面向隐马尔可夫特征的数据质量控制模型
隐马尔科夫模型在网络安全中的使用方法(Ⅰ)
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是一种在统计学中用于建模时序数据的概率图模型。
它可以用来描述一个含有隐藏状态的马尔科夫过程，这些隐藏状态不可直接观测，但可以通过观测变量的变化来推测。
在网络安全领域，隐马尔科夫模型可以被用来分析和预测网络攻击行为、检测异常流量、识别恶意软件等方面。
一、隐马尔科夫模型的基本原理HMM是一个双重随机过程模型，包含一个观测过程和一个隐藏的马尔科夫链。
观测过程产生可见的输出，而隐藏的马尔科夫链则控制这些输出的概率分布。
在网络安全中，可以将网络攻击行为视为隐藏的状态，而网络流量、日志数据等则是可观测的输出。
HMM由初始状态概率分布、状态转移概率矩阵和观测概率分布组成。
初始状态概率分布描述了模型开始时处于各个隐藏状态的概率；状态转移概率矩阵描述了各隐藏状态之间的转移概率；观测概率分布描述了在每个隐藏状态下，可观测输出的概率分布。
二、在网络安全中的应用1. 攻击行为分析隐马尔科夫模型可以用来分析网络中的攻击行为。
通过建立包含攻击行为和正常行为的隐藏状态，在观测到的网络流量中识别并预测潜在的攻击行为。
通过对攻击行为的模式进行建模，可以及时发现网络中的异常行为，提高网络安全防护能力。
2. 异常流量检测由于HMM可以对时序数据进行建模，因此可以用来检测网络中的异常流量。
通过对网络流量数据进行训练，建立模型并进行预测，可以识别出与正常流量模式不符的异常流量，从而及时采取相应的安全措施。
3. 恶意软件识别在网络安全中，恶意软件的快速识别对于保护网络和信息安全至关重要。
隐马尔科夫模型可以分析恶意软件的特征，将其作为隐藏状态来建模，并通过观测到的恶意软件行为数据进行训练，从而实现对恶意软件的识别和预测。
三、隐马尔科夫模型的优势和局限HMM在网络安全中的应用具有一定的优势，例如对时序数据的建模能力强，能够很好地捕捉数据的动态变化。
同时，HMM可以根据历史数据对未来的行为进行预测，有利于及时发现潜在的安全威胁。
隐马尔可夫模型的基本用法
隐马尔可夫模型的基本用法隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）是一种用于描述随机过程的概率模型，它在自然语言处理、语音识别、生物信息学、金融分析等领域得到了广泛应用。
本文将介绍隐马尔可夫模型的基本概念、数学表达、参数估计、解码算法等内容，希望对读者理解和应用该模型有所帮助。
一、隐马尔可夫模型的基本概念隐马尔可夫模型是一个二元组（Q, O, A, B, π），其中：Q = {q1, q2, …, qN}是状态集合，表示模型中可能出现的所有状态；O = {o1, o2, …, oT}是观测集合，表示模型中可能出现的所有观测；A = [aij]是状态转移矩阵，其中aij表示从状态i转移到状态j的概率；B = [bj(k)]是观测概率矩阵，其中bj(k)表示在状态j下观测到k的概率；π = [πi]是初始状态概率向量，其中πi表示模型开始时处于状态i的概率。
隐马尔可夫模型的基本假设是：每个时刻系统处于某一状态，但是我们无法观测到该状态，只能观测到该状态下产生的某个观测。
因此，我们称该状态为隐状态，称观测为可观测状态。
隐马尔可夫模型的任务就是根据观测序列推断出最有可能的隐状态序列。
二、隐马尔可夫模型的数学表达隐马尔可夫模型的数学表达可以用贝叶斯公式表示：P(O|λ) = ∑Q P(O|Q, λ)P(Q|λ)其中，O表示观测序列，Q表示隐状态序列，λ表示模型参数。
P(O|Q, λ)表示在给定隐状态序列Q和模型参数λ的条件下，观测序列O出现的概率；P(Q|λ)表示在给定模型参数λ的条件下，隐状态序列Q出现的概率。
P(O|λ)表示在给定模型参数λ的条件下，观测序列O出现的概率。
根据贝叶斯公式，我们可以得到隐状态序列的后验概率：P(Q|O,λ) = P(O|Q,λ)P(Q|λ)/P(O|λ)其中，P(O|Q,λ)和P(Q|λ)可以通过模型参数计算，P(O|λ)可以通过前向算法或后向算法计算。
隐马尔可夫模型算法
隐马尔可夫模型算法
隐马尔可夫模型算法是一种用于序列数据分析的统计模型，它可以用来预测未来的状态或者根据已知的状态推断出隐藏的状态。
这种模型在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域都有广泛的应用。
