n階隱馬爾可夫模型的參數(shù)估計.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文給出了n階隱馬爾可夫模型(HMMn)的定義及結(jié)構(gòu)。在傳統(tǒng)的隱馬爾可夫模型及二階隱馬爾可夫模型(HMM2)的基礎(chǔ)上，研究了n階隱馬爾可夫模型的前向、后向算法，Baum—Welch算法，并導(dǎo)出了nHMM在單觀測序列培訓(xùn)和多觀測序列培訓(xùn)兩種情況下的參數(shù)重估公式。最后，研究了與觀測信息相關(guān)的n階隱馬爾可夫模型(HMMnxn)以及混合n階隱馬爾可夫模型(MHMMn)的Baum—Welch算法。論文主要分為五個部分。 第一部分闡述隱馬爾可夫模型

2、理論的發(fā)展以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，引出本文的研究背景，然后介紹了一種約束最優(yōu)化方法。第二部分主要介紹n階隱馬爾可夫模型的前向、后向算法。 第三部分首先介紹n階隱馬爾可夫模型的Baum-Welch算法，緊跟著給出n階隱馬爾可夫模型的參數(shù)重估公式，最后介紹重估公式的物理含義。 第四部分給出n階隱馬爾可夫模型在多觀測序列培訓(xùn)情況下的參數(shù)重估公式。 第五部分給出與觀測信息相關(guān)的n階隱馬爾可夫模型以及混合n階隱馬爾可夫模型的定義及結(jié)構(gòu)，進而研究nnH

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