![](/images/graphics-bg.png)
A Hidden Semi-Markov Model with Duration-Dependent State Transition Probabilities for Prognostics
المؤلفون المشاركون
Saygin, Can
Sun, Shu-dong
Wang, Ning
Cai, Zhi-qiang
Zhang, Shuai
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Realistic prognostic tools are essential for effective condition-based maintenance systems.
In this paper, a Duration-Dependent Hidden Semi-Markov Model (DD-HSMM) is proposed, which overcomes the shortcomings of traditional Hidden Markov Models (HMM), including the Hidden Semi-Markov Model (HSMM): (1) it allows explicit modeling of state transition probabilities between the states; (2) it relaxes observations’ independence assumption by accommodating a connection between consecutive observations; and (3) it does not follow the unrealistic Markov chain’s memoryless assumption and therefore it provides a more powerful modeling and analysis capability for real world problems.
To facilitate the computation of the proposed DD-HSMM methodology, new forward-backward algorithm is developed.
The demonstration and evaluation of the proposed methodology is carried out through a case study.
The experimental results show that the DD-HSMM methodology is effective for equipment health monitoring and management.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Ning& Sun, Shu-dong& Cai, Zhi-qiang& Zhang, Shuai& Saygin, Can. 2014. A Hidden Semi-Markov Model with Duration-Dependent State Transition Probabilities for Prognostics. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-486776
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Ning…[et al.]. A Hidden Semi-Markov Model with Duration-Dependent State Transition Probabilities for Prognostics. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-486776
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Ning& Sun, Shu-dong& Cai, Zhi-qiang& Zhang, Shuai& Saygin, Can. A Hidden Semi-Markov Model with Duration-Dependent State Transition Probabilities for Prognostics. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-486776
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-486776
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)