隐马尔可夫模型算法的基本思想是，将一个系统看作是由一系列状态组成的，每个状态都有一个对应的观测值。
这些状态之间的转移是随机的，而观测值则是由状态生成的。
因此，我们可以通过观测值来推断出隐藏的状态，或者根据已知的状态来预测未来的观测值。
在隐马尔可夫模型算法中，我们需要定义两个概率分布：状态转移概率和观测概率。
状态转移概率指的是从一个状态转移到另一个状态的概率，而观测概率则是在某个状态下观测到某个观测值的概率。
这些概率可以通过训练数据来估计，通常使用最大似然估计或者贝叶斯估计。
隐马尔可夫模型算法的核心是前向-后向算法和维特比算法。
前向-后向算法用于计算给定观测序列下，某个状态出现的概率。
维特比算法则用于寻找最可能的状态序列，即给定观测序列下，最可能的状态序列。
隐马尔可夫模型算法的应用非常广泛。
在自然语言处理中，它可以用于词性标注、命名实体识别、机器翻译等任务。
在语音识别中，
它可以用于声学模型的建立。
在生物信息学中，它可以用于DNA序列分析、蛋白质结构预测等任务。
隐马尔可夫模型算法是一种非常强大的序列数据分析工具，它可以用于各种领域的任务。
虽然它的理论比较复杂，但是在实际应用中，我们可以使用现有的库或者工具来实现它，从而更加方便地应用它。
隐马尔科夫模型的基本原理(九)
2. HMM的应用领域
HMM在语音识别领域得到了广泛的应用。通过建立HMM模型，将语音信号转化为文本信息，实现自动语音识别。此外，HMM还被用于自然语言处理中的词性标注、命名实体识别等任务。在生物信息学中，HMM被应用于基因序列分析、蛋白质结构预测等问题上。除此之外，HMM还被应用于金融领域的时间序列分析、图像识别等领域。
隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种用于建模序列数据的统计模型，广泛应用于语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域。本文将从HMM的基本原理、应用领域和发展趋势等方面进行探讨。
1. HMM的基本原理
HMM是一种具有隐藏状态的动态贝叶斯网络模型。它由三部分组成：隐藏状态集合、观测值集合和状态转移概率矩阵。隐藏状态表示系统内部的状态，观测值表示外部可见的数据，状态转移概率矩阵描述了隐藏状态之间的转移情况。HMM假设系统的状态是一个马尔科夫链，且每个状态生成一个观测值。通过观测值序列来推断隐藏状态序列，是HMM的核心问题。
3. HMM的发展趋势
近年来，随着深度学习技术的发展，HMM逐渐受到了一些新型模型的挑战。循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等模型在序列建模方面取得了较好的效果，但HMM仍然在一些特定领域有着独特的优势。未来，HMM可能会与深度学习技术相结合，形成一些混合模型，以应对更复杂的问题。另外，HMM的参数学习和解码算法也在不断地得到改进，使得模型的准确性和效率得到提升列建模方法，具有较强的实用性和解释性，在语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域有着广泛的应用。虽然在深度学习技术的冲击下，HMM受到了一些挑战，但它仍然在一些特定领域有着不可替代的地位。未来，HMM有望与深度学习技术相结合，形成更加强大的模型，为解决更复杂的问题提供新的思路和方法。
隐马尔科夫模型在农业生产中的使用技巧(七)
隐马尔科夫模型在农业生产中的使用技巧隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种用于描述状态序列的统计模型，其在农业生产中的应用越来越受到关注。
本文将探讨隐马尔科夫模型在农业生产中的使用技巧，并对其应用进行分析和讨论。
一、隐马尔科夫模型的基本原理隐马尔科夫模型是一种描述动态系统的概率模型，其基本原理是系统中存在一些看不见的隐含因素，这些隐含因素会影响观察到的结果。
在农业生产中，隐马尔科夫模型可以用来描述作物生长的状态变化，如生长阶段、生长速度等，从而帮助农民更好地进行生产管理和决策。
二、隐马尔科夫模型在农业气象预测中的应用隐马尔科夫模型在农业生产中的一个重要应用是气象预测。
通过收集大量气象数据，可以利用隐马尔科夫模型对未来一段时间内的气象变化进行预测。
这对于农民来说非常重要，可以帮助他们做出种植作物的决策，比如选择适宜的播种时间和采取相应的防灾措施。
三、隐马尔科夫模型在农作物病害预测中的应用另一个隐马尔科夫模型在农业生产中的应用是农作物病害预测。
