【摘 要】
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为了解决传统隐马尔可夫模型应用通常将隐状态数和混合成份数看作一致的弊端,更客观地描述问题,使模型研究适合现实的数据分布,参数设定更为精准,从而使算法效果达到最优,提
【基金项目】
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北京工业大学计算机应用技术重点学科发展建设项目(040000514118029)
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为了解决传统隐马尔可夫模型应用通常将隐状态数和混合成份数看作一致的弊端,更客观地描述问题,使模型研究适合现实的数据分布,参数设定更为精准,从而使算法效果达到最优,提出一种基于高斯混合分布、聚类思想和OEHS准则的适应数据分布且自动确定参数的算法。因隐马尔可夫学习算法由EM算法实现,但EM是局部最优算法,严重依赖初始值,从跳出局部最优的角度出发,对两个参数进行初始设定。与传统的随机初始化方法进行比较,实验结果表明,该算法能得到更好的结果。
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