73、基于用户档案的分层马尔可夫模型异常行为预测

基于用户档案的分层马尔可夫模型异常行为预测

1. 引言

在当今的智能家居领域，构建智能系统以满足用户个性化需求是众多研究的目标。随着智能环境的部署，智能家居网络能够实现主动操作，为用户提供定制化服务。为了实现这一目标，需要收集和处理用户与环境的信息，而行为预测在提供便捷高效服务方面起着至关重要的作用。

隐马尔可夫模型（HMM）是一种成熟的预测技术，可用于识别顺序数据的模式。本文旨在使用具有多级状态的分层隐马尔可夫模型（HHMM），解决两个关键问题：一是对人类室内空间的顺序行为进行建模和学习；二是通过智能家居网络系统检测和预测异常行为。

2. 模型描述

2.1 HHMM概述

分层隐马尔可夫模型（HHMM）是一种结构化的多级随机过程，它是标准隐马尔可夫模型（HMM）的扩展。HMM 经过单独训练后集成到 HHMM 中，集成后其参数保持不变，后续训练仅影响 HHMM 的高层。

我们使用四级 HHMM 来表示用户的动作和行为状态。每个高层状态符号对应于一个由低层子 HMM 产生的符号流。HHMM 可以看作是一个树结构，其中有三种类型的状态：异常和正常行为状态，这些状态又分为隐藏状态，代表整个随机过程。

每个行为状态都与一个观察值相关联，这些观察值由安装在日常家用电器上的传感器监测。我们将 HMM 视为仅包含根节点和生产状态层次的 HHMM，根状态是唯一没有最终状态的级别。当所有递归激活的控制返回到根状态时，观察序列的生成完成，根状态可以启动一个新的随机行为状态模型。

2.2 结构模型和参数

HHMM 由以下参数组成：
- 层数 D
- 每个