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文档简介

隐马尔可夫模型，1，主要内容，马尔可夫模型隐马尔可夫模型三个基本问题的求解算法1。正向算法2。Viterbi算法3。应用隐马尔可夫模型的一些实际问题的隐马尔可夫模型摘要，2，马尔可夫链，一个系统中n个状态S1，S2，Sn，随着时间的推移，系统从特定状态转换为时间t的状态，在时间t中成为Sj的状态的可能性取决于时间1，2，t-1的状态。如果t时间的状态仅与时间t-1的状态相关，则该系统构建离散的主马尔可夫链(马尔可夫过程):3，马尔可夫模型，仅考虑独立于时间t的随机过程：状态转移概率AIJ必须满足aij=0，此概率过程称为马尔可夫模型。4，例如，假设一小时的气象可以由三状态的马尔可夫模型m描述，S1:雨，S2:多云，S3:晴天，状态转移概率矩阵是：5，是(继续)，如果第一天是晴天，则根据此模型，接下来七天的天气将为O=晴天，7，HMM的三个假设，任意事件的观测顺序o=O1，O2，ot事件包括q=Q1、Q2、Qt是隐含的。假设1:马尔可夫假设(状态构成一阶马尔可夫链)p (qi | qi-1).Q1)=p (qi | qi-1)假设2:固定假设(状态与时间无关)P(qi 1|qi)=P(qj 1|qj)，随机I，j的假设3:输出独立性.OT|q1，Qt)= p (ot | Qt)，8，hmm定义，隐藏的Markov模型(HMM)用5元组进行描述(=(n，m，a，b，)。其中：N=q1，qN:状态的有限集M=v1，vM:观测值的有限集合A=aij，aij=P(qt=Sj|qt-1=Si):状态转换概率矩阵b=bj，Bjk=P(ook.可以按照以下步骤创建ot:1.根据初始状态概率，=i，选择初始状态Q1=si设定T=1。3.基于状态Si的输出概率的bjk分布，输出ot=vk
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