果你写成脚本的形式，则既可以写在命令窗口中，也可以写在 m 文件中，但两者均不能包含 function 语句（即不能进行函数的定义） 解决办法：新建一个 m 文件，然后再进行函数的定义
隐马尔科夫模型 一、引入 二、定义 三、隐马尔科夫模型的计算 （1）估值问题 （2）解码问题 （3）训练问题 四、隐马尔科夫各种结构 H M M的由来 ?1870年，俄国有机化学家V l a d i m i r V.M a r k o v n i k o v第一次提出马尔科夫模型 ?马尔可夫模型和马尔可夫链
? 隐式马尔可夫模型(H M M ) 马尔可夫性 ? 如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”，则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程 ? X (t+1) = f(X(t)) 马尔可夫链 ? 时间和状态都离散的马尔科夫过程称为马尔科夫链。 设在时刻t 的随机变量用t S 表示，其观察值用t s 表示，则如果当11s S ，
22s S =,……，t t s S =的前提下，11++=t t s S 的概率是如下式所示，则称为n 阶Markov 过程。 )|()|(1 1 111111t n t t n t t t t t t t s S s S P s S s S P +-+-++++===== (1) 这里t S 1 表示1S ，2S ，……，t S ，t s 1 表示1s ，2s ，……，t s ，t t s S 11=表示11s S =， 22s S =，……，t t s S =。特别的当如下式成立时，则称其为1阶Markov 过程， 又叫单纯马尔可夫过程。 )|()|(111 111t t t t t t t t s S s S P s S s S P =====++++ (2) 即：系统在任一时刻所处的状态只与此时刻的前一时刻所处的状态有关。而且，为了处理问题方便，考虑式（2）右边的概率与时间无关的情况，即： )|[)1,(1i t j t ij s S s S P t t P ===++ （3）
matlab常用操作备忘（1）2007-11-30 22:01:06 分类： 北京理工大学 20981 陈罡 帮助朋友做几个数据的卷积的仿真，一用才知道，呵呵，发现对不住偶的导师了。。。好多matlab的关键字和指令都忘记了。特意收集回顾一下： （1）管理命令和函数 addpath :添加目录到MATLAB搜索路径 doc :在Web浏览器上现实HTML文档 help :显示Matlab命令和M文件的在线帮助 helpwin helpdesk :help 兄弟几个 lookfor :在基于Matlab搜索路径的所有M文件中搜索关键字 partialpath:部分路径名 8*) path :所有关于路径名的处理 pathtool :一个不错的窗口路径处理界面 rmpath :删除搜索路径中指定目录 type :显示指定文件的内容 ver :版本信息 version :版本号 web :打开web页 what :列出当前目录吓所有的M文件 Mat文件和 Mex文件 whatsnew :显示readme文件 which :显示文件位置 （2）管理变量和工作区 clear :从内存中删除所有变量，clear x y z是删除某个变量 disp :显示文本或数组内容 length :数组长度(最长维数) load :重新载入变量(从磁盘上) mlock :锁定文件，防止文件被错误删除 munlock :解锁文件 openvar :在数组编辑器中打开变量 pack :整理内存空间 save :保存变量到文件 8*) size :数组维数
who whos :列出内存变量 workspace :显示工作空间窗口 （3）管理命令控制窗口(command窗口) clc :清空命令窗口 echo :禁止或允许显示执行过程 format :设置输出显示格式 home :光标移动到命令窗口左上角 more :设置命令窗口页输出格式 （4）文件和工作环境 cd :改变工作目录 copyfile :复制文件 delete :删除文件和图形对象 diary :把命令窗口的人机交互保存到文件 dir :显示目录 edit :编辑文本文件 fileparts :返回文件的各个部分 fullfile :使用指定部分建立文件全名 inmem :返回内存(伪代码区)的matlab函数名 ls :在unix系统中列出目录(win中亦可) matlabroot :根目录 mkdir :新建目录 open :打开文件 pwd :显示当前目录 tempdir :返回系统临时目录的名字 tempname :随机给出一个临时字符串(可用作文件名) ! :直接调用操作系统command命令 （5）启动和推出matlab matlabrc :Matlab的启动M文件 exit quit :退出Matlab startup :运行matlab启动文件 （6）程序设计 builtin :从可重载方法中调用内置函数 eval :执行包含可执行表达式的字符串
