隐马尔可夫模型.ppt

隐藏的Markov模型HiddenMarkovmodel，Xu congfu浙江大学人工智能研究所2003年10月第一稿，2005年9月修改补充，Modifiedbysiuleung，目录，HMM的起源Markov和Markov链HMM实例HMM的三种基本算法主要是参考文献，HMM的起源Markovnikov是Markov模型Markov链隐藏的Markov模型、Markov性爱、进程的“未来”仅依赖“当前”，而不依赖“过去”，则此进程是Markov进程x (t 1)=f (x.马尔可夫链称为时间集t1=0，1，2，依次观察离散状态的过程，结果是链的状态空间中的I=a1，a2，ai R .条件概率Pij(m，m n)=PXm n=aj|Xm=ai表示时间m在状态ai条件下并且从时间m发送到状态aj的转移概率，以前的概率矩阵，阴天，晴天，晴天.因此，根据多个状态之一，当Pij(m，m n)与m无关时，Markov链通常称为Markov链，HMM实例，HMM实例3354说明，n个圆柱体，每个圆柱体有很多彩色球，球的颜色由概率分布集说明。实验根据初始概率分布随机选择n个圆柱体中的一个进行实验，根据圆柱体内球颜色的概率分布随机选择一个球，将球颜色记住为O1，根据描述圆柱体转移的概率分布随机选择下一个圆柱体，重复上述步骤。描述球颜色的序列O1、O2、称为观测值序列o。HMM示例约束，在上述实验中需要注意的几点：通过柱面间直接观察选择的球的颜色和柱面不能一一对应，哪些柱面不能一一对应，哪些柱面由传输概率集确定，HMM概念，HMM状态不确定或不可见，通过观察顺序的随机过程观察的事件与状态不是一一对应，而是通过概率分布集连接的HMM，是通过两个组件Markov链：描述状态的传输概率一般随机过程：描述状态和观测序列之间的关系，用观测值概率进行描述。马尔可夫链(，a)、随机过程(b)、状态序列、观察值序列、q1、q2、qT、o1、o2、oT，HMM的配置图，HMM配置，HMM的基本元素，模型5元组=(n，m，a，B)描述HMM，或简单地使用=(，a，B)，HMM.ot，型号，P(O|)？问题2:给定的观测顺序o=O1，O2，ot和模型，对应的状态序列s=Q1，Q2，选择Qt的方法s最合理地解释观测顺序o？问题3:如何调整模型参数以最大化P(O|)？给出了问题1解决基本方法，固定状态序列S=(q1，Q2，q3)，以确定在Qt状态下观察到Ot的概率N=5，M=100，=计算量10 72，问题1之前的法线解决，定义动态计划.TT 1.a1j、at1、Qn.qi.qj.Q1，ATN，ATI，anj，AIJ，n=5，m=100，=计算量3000，故障排除1后向方法，初始化与前向方法类似的后向变量：重复：结束：n和t分别为状态数和序列长度定义。也就是说，通过指定t时间最大的状态序列Viterbi算法(续)、初始化：递归：结束：s序列：Baum-Welch算法、目的：指定观测序列O并通过计算确定模型l，使P(O|l)最大。算法步骤