通过收集病害发生的历史数据和相关环境因素，可以利用隐马尔科夫模型对未来一段时间内病害发生的概率进行预测。
这对于农民来说同样非常重要，可以帮助他们及时采取相应的防治措施，从而减少病害的损失。
四、隐马尔科夫模型在农业机械维护中的应用隐马尔科夫模型还可以应用于农业机械维护。
通过收集机械故障的历史数据和相关操作因素，可以利用隐马尔科夫模型对未来一段时间内机械故障的概率进行预测。
这对于农民来说同样非常重要，可以帮助他们及时进行机械维护，从而提高农业生产的效率和减少损失。
五、隐马尔科夫模型的局限性和改进方向虽然隐马尔科夫模型在农业生产中有着重要的应用价值，但是其也存在一些局限性，比如对参数的估计比较困难、对模型的准确性要求较高等。
因此，未来可以通过引入其他模型或者结合其他数据处理技术，来进一步改进隐马尔科夫模型在农业生产中的应用效果。
六、结语总之，隐马尔科夫模型作为一种描述动态系统的概率模型，在农业生产中有着重要的应用价值，可以帮助农民更好地进行生产管理和决策。
隐藏式马尔可夫模型及其应用
隐藏式马尔可夫模型及其应用随着人工智能领域的快速发展，现在越来越多的数据需要被处理。
在这些数据中，有些数据是难以被观察到的。
这些难以被观察到的数据我们称之为“隐藏数据”。
如何对这些隐藏数据进行处理和分析，对于我们对这些数据的认识和使用有着至关重要的影响。
在这种情况下，隐马尔可夫模型就显得非常重要了。
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种非常重要的统计模型，它是用于解决许多实际问题的强有力工具。
该模型在语音识别、自然语言处理、生物信息学、时间序列分析等领域都有广泛应用。
隐马尔可夫模型是一种基于概率的统计模型。
该模型涉及两种类型的变量：可见变量和隐藏变量。
可见变量代表我们能够观察到的序列，隐藏变量代表导致可见序列生成的隐性状态序列。
HMM 的应用场景非常广泛，如基因组序列分析、语音识别、自然语言处理、机器翻译、股票市场等。
其中，最常见和经典的应用场景之一是语音识别。
在语音识别过程中，我们需要将输入的声音转换成文本。
这里，语音信号是一个可见序列，而隐藏变量则被用来表示说话人的音高调整、语速变化等信息。
HMM 的训练过程旨在确定模型的参数，以使得模型能够最佳地描述观察到的数据。
在模型训练中，需要对模型进行无监督地训练，即：模型的训练样本没有类别信息。
这是由于在大多数应用场景中，可收集到的数据往往都是无标注的。
在语音识别的任务中，可以将所需的标签（即对应文本）与音频文件一一对应，作为主要的训练数据。
我们可以利用EM算法对模型进行训练。
EM算法是一种迭代算法，用于估计最大似然和最大后验概率模型的参数。
每次迭代的过程中使用E步骤计算期望似然，并使用M步骤更新参数。
在E步骤中，使用当前参数计算隐藏状态的后验概率。
在M步中，使用最大似然或者最大后验概率的方法计算参数更新值。
这个过程一直进行到模型参数收敛为止。
总的来说，隐马尔可夫模型是一种非常强大的工具，能够应用于许多领域。
隐马尔可夫模型的应用必须细心，仔细考虑数据预处理、模型参数的选择和训练等问题。
隐马尔可夫模型的步骤
隐马尔可夫模型的步骤
隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel）是一种描述序列数据的统计模型。
它的应用范围很广，例如语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域。
下面是隐马尔可夫模型的步骤：
1. 确定模型参数：隐马尔可夫模型包括状态转移概率矩阵A、发射概率矩阵B和初始状态概率向量π。
这些参数需要通过训练数据进行估计。
2. 确定观测序列：观测序列是模型要处理的数据，通常用符号序列表示，例如语音信号的频率、文本中的单词等。
3. 定义状态空间：状态空间是指模型中所有可能的状态的集合。
每个状态都对应着一个观测值或一组观测值。
4. 确定状态转移概率矩阵A：状态转移概率矩阵A描述了模型中状态之间的转移概率。
对于每个状态，它可以转移到自身或其他状态。
通过训练数据，可以估计出不同状态之间的转移概率。
5. 确定发射概率矩阵B：发射概率矩阵B描述了模型中每个状态产生观测值的概率。
对于每个状态，它可以产生不同的观测值。
通过训练数据，可以估计出每个状态产生不同观测值的概率。
6. 确定初始状态概率向量π：初始状态概率向量π表示模型开始时处于不同状态的概率。
通过训练数据，可以估计出模型开始时处于不同状态的概率。