第24卷 第2期 2007年6月 河 北 省 科 学 院 学 报Journal of the Hebei Academy of Sciences Vol .24No .2June 2007 文章编号:1001-9383(2007)02-0008-04 基于离散隐马尔科夫模型的语音识别技术 高清伦,谭月辉,王嘉祯 (军械工程学院计算机工程系,河北石家庄 050003) 摘要:概述语音识别技术的基本原理,对当前三种主要识别技术———动态时间规整技术、隐含马尔科夫模型 技术及人工神经网络技术进行比较,重点介绍基于离散隐马尔科夫模型(DH MM )的语音识别系统的实现。关键词:语音识别;隐马尔科夫模型;动态时间规整;人工神经网络中图分类号:T N912.34 文献标识码:A Speech recogn iti on technology ba sed on d iscrete H MM GAO Q ing 2l un,TAN Yue 2hu i,WAN G J i a 2zhen (D epart m ent of Co m puter Engineering,O rdnance Engineering College,Shijiazhuang Hebei 050003,China ) Abstract:The conditi on and the basic p rinci p le of s peech recogniti on technol ogy are intr oduced,three differ 2ent kinds of s peech recogniti on syste m s such as DT W ,H MM ,ASR are compared,and p lace e mphasis on how t o realize DH MM in s peech recogniti on syste m is p resented e mphatically . Keywords:Speech recogniti on;H idden Markov Model (H MM );Dyna m ic Ti m e W ar p ing (DT W );A rtificial Neural Net w ork (ANN ) 语音识别技术是语音信号处理技术一个重要的研究方向,是让机器通过识别和理解过程把人 类的语音信号转变为相应的文本或命令的技术,它属于多维模式识别和智能计算机接口的范畴,涉及到声学、语音学、语言学、计算机科学、信号与信息处理和人工智能等诸多学科,是21世纪衡量一个国家信息科学技术发展水平的重要标准之一。 1语音识别技术概述 语音识别系统本质上是一种模式识别系统, 目前有很多语音识别算法,但其基本原理和基本 技术相似。一个完整的语音识别系统一般都包括有特征提取、模式匹配和参考模式库3个基本单元,它的基本结构如图1所示。 (1)特征提取 所谓特征提取就是从语音信号中提取用于语 音识别的有用信息,其基本思想是将预处理过的信号通过一次变换,去掉冗余部分,而把代表语音本质特征的参数抽取出来,如平均能量、平均跨零率、共振峰、LPC 系数、MFCC 系数等。 图1语音识别系统基本结构 (2)模式匹配 这是整个语音识别系统的核心,它是根据一定规则(如H MM )以及专家知识(如构词规则、语法规则、语义规则等),计算输入特征与参考模式 3收稿日期:2007-01-26 作者简介:高清伦(1976-),男,河北沧州人,硕士,主要从事信息工程理论应用方面的研究.
1、安装MATLAB7时弹出以下警告对话框，显示 " The installer cannot read the mwinstall.dll file, This is probably due to a CD reader which can only read files with an eight.three naming convention. Please see the technical support page at " 解决的办法是在【我的电脑】-右键-【属性】然后选择【高级】-【环境变量】，将环境变量中位于上部的用户变量中的TEMP和TMP修改为C:/temp即可，并备份好原来的路径。安装文件一定要放在英文目录下，如：E:\software\matlab 7.0就可以，而E:\软件\matlab 7.0就不行。 2、我的matlab7.0也出现这种毛病，打开就自动关闭，请问怎么解决？ 完成后你会发现打开后一会就自动关闭，不要惊慌，你的机器cpu一定是amd的，在你的安装文件夹下找到atlas_Athlon.dll文件，是用来让amd芯片进行正常工作的。因为当初mathwork公司是以intel芯片为目标的。找到这个文件比如路径是D:MA TLAB7 \bin\win32\atlas_Athlon.dll，再次右键单击我的电脑属性，高级，环境变量，系统变量新建变量名:BLAS_VERSION，值为D:MATLAB7 \bin\win32\atlas_Athlon.dll 3、问题： 启动Matlab以后显示： The element type "name" must be terminated by the matching end-tag "". Could not parse the file: d:\matlab7\toolbox\ccslink\ccslink\info.xml 解决： 打开matlab7.0就出现如下的提示 The element type "name" must be terminated by the matching end-tag "". Could not parse the file: d:\matlab7\toolbox\ccslink\ccslink\info.xml. 解决方法是： 找到d:\matlab7\toolbox\ccslink\ccslink\info.xml 这个文件（如果是装在C盘则在C盘目录下），一定要用写字板打开这个文件，找到有一行这样的
