隱馬爾可夫模型及其應(yīng)用-資料下載頁
2025-08-18 17:13本頁面
【正文】 重要的一方面，是對入侵行為進行處理以保證網(wǎng)絡(luò)安全的前提和基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的檢測方法是Forrest等人提出的時延嵌入序列法（TIDE）。而由Warrender等人于1999年首次在入侵檢測中引入HMM，隨后被廣泛應(yīng)用入侵檢測中。除了入侵檢測，還應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫異常檢測、Web用戶異常訪問等的檢測中。（3） HMM在信息抽取中的應(yīng)用：信息抽取是處理海量文件的重要環(huán)節(jié)，旨在幫助人們從海量聯(lián)機文件中快速、準確地抽取自己真正需要的信息，抽取出來的信息以一定的方式存儲在數(shù)據(jù)庫中。而信息抽取中目標信息在網(wǎng)頁、文章等中的具體位置，稱為抽取域，而要抽取的信息，即抽取域中的內(nèi)容稱為語義項，信息抽取的過程首先要確定抽取域，然后提取相應(yīng)的語義項，這與HMM的結(jié)構(gòu)相吻合，即各抽取域和HMM的隱狀態(tài)序列相對應(yīng)，而語義項和個狀態(tài)的觀測相對應(yīng)，從而HMM應(yīng)用于信息抽取，具有易建立、適應(yīng)性好、抽取精確高等優(yōu)點，從而在信息抽取中得到了廣泛的應(yīng)用。 除了在上述中的應(yīng)用，近幾年來，HMM在金融、管理和心理情緒等的建模中應(yīng)用。5. 總結(jié)本文介紹了HMM的基本理論知識，并簡單描述了HMM在語音識別、人臉以及人臉表情識別外，還簡單說了HMM在人的行為分析、網(wǎng)絡(luò)安全和信息抽取中廣泛應(yīng)用，并且取得了豐碩的成果，而且我們可以估計，HMM的應(yīng)用前景非常好。 [1]:[2]:[3]:
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