7. 应用模型：在得到模型参数后，可以用隐马尔可夫模型进行预测。
给定一个观测序列，可以通过模型计算出最可能的状态序列。
这可以用于语音识别、手写识别、自然语言处理等领域。
以上是隐马尔可夫模型的步骤，通过这些步骤可以建立一个可以处理序列数据的统计模型，并应用于不同领域的实际问题中。
机器学习_隐马尔可夫模型HMM
机器学习_隐马尔可夫模型HMM1. 马尔可夫链马尔可夫链是满足马尔可夫性质的随机过程。
马尔可夫性质是无记忆性。
也就是说，这一时刻的状态，受且只受前一时刻的影响，而不受更往前时刻的状态的影响。
我们下面说的隐藏状态序列就马尔可夫链。
2. 隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，用它处理的问题一般有两个特征：第一：问题是基于序列的，比如时间序列，或者状态序列。
第二：问题中有两类数据，一类序列数据是可以观测到的，即观测序列；而另一类数据是不能观测到的，即隐藏状态序列，简称状态序列，该序列是马尔可夫链，由于该链不能直观观测，所以叫“隐”马尔可夫模型。
简单地说，状态序列前项能算出后项，但观测不到，观测序列前项算不出后项，但能观测到，观测序列可由状态序列算出。
HMM模型的主要参数是λ=(A,B,Π)，数据的流程是通过初始状态Pi生成第一个隐藏状态h1，h1结合生成矩阵B生成观测状态o1，h1根据转移矩阵A生成h2，h2和B再生成o2，以此类推，生成一系列的观测值。
HMM3. 举例1) 问题描述假设我关注了一支股票，它背后有主力高度控盘，我只能看到股票涨/跌（预测值：2种取值），看不到主力的操作：卖/不动/买（隐藏值：３种取值）。
涨跌受主力操作影响大，现在我知道一周之内股票的涨跌，想推测这段时间主力的操作。
假设我知道有以下信息：i. 观测序列O={o1,o2,...oT} 一周的涨跌O={1, 0, 1, 1, 1}ii. HMM模型λ=(A,B,Π)•隐藏状态转移矩阵A 主力从前一个操作到后一操作的转换概率A={{0.5, 0.3,0.2},{0.2, 0.5, 0.3},{0.3, 0.2, 0.5}}•隐藏状态对观测状态的生成矩阵B（3种->2种）主力操作对价格的影响B={{0.6, 0.3, 0.1},{0.2, 0.3, 0.5}}•隐藏状态的初始概率分布Pi（Π）主力一开始的操作的可能性Pi={0.7, 0.2,0.1}2) 代码c) 分析这里我们使用了Python的马尔可夫库hmmlearn，可通过命令 $ pip install hmmlearn安装（sklearn的hmm已停止更新，无法正常使用，所以用了hmmlearn库）马尔可夫模型λ=(A,B,Π)，A,B,Π是模型的参数，此例中我们直接给出，并填充到模型中，通过观测值和模型的参数，求取隐藏状态。
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1
引言
随着大数据时代的来临，数据挖掘技术已经被 广泛应用到各个领域进行数据分析以辅助决策。大 多数的数据分析认为数据是“准确” 、 “干净”的[1]。 而实际中， 数据大多会存在不同程度的质量问题 （缺 失、重复记录、逻辑错误甚至伪造数据） ，严重的数 据质量问题会给推理带来大的偏差，影响决策，因 此，数据质量控制逐步成为数据科学领域研究的重 要课题。 近年来，利用数据之间的统计依赖关系进行数
3 2 1 1
因此，xij的综合预测概率为
(3)
p ( xij ) pM ( xij ) pB ( xij | xkj , xlj , ) (4)
1
(5)
公式(4)中的 p B ( xij | xkj , xlj , ) 为上述一般框架中， 利用贝叶斯置信网预测的概率，其中为 xkj , xlj , 为
的文献之外，还有一些利用贝叶斯网络[]和关系马 尔可夫模型[5, 6]处理缺失数据、 提高数据质量的文献： 比如，文献[4]利用简单的贝叶斯方法估计“枚举型 数据”的缺失值后，分别根据最大化概率和后验分 布，提供了两种可选且有效的填充缺失值的方法， 文献[5]和[6]则将充分考虑属性间的关联性，将动态 属性选择方法与关系马尔可夫模型结合，最大限度 地利用完整数据的信息，提高了利用关系马尔可夫 模型对枚举型数据的估计能力。这些研究都是以贝 叶斯理论和马尔可夫理论为基础提高数据质量的实 例，丰富了这类理论在数据质量控制中的内容。 