matlab常见错误命令 >> a=【0 1 2 3 4 5 6 7 8 9】 ??? a=【0 1 2 3 4 5 6 7 8 9】 Error: The input character is not valid in MATLAB statements or expressions. error ['er?]n. 错误,过失input ['input]n. 输入character ['k?rikt?]n. 个性,字符,人物valid ['v?lid]a。有确实根据的,有效的,正当的statement ['steitm?nt]n. 声明,陈述expression [iks'pre??n]n. 表达,表示,表现,表情,措辞,词句expressions n.表示式公式>> x=-5:5;y=-5:5;z=x^2+y^2;polt(x,y,z) Error using ==> mpower Matrix must be square. matrix ['meitriks]n. 母体,子宫，细胞，脉石,字母n.矩阵 square [skw??]n. 正方形,街区,平方a. 正方形的,正直的,公正的v. 一致,符合,使...成方形>> x=-5:5;y=-5:5;z=x.^2+y.^2;polt(x,y,z) Undefined function or method 'polt' for input arguments of type 'double'. undefined ['?ndi'faind]未定义的function ['f??k??n]n.功能,函数,重大聚会vi. 运行,起作用method ['meθ?d]n. 方法,办法argument ['ɑ:gjum?nt]n. 辩论,争论,论据,理由
基于隐马尔科夫模型的股指预测和股指期货模拟交易研究 张莎莎河南大学在读研究生商学院 引言 计算标的股票价格的加权值得到的结果，即是股票指数。股指期货也可称为股价指数期货、期指，是指以股价指数为标的物的标准化期货合约，双方约定在未来的某个特定日期，可以按照事先确定的股价指数的大小，进行标的指数的买卖，到期后通过现金结算差价来进行交割。2010年2月20日，中国金融期货交易所沪深300股指期货合约，以及详细的业务规程，由中国证监会正式批准施行。自2010年4月16日以来，在上海和深圳将近有300个股票指数期货合约正式开始交易。与股指期货相对应的是套期保值、组合风险管理和风险套利。对股票指数的预测，如果投资者判断的方向正确，那么就可以获得高回报，否则他们将遭受巨大损失。无论是在哪个或者领域，人们都希望找到一种能够预测股票走势的定量方法，以达到获得超额收益的目的。所谓的市场时机，就是要选择购买（做多）和卖出（做空）的时间，创造一套模拟程序来预测指数走势。根据时间和方法的选择，可划分为基本的定时和定时技术。基于时机的宏观经济，能够影响资产价格或行业预测的资产价格，一般适用于长期市场，决定未来发展趋势；而定时技术的选择，即使是在重复类似的交易价格的前提下，来确定资产价格的趋势，只要有足够的自由裁量权的赢家还是可以获得超额收益，主要适用于短期市场甚至高频市场。早在上世纪八十年代末，就有国外学者把隐马尔可夫模型定义为一个双重嵌套的随机过程。而国内金融工程领域对该模型的研究尚处于不成熟阶段。罗军2009年做出的广发证券研究报告表明，在国内，该模型在周择时的应用上还是卓有成效的。 一、相关理论 （一）马尔科夫过程 马尔科夫过程，指的是一类具有马尔科夫性的随机过程，因安德烈·马尔可夫（A.A.Markov，1856－1922）而得名。对于这个过程，如果该过程当前的状态是确定的，那么与之相应的过去的历史状态和以后的未来状态是不相关的。可将其定义如下：
1.Subscript indices must either be real positive integers or logicals 中文解释：下标索引必须是正整数类型或者逻辑类型 出错原因：在访问矩阵（包括向量、二维矩阵、多维数组，下同）的过程中，下标索引要么从 0 开始，要么出现了负数。注：matlab 的语法规定矩阵的索引从1 开始，这与 C 等编程语言的习惯不一样。 解决办法：自己调试一下程序，把下标为 0 或者负数的地方修正。 2.Undefined function or variable "U" 中文解释：函数或变量 U 没有定义 .出错原因及解决办法：可能变量名输入错误，仔细检查 3.Matrix dimensions must agree 中文解释：矩阵的维数必须一致 出错原因：这是由于运算符(= + - / * 等)两边的运算对象维数不匹配造成的，典型的出错原因是错用了矩阵运算符。matlab 通过“.”来区分矩阵运算和元素运算。 解决办法：自己调试一下程序，保证运算符两边的运算对象维数一致。 4.Function definitions are not permitted at the prompt or in scripts 中文解释：不能在命令窗口或者脚本文件中定义函数 出错原因：一旦在命令窗口写 function c = myPlus(a,b)，此错误就会出现，因为函数只能定义在 m 文件中。关于脚本文件和 m 文件的区别请查阅 matlab 基础书。简言之： 1) 如果你写成 function 的形式，那么必须写在 m 文件中，且以 function 开头（即 function 语句前不能包含其他语句，所有语句必须放在 function 中，当然，function 的定义可以有多个，各 function 之间是并列关系，不能嵌套）； 2) 如果你写成脚本的形式，则既可以写在命令窗口中，也可以写在 m 文件中，但两者均不能包含 function 语句（即不能进行函数的定义） 解决办法：新建一个 m 文件，然后再进行函数的定义 5.One or more output arguments not assigned during call to '...' 中文解释：在调用...函数过程中，一个或多个输出变量没有被赋值 出错原因：函数如果带有输出变量，则每个输出在返回的时候都必须被赋值。容易出现这个错误的两个地方是：在部分条件判断语句（如 if ）中没有考虑到输出变量的返回值。 在循环迭代过程中部分变量的维数发生了变化。 解决办法：调试程序，仔细查看函数返回时各输出变量的值。更好的方法是：在条件判断或者执行循环之前对所使用的变量赋初值。 6.??? Index exceeds matrix dimensions.
