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文档简介

1、隐马尔可夫模型Hidden Markov model，HMM的来源马尔可夫性和马尔可夫链HMM实例HMM三种基本算法主要参考文献、HMM的来源，1870年，俄罗斯有机化学家Vladimir V. Markovnikov首次进行了马尔可夫模型马尔可夫性是指，如果一个进程的“未来”仅依赖于“当前”，而不依赖于“过去”，则该进程具有马尔可夫性，或者将该进程称为马尔可夫进程X(t 1)=f(X(t ) )、马尔可夫链、 对称为时间和状态离散的马尔可夫进程的离散状态的过程进行连续观察的结果链的状态空间为I=a1，a2，aiR .条件概率Pij (m， m n)=PXm n=aj|Xm=ai是指在马的链在

2、时刻m处于状态ai的条件下，在时刻m n转移到状态aj的转移概率矩阵、模糊、晴、雨、 晴、阴、阴、雨、晴0.500. 25、晴0.375 0.25 0.375、雨0.25 0.125 0.625、转移概率矩阵(继续)由于链条在时刻m从任一状态ai出发，因此Pij(m，m n )与m无关有HMM实例、HMM实例描述和n个圆柱体，每个圆柱体包含许多彩色球，球的颜色用一系列概率分布描述。 实验的进行方法是，根据初始概率分布，随机选择n个气缸中的一个开始实验，根据气缸中的球的颜色的概率分布，随机选择一个球，将球的颜色设为O1，返回气缸，使下一个气缸运行最后获得描述球的颜色的序列O1和O2，其被称为观察

3、值序列o。 HMM实例约束，在上述实验中，不能直接观察的筒间的迁移不是从筒中选择的球的颜色和筒一一对应，选择哪个筒由一组迁移概率决定，HMM的概念，HMM的状态是不确定还是不可视，只能在观察系列的随机过程中表现几个如何给出Markov链(，a )、随机过程(b )、状态序列、观察值序列、q1、q2、qT、o1、o2、oT、HMM的构图问题2 :如何给出观察序列O=O1、o2、oT和模型，以及如何对应的状态序列S=q1、q1 如何调整模型残奥表以使p (o|)达到最大？ 解决问题1的基本方法是，当给出一定的状态序列S=(q1，q2，q3)时，表示在qt状态下Ot观测到的概率N=5，M=100，=修正量1072，解决问题1的前方法，的a1j，at1，qN . qi . qj . q1，atN，ati， M=100，=校正量3000 n和t分别是状态个数和序列长的定义：我们寻找的是t时刻最大的代表性状态序列，Viterbi算法(接下来)，初始化：递归：结束：求s序列：Baum-Welch算法(模型托盘算法步骤：1.根据初始模型(训练对象模型) l0，2.l0及观察值系列o，训练新的模型l。 3 .如果logP(X|l) - log(P(X|l0) Delta表示训练达到了预期的效果，修正算法就结束了。 4 .否则，工作l0 l

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