通过分析相关研究可以发现现有工作存在的一 些不足：第一，尽管利用贝叶斯置信网描述表单形 式的数据字段之间的关系具有普适性，但是如果字 段之间的统计依赖程度不深（即不能形成较完善的 贝叶斯置信网，存在大量孤立字段） ，这种建立具有 普适性的贝叶斯置信网方法在数据质量控制的效果 上会大打折扣；第二，文献[3]加入的马尔可夫链有 效地提高了相应字段的数据质量，但是这种对两种 方法进行机械的加权的方式割裂了字段之间可能存 在的内在联系，而且对于不具马尔可夫性的字段的 质量控制效果有待验证。 现实中的数据不可能脱离特定的领域而独立存 在，其中有一类数据含明显的时间依赖关系，两个 字段之间则可能构成隐马尔可夫关系。比如病人病 例中的各项体征数据、气象数据的风速、气温等， 都具备上述特征。事实上，文献[3]所进行的研究和 实验就是建立在此类数据之上引入马尔可夫链的。 基于现有研究的局限，考虑特定领域数据的特 点，本文针对具有隐马尔可夫特征的关系型表单数 据，提出了一种数据质量控制模型。该模型面向具 备隐马尔可夫特征的数据建立，对于具备该特征的 数据具有良好的质量控制效果，而且对于普通数据 的质量控制效果也不失一般性。
贝叶斯置信网，属于概率图模型的理论范畴 。 一个贝叶斯置信网B由网络结构S和条件概率集合P 构成，即B=(S, P)。其中，S是有向无环图：图中的 节点对应随机变量，节点之间的有向边代表相应的 随机变量存在概率依赖，如图1所示。图中代表随机 变量的节点Xi，可以是任何领域内实体的抽象，如 身高、体重、气温、湿度等。每一个随机变量（节
i 1
(1)
2
相关工作
[7]
该公式为多变量全概率公式，蕴含了条件独立性假 设——可以使用“D-分隔”(D-Separation)[8, 9]进行解 读。利用该公式可以进行丰富的条件概率推理。 基于贝叶斯置信网进行推理的一般性步骤为： (1) 贝叶斯置信网结构学习：即找到和样本数据集 匹配最佳的贝叶斯置信网结构图S，目前相关学 习算法主要分为两类[10]：基于搜索和评分的方 法和基于独立性测试的方法； (2) 利用最大似然估计算法、贝叶斯估计算法等学 习贝叶斯置信网参数， 即每个节点的CPT构成的 集合P； (3) 基于上述全概率公式，利用构建好的B=(S, P)进 行推理（预测、校验、填充等） 。 利用贝叶斯置信网对关系型表单进行数据质量 控制，首先将关系型数据表的元素抽象为贝叶斯置 信网，如图2所示：每一个字段对应贝叶斯置信网中 的一个变量节点，该字段下的值 xij ( j 1,2,) 是字段变 量Xi的取值，每一条记录是一组数据样本。
2/8
图2 基于表单数据建立BN模型
图 3 给出了基于贝叶斯置信网的数据质量控制 框架的一般思路，也就是文献[2]中作者给出的控制 框架的基本结构。该框架给出了数据质量控制的一 般步骤： (1) 将数据样本及字段名进行预处理，利用相 关的算法构建数据的贝叶斯置信网结构图 S； (2) 基于上述训练数据学习贝叶斯置信网的参 数，即CPT构成的集合P； (3) 基于公式(1)及其变形进行相关推理，预测 即将录入的数据或校验已录入的数据，从 而达到保证数据质量的目的。
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据质量控制、提高数据的准确性成为研究热点，贝 叶斯置信网理论是其中的典型应用之一。文献[2]通 过表单的历史录入数据训练出反映字段之间的贝叶 斯置信网，利用该贝叶斯置信网对随后的数据录入 进行推理性的预测和数据校验，以达到提高数据质 量的目的。但是，该文献[2]仅仅通过字段之间“横 向”的依赖关系对数据进行校验，并未考虑了单个 字段“纵向”取值之间的依赖关系。文献[3]在文献 [2]的基础上，增加了这样“纵向”的依赖关系的校 验——利用一个简单的不超过三元的马尔可夫链， 将记录之间的字段值的关系联系起来，进一步提升 了表单的数据质量。除了上述比较典型的阐述模型
点）拥有一个条件概率表（CPT，Conditional Probability Table） ，CPT反映了当前节点与其父节点 的条件概率关系，根节点的CPT描述了随机变量的 先验概率。
图1 贝叶斯网络示意图
对于每一个节点Xi和它的父节点集πi， 满足如下 公式
n
P ( X 1 , X 2 , X n ) P ( X i | i )