Matlab常见语法错误 Subscript indices must either be real positive integers or logicals 中文解释：下标索引必须是正整数类型或者逻辑类型 出错原因：在访问矩阵（包括向量、二维矩阵、多维数组，下同）的过程中，下标索引要么从0 开始，要么出现了负数。注：matlab的语法规定矩阵的索引从1 开始，这与C 等编程语言的习惯不一样。 解决办法：自己调试一下程序，把下标为0 或者负数的地方修正。关于矩阵的各种访问方式。 举例： 【错误代码】： 1.for s = 0:0.2:2 2. a(s) = 4 * s - 1; 3.end 复制代码 【正确代码】： 1. 2.for s = 1:10 3. a(s) = 4 * s - 1; 4.end 复制代码 当然，这样的赋值使用循环是低效的，因此不提倡
Undefined function or variable "a" 中文解释：函数或变量 a 没有定义 出错原因及解决办法： 1. 如果 a 是变量，则参见[原创]写给学习 matlab 的新手们一贴中技巧 6 后半部分 2. 如果 a 是函数，则这是因为matlab在所有已添加的路径中都无法找到该函数对应的m 文件而导致的，对此，把该m文件移动到当前路径下再运行便可。（注：何谓“所有已添加的路径”——在命令窗口中输入 pathtool 可以查看；何谓“当前路径”——在命令窗口中输入 pwd 可以查看） 举例： myPlus.m： 1.function d = myPlus(a,b) 2. d = a + b; 复制代码 【错误调用】： 命令窗口： 1.>> z = myPlus(a,b) 复制代码 【正确调用】： 命令窗口： 1.>> x = 2; 2.>> y = 5; 3.>> z = myPlus(x,y) 复制代码
基于隐马尔可夫模型（hmm）的模式 识别理论 报告人： 时间：2020年4月21日 地点：实验室
概述 基于隐马尔可夫模型（hmm）的模式识别方法在模式识别中有着广泛的应用。如语音识别、手写字识别、图想纹理建模与分类。hmm还被引入移动通信核心技术“多用户的检测”。近年来，另外在生物信息可学、故障诊断等领域也开始得到应用。 近几年已经已被学者用于人脸识别的研究之中，是今年来涌现出来的优秀人脸识别方法之一。 经过不断改进，尤其是最近的嵌入式隐马尔可夫模型（ehmm）已经在人脸识别方面取得很大的进展，经过实验，识别率较高，有很好的鲁棒性等优点。 隐马尔可夫模型基本理论依据来源于随机过程中马尔可夫过程理论。
马尔可夫及其马尔可夫过程 马尔可夫（A. Markov ，1856—1922）俄国数学家. 他开创了一种无后效性随机过程的研究，即在已知当前状态的情况下，过程的未来状态与其过去状态无关，这就是现在大家熟悉的马尔可夫过程.马尔可夫的工作极 大的丰富了概率论的内容，促使它成为自然科学和技术直接有关的最重要的数学领域之一. 在工程技术方面目前已被广泛用于通信，模式识别方面。
x(t) 与马尔可夫过程相关的概念. 随机变量与随机过程把随机现象的每个结果对应一个数，这种对应关系 称为随机变量.例如某一时间内公共汽车站等车乘客的人数，电话交换台 在一定时间内收到的呼叫次数等等，都是随机变量的实例. 随机过程随机过程是一连串随机事件动态关系的定量描述.即和“时间” 相关的随机变量。一般记为x(t)。比如在一天24小时，在每个整点时刻徐 州火车站的旅客数量。 马尔可夫过程与马尔可夫链设x(t)是一随机过程，过程在时刻t0+1所处 的状态与时刻t0所处的状态相关，而与过程在时刻t0之前的状态无关，这 个特性成为无后效性.无后效的随机过程称为马尔可夫过程(Markov Process). 举例：比如在万恶的旧社会流离失所的百姓在每天的饥饿程度是一个随机 过程。假如他们在t0时刻（今天）的饥饿状态是五分饱，他们在t0+1所 （明天）的饥饿状态的概率取决于t0时刻（今天），而和t0时刻（今天） 之前（昨天、前天。。。）无关。这样的一个随机过程就是一个马尔可 夫过程。
