【摘 要】
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隐马氏模型（Hidden Markov Models,简称为HMM）是一类统计模型,它包括一个隐状态过程和一个与之相关的可观测过程。其经典理论是由L.E.Baum等在20世纪60年代末70年代初所给出的。随后这一模型于20世纪70年代中期由Jenik等应用到语音识别领域,逐步发展成为语音识别领域中最瞩目、最有效的技术之一。目前,它在生物统计、基因识别、文字识别和图像处理等方面都有广泛应用.遗传算法
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隐马氏模型（Hidden Markov Models,简称为HMM）是一类统计模型,它包括一个隐状态过程和一个与之相关的可观测过程。其经典理论是由L.E.Baum等在20世纪60年代末70年代初所给出的。随后这一模型于20世纪70年代中期由Jenik等应用到语音识别领域,逐步发展成为语音识别领域中最瞩目、最有效的技术之一。目前,它在生物统计、基因识别、文字识别和图像处理等方面都有广泛应用.遗传算法（Genetic Algorithm,简称为GA）,是模拟自然界生物进化过程与机制求解极值问题的一类自组织、自适应人工智能技术。其经典理论最初是由美国芝加哥大学的Holland教授提出的。本文主要从隐马氏模型的拓展着手,首先给出了层次隐马氏模型（Hierarchical Hidden Markov Model,简称为HHMM）的定义,推导出了HHMM的三个问题的解决方法,得出了类似于隐马氏模型的前后向算法、Viterbi算法以及学习算法,并在假设观测序列可分割为相互联系较弱的子序列的基础上,给出了一种隐马氏模型的分块改进方法。然后给出了基于HMM的生物序列比对方法:基于对隐马氏模型（Pair HMM）的双序列比对方法和基于剖面隐马氏模型（Profile HMM）的多序列比对方法。最后针对多序列比对中的Profile HMM的参数优化问题,提出了遗传算法与Baum—Welch（BW）算法相结合的参数估计方法,给出了一种设计方案。
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