Abstract: Data quality control based on data mining technology is currently a hot topic in the research field. The paper analyzes data control models based on Bayesian Belief Network, improved models and their effects. The paper suggests that data features should be considered to build the effective model, a data quality control model is proposed to deal with the data including Hidden Markov feature in the paper. The model firstly builds the Bayesian network to determine the relationship between fields, then learns the generated probability matrix between fields (reflects the spatial dependency) and the transition probability matrix among the records( reflects the time dependency) as the foundation of reasoning. The model borrows the characteristic of Hidden Markov model, integrating the time and spatial dependency, improved data quality with Hidden Markov feature, and without loss of generality in the common data quality control. Keywords: Data Quality, Hidden Markov Model, Bayesian Belief Network, Time Dependent
A Hidden Markov Feature-Oriented Data Quality Control Model
Zhou Jin-ling, Diao Xing-chun, Zhou Xing, Cao Jian-jun
(College of Command Information Systems, PLA University of Science and Technology, Nanjing 210007, China)
确性和效率。比如，根据历史数据，可能性很高的 值被设为默认值；根据被选的概率，对答案进行动 态的重排和高亮显示；对判断疑似错误的录入向用 户发出警告信息等等。实验证明，这些带输入警告 和提示的控件对数据录入准确性的提高大有裨益。 通过对智能提示单选控件的使用实验发现，错选率 下降了54-78%，而且在输入时间消耗和准确性上， 具有很好的“性价比” 。 上述框架简单而实用，经常会被借鉴到基于贝 叶斯置信网的数据质量控制中。贝叶斯置信网的推 理主要是基于字段变量之间依赖关系的“横向”推 理，即利用同一条纪录的不同字段之间的关联进行 推理，一般情况下能够很好的进行数据的预测和校 验，满足数据质量控制的要求。但是当字段之间的 关联性比较弱的情况下，这样的“横向”推理的效 果就显得一般。为此，相关的研究进一步考虑了同 一字段，记录之间的地“纵向”依赖关系，改进了 上述模型[3]，如图4所示。
面向隐马尔可夫特征的数据质量控制模型
周金陵 刁兴春 周 星 曹建军
(解放军理工大学 指挥信息系统学院，江苏 南京 210007)
摘
要：为了在进行数据质量控制时，考虑数据的具体特征以提高数据质量，分析了当前基于贝叶斯网络进行数据质量控制
的模型、改进模型及其效果。针对字段之间存在“隐马尔可夫”关系的数据，提出了一种面向隐马尔可夫特征的数据质量控 制模型，利用贝叶斯网络结构算法确定字段之间是否存在的“空间”上的关系，并且利用隐马尔可夫模型的 Baum-Welch 算 法学习字段之间的生成概率矩阵（反映字段之间的依赖关系）和记录之间转移概率矩阵（反映记录之间的时间依赖关系） ，作 为推理的依据。仿真实验表明，将“空间”和“时间”上的依赖关系有机结合起来预测或校验数据，对于存在“隐马尔可夫” 关系的数据质量控制的提升效果显著，验证了模型的有效性。 关键词：数据质量；隐马尔可夫模型；贝叶斯置信网；时间依赖