MATLAB常用指令 1．常用命令-->管理命令和函数 addpath 添加目录到MATLAB搜索路径 doc 在Web浏览器上现实HTML文档 help 显示Matlab命令和M文件的在线帮助 helpwin helpdesk help lookfor 在基于Matlab搜索路径的所有M文件中搜索关键字partialpath 部分路径名 path 所有关于路径名的处理 pathtool 一个不错的窗口路径处理界面 rmpath 删除搜索路径中指定目录 type 显示指定文件的内容 ver 版本信息 version 版本号 web 打开web页 what 列出当前目录吓所有的M文件Mat文件和Mex文件whatsnew 显示readme文件 which 显示文件位置 （返回） 2．常用命令-->管理变量和工作区(输入输出、内存管理等) clear 从内存中删除 disp 显示文本或数组内容 length 数组长度(最长维数) load 重新载入变量(从磁盘上) mlock 锁定文件，防止文件被错误删除 munlock 解锁文件 openvar 在数组编辑器中打开变量 pack 整理内存空间 save 保存变量到文件8*) size 数组维数 who 列出内存变量 whos 列出内存变量,同时显示变量维数 workspace 显示工作空间窗口 （返回） 3．常用命令-->管理命令控制窗口(command窗口) clc 清空命令窗口 echo 禁止或允许显示执行过程 format 设置输出显示格式 home 光标移动到命令窗口左上角 more 设置命令窗口页输出格式 （返回）
摘要：随着移动应用的普及，作为恶意行为识别的基础，移动应用端的行为模式分析也成为当前研究热点。本文创新地从系统环境数据入手，通过对系统多方面数据的监控，建立隐马尔可夫模型，使用该模型对后续行为产生的系统环境数据进行隐马尔科夫估值计算，从而实现对后续行为模式的识别，同时在后续识别过程中不断优化模型。本文通过实验证明该方式具有一定有效性，为移动应用端行为模式识别提供了更多可能。 关键词：移动应用端；隐马尔可夫模型；行为模式 中图分类号：tp311.5 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2016）19-0173-03 0 引言 在移动设备迅速普及的今天，开展移动安全性研究势在必行。目前针对移动应用端恶意行为检测的方式主要是对移动应用端的应用程序进行反编译，分析其源码是否存在于恶意行为代码特征库，以此作为评判标准。但随着恶意行为代码特征库的不断增加会导致系统开销增大，检测速度变慢。另外，随着黑客们使用的代码混淆技术的发展，也使之能够逃避这种静态分析手段[1]。 因为程序的运行会造成系统环境数据变化，所以系统环境数据可以反映系统运行情况。本文提出一种基于隐马尔可夫模型的行为模式识别方式，通过对移动应用端系统运行环境的cpu使用率、内存使用率、进程数、服务数、流量数监测获得时间序列数据，对特定行为进行隐马尔科夫建模，以待测行为的时间序列与特定的模型之间相似度为评判标准，并在每次评判之后优化模型[2]。该方法目的在于有效识别行为模式，对移动端恶意行为分析的后续研究提供前提，丰富了行为检测的手段，具有一定的实用价值。 1 马尔可夫模型介绍 2 隐马尔可夫模型介绍 2.1 隐马尔可夫模型 在马尔可夫模型中，每一个状态代表一个可观察的事件。而在隐马尔科夫模型中观察到的事件是状态的随机函数，因此隐马尔科夫模型是一双重随机过程，其中状态转移过程是不可观察的，而可观察的事件的随机过程是隐蔽的状态转换过程的随机函数（一般随机过程）[3]。对于一个随机事件，有一观察值序列：o=o1，o2，…ot，该事件隐含着一个状态序列：q=q1，q2，…qt。 2.2 隐马尔科夫模型使用前提 假设1：马尔可夫性假设（状态构成一阶马尔可夫链）p（qi|qi-1…q1）=p（qi|qi-1）假设2：不动性假设（状态与具体时间无关）p（qi+1|qi）=p（qj+1|qj），对任意i，j 成立。 假设3：输出独立性假设（输出仅与当前状态有关）p（o1，…ot|q1，…，qt）=∏p（ot|qt）隐马尔科夫模型在解决实际问题的过程中，需要事先知道从前一个状态st-1，进入当前状态st的概率p（st|st-1），也称为转移概率，和每个状态st产生相应输出符号ot的概率p（ot|st），也称为发射概率。描述它的数学表达式为：λ={n，m，a，b，∏}，下面对各个参数逐一描述： n表示隐状态s的个数，其取值为{s1，s2，…，sn}， m表示显状态o的个数，其取值为{o1，o2，…，on}， 2.3 隐马尔科夫可以解决的三个问题 ①评估问题：已知一个显状态序列o={o1，o2，…，on}，并且有确定的λ={n，m，a，b，∏}组成的hmm参数，求发生此显状态的概率p（o|hmm）有效的解决算法是前向算法。 3 基于隐马尔科夫的移动应用端行为模式识别 3.1 获取时间序列
基于隐马尔可夫模型的入侵检测方法 赵婧，魏彬，罗鹏 摘要:针对当前网络安全事件频发以及异常检测方法大多集中在对系统调用数据的建模研究上等问题，提出一种基于隐马尔可夫模型的入侵检测方法。该算法基于系统调用和函数返回地址链的联合信息来建立主机进程的隐马尔可夫模型。此外，针对常用训练方法存在的不足，设计了一种快速算法用以训练模型的各个参数。实验结果表明:基于系统调用和函数返回地址链的联合信息的引入能够有效区分进程的正常行为和异常行为，大幅度降低训练时间，取得了良好的运算效果。 关键词:入侵检测;隐马尔可夫模型;系统调用序列 入侵检测作为一种网络安全防卫技术，可以有效地发现来自外部或内部的非法入侵，因此针对入侵检测算法的研究具有重要的理论和很强的实际应用价值。 基于动态调用序列对系统的入侵行为进行发掘是入侵检测领域主要的检测方法之一。自Forrest在1996年首次提出使用系统调用进行异常检测的思路和方法以来，有很多基于此的改进算法被提出。 文献提出一种基于频率特征向量的系统调用入侵检测方法，将正常系统调用序列抽取出的子序列的频率特征转换为频率特征向量。文献提出基于枚举序列、隐马尔科夫2种方法建立系统行为的层次化模型。然而，这类方法在误报率以及漏报率方面仍与实际需求有着一定的差距。 此外，由于隐马尔可夫模型(hiddenmarkovmodel，HMM)是一种描述离散时间内观察数据非常强大的统计工具，因此在基于主机的入侵检测研究中，HMM方法是目前重要的研究方向之一。 美国新墨西哥大学的Warrender等首次于1999年在IEEESymposiumonSecurityandPrivacy 会议上提出将HMM应用于基于系统调用的入侵检测中。2002年，Qiao等提出使用HMM对系统调用序列进行建模，利用TIDE方法划分状态序列的短序列，建立正常数据的状态短序列库来进行检测。2003年，Cho等提出用HMM对关键的系统调用序列进行建模。文献设计了一种双层HMM模型进行入侵检测，而其中所用到的训练方法存在局部最优以及时间效率较低等问题限制了其在实际中的应用。文献依据在网络数据包中发现的频繁情节，设计了基于HMM的误用检测模型。文献设计了一种基于节点生长马氏距离K均值和HMM的网络入侵检测方法。近些年，针对此方面的研究热度依然不减。然而，从目前的研究情况看，虽然基于隐马尔可夫模型的入侵检测技术能取得较好的检测效果，但是也存在着如下几个问题: 1)基于HMM的入侵检测技术主要集中在对主机的命令序列或者系统调用序列进行建模，单一的数据源提供的信息较少，因此检测效果仍然不够理想。 2)在线学习问题，隐马尔可夫模型的建立需要消耗大量的时间和空间对参数进行调整学习，这导致了HMM难以得到有效的利用。综上所述，为克服现有模型算法所存在的问题，提出一种新的基于系统调用和进程堆栈信息的HMM入侵检测方法，该方法的主要思想是将系统调用和函数返回地址信息作为检测数据源，并利用HMM来构建主机特权进程的正常行为模型。其次，针对经典模型训练法存在局部最优且算法的复杂度较高等问题，设计一个更为简单的训练算法来计算HMM的参数，进而提升算法效率。最后，设计了附加观察值和附加状态等参数，用以消除非完备的数据以及零概率对模型的影响。 1、隐马尔可夫模型 马尔可夫模型中的每个状态都与一个具体的观察事件相互对应，但实际问题可能会比Markov链模型所描述的情况更复杂，人们所能观察到的事件一般情况下并不是与状态完全
隐马尔科夫模型 1.隐马尔科夫模型的定义及相关术语 定义：隐马尔科夫模型是关于时序的模型，其描述一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的随机状态序列，再由各个状态生成一个观测，从而生成可观测的随机序列的过程。 状态序列：隐藏的马尔科夫链随机生成状态序列； 观测序列：每一个状态可以生成一个观测，则状态序列可以生成观测序列。 模型参数：隐马尔科夫模型有三个参数：初始概率分布π，状态转移概率分布A，观测概率分布B。 2隐马尔科夫模型建立基于的假设 （1）齐次马尔科夫性假设。 隐藏的马尔科夫链在任意时刻t的状态只依赖于其前一刻的状态，与其他时刻的状态和观测无关，也与t时刻无关。 （2）观测独立性假设。 任意时刻的观测只与本时刻的状态有关，与其他状态及观测无关。 3隐马尔科夫的三个问题 （1）概率计算问题。给定隐马尔科夫模型λ=（π，A，B）和观测序列O，计算在该模型下，该观测序列出现的概率。 （2）学习问题。隐马尔科夫模型参数的学习。给定观测序列，估计模型λ=（π，A，B）的参数，使得在该模型下该观测序列出现的概率最大。 （3）预测问题。给定模型参数和观测序列，求最有可能的状态序列。 4.概率计算 前向计算和后向计算。<统计学习方法>P177有例子。 5.学习算法 （1）监督学习。 根据观测序列和状态序列组合。采用极大似然的思想估计状态转移概率：
^1a =ij ij N j A Aij =∑ 其中，ij A 表示训练集中状态i 转移到状态j 中频数。 同样可以得到，状态为j 观测为k 的概率： ^1jk ij M jk k B b A ==∑ （2）非监督学习方法。 当我们只知道观测序列O 而不知道状态序列I 时，可以将状态序列I 看做隐变量，从而采用EM 算法进行求解,则我们要求解的目标是： (|)(|,)(|)I P O P O I P I λλλ=∑ EM 算法的E 步： Q 函数： 其中(,|)(|,)|P I O P I O P λλλ---= （O ），因为分母为常数，所以省略。即上式仍符合： (,)=(log (,|)|,)I Q E P O I O λλλλ--的形式。 有： i11112221(,|)=()()...()i i i i iT iT iT T P O I b o a b o a b o λπ- 则： i1()(1)()11(,)log (,|)(log())(,|)(log(()))(,|) T T i t i t i t t I I t I t Q P O I a P O I b o P O I λλπλλλ---- +===++∑∑∑∑∑ 上式，右侧的三项分别独自包含了模型参数的一项，下面分别对每一项进行分析。 对第一项运用朗格朗日乘子法计算： 首先写出拉格朗日函数： i 1i 11log (,|)(()1)N N i i P O i i r πλπ-===+-∑∑ s.t. i 1)1)N i π=-∑=0; 对i π求偏导并令结果为0得到： 1i (,|)0P O i i r λπ- =+= （2）
基于马尔科夫模型的命名实体识别 NE识别的数学描述 利用HMM解决序列标注问题，即给定一个观察值的序列，要寻找一个最优的标记序列，使得条件概率最大。根据贝叶斯公式可得： 在NE识别问题中，X是给定的句子，观察值为词性或词，则上式中P(X)对所有的类别都是一样的，因此可以忽略不考虑。则上面的公式可以转化为下面的形式： 即HMM实质式求解一个联合概率。上式中的标记序列Y可以看做是一个马尔科夫链，则对上式利用乘法公式有： 基于HMM的NE识别的问题就是如何在给定的模型下，从一定观察值序列的所有可能的状态下，选取最有的标记序列。常用的方法是viterbi算法，它属于动态规划算法，动态规划的思想是把问题分解，先解决最基本的子问题，再逐步外推寻找更大的子问题的最优解，在有限步后达到整个问题的最优解，即得到最有的NE标记序列 隐马尔科夫模型 观察到的事件是状态的随机函数，该模型是一个双重的随机过程，其中模型的状态转换过程是不可观察的。可观察的事件的随机过程是隐藏的状态转换过程的随机函数。形式化的描述为一个五元组。 1. S表示模型中的状态，N是模型的状态数。所有独立的状态定义为,且用来表示t时刻的状态。 2. O表示每个状态的观察值，M表示每个状态上对应的可能的观察值的数目。观察值对应于模型系统的实际输出，观察值记为： 3. 状态转移概率矩阵，其中，1<=i，j<=N，表示从状态i转移到状态j的概率，满足：>=0，；且。 4. 输出观察值概率分布矩阵，其中表示在状态下，t时刻出现的概率，即，1<=j<=N,1<=k<=M. 5. 初始状态分布向量，其中,即在t=1时刻处于状态的概率，满足：。 HMM模型需解决的三个问题： （1）评估问题。给定一个观察序列，以及模型，如何有效的计算,也就是这个观测序列有多大可能是由该模型产生的； （2）解码问题。给定观测序列以及模型，如何选择一个状态序列，使得观测序列O式最具可能的，即求解; （3）学习问题。如何能够通过调整参数以最大化 ICTCLAS分词的词性列表 名词(1个一类，7个二类，5个三类) 名词分为以下子类： n 名词 nr 人名 nr1 汉语姓氏 nr2 汉语名字 nrj 日语人名 nrf 音译人名 ns 地名
Matlab常见错误Subscript indices must either be real positive integers or logicals 中文解释：下标索引必须是正整数类型或者逻辑类型出错原因：在访问矩阵（包括向量、二维矩阵、多维数组，下同）的过程中，下标索引要么从0 开始，要么出现了负数。注：matlab 的语法规定矩阵的索引从 1 开始，这与 C 等编程语言的习惯不一样。 解决办法：自己调试一下程序，把下标为0 或者负数的地方修正。关于矩阵的各种访问方式。 举例： 【错误代码】： 1.for s = 0:0.2:2 2. a(s) = 4 * s - 1; 3.end 复制代码 【正确代码】： 1. 2.for s = 1:10 3. a(s) = 4 * s - 1; 4.end 复制代码 当然，这样的赋值使用循环是低效的，因此不提倡 Undefined function or variable "a" 中文解释：函数或变量 a 没有定义出错原因及解决办法： 1. 如果 a 是变量，则参见[原创]写给学习 matlab 的新手们一贴中技巧 6 后半部分 2. 如果 a 是函数，则这是因为matlab在所有已添加的路径中都无法找到该函数对应的m文件而导致的，对此，把该m文件移动到当前路径下再运行便可。（注：何谓“所有已添加的路径”——在命令窗口中输入 pathtool 可以查看；何谓“当前路径”——在命令窗口中输入 pwd 可以查看） 举例：myPlus.m： 1.function d = myPlus(a,b) 2. d = a + b; 复制代码 【错误调用】： 命令窗口： 1.>> z = myPlus(a,b) 复制代码 【正确调用】： 命令窗口：
基于隐马尔科夫的人脸识别 1人脸检测及常用算法 人脸检测，指的是从输入的图像（或者视频）中确定人脸的位置、大小和姿态的过程， 是进行人脸识别的基础，也是实现人脸识别功能的一个关键环节。 人脸检测是一种计算机视觉中的模式识别问题，就是将所有的人脸作为一个模式，而非人脸作为另一种模式，人脸检测的核心问题就是将人脸模式和非人脸模式区别开来。人脸检测的算法主要分为两大类，基于先验知识的和基于后验知识的学习和训练的算法。 常见人脸检测的算法有：基于特征子脸人脸检测算法：该算法将所有人脸的集合视作一个人脸子空间，通过检测样本与子空间之间的投影距离检测样本中是否存在人脸；基于模板匹配的人脸检测算法：该算法先设计一个代表标准人脸的模板，将进行检测的样本与标准模板进行比对，通过考察样本与标准模板的匹配程度，设置合理的阈值来检测样本中是否存在人脸；神经网络人脸检测算法：该算法是一种学习算法，用于学习的训练集分为属于人脸图像的训练集和非人脸图像的训练集两类，通过学习从而产生分类器进行人脸检测；基于纹理模型的算法，对于人脸图像的灰度共生矩阵进行计算可以获得倒数分差、惯量相关特征这三个特征矩阵，然后通过迭代计算求得人脸图像矩阵中的参数。使用这种方法取得的模型就被称为人脸纹理模型。若人脸姿态有旋转，通过对眼睛进行定位可以计算出人脸的旋转角度或者使用投影直方图FFT 变换等方法确定人脸旋转的方向，再进行人脸检测。 1.1Haar 特征 Harr 特征是一种矩形特征，在特征提取时由四类特征组成特征模板—边缘特征、圆心环绕特征、线性特征和特定方向的特征。特征模板包括白色矩形和黑色矩形两种。白色矩形内像素和（Sum 白）减去黑色矩形像素和（Sum 黑）就是模板的特征值。Haar 特征反映的是图像中相邻矩形区域的灰度变化。 Haar 特征的每一个特征值feature 可以表示为： ()i N i i r rectsum feature ?=∑=1 ω 其中i ω表示矩形的权重，()i r rectsum 表示矩形所包围图像的灰度值之和。Paul Viola 和Michacl Joncs 提出积分图算法提高图像举行特征的计算速度。 对于对象中的任意一点()y x ,A ，其灰度值为()y x i ,，积分图()()∑' ≤≤'''=y y x x y x i y x ii ,,,， 经过对图片的一次遍历，就可以得到图像中每一个点的积分图的值。 假设需要计算矩形 D 的特征，其顶点为点 1、2、3、4。这样，矩形 D 的