【摘 要】
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本文针对模型阶数可变情形给出隐式马尔可夫模型(HMM)的一个扩展,变阶隐马尔可夫模型.变阶隐马尔可夫模型主要使用变阶马尔可夫模型(VOM)和隐马尔可夫模型(HMM)中的技术,结合两者的特点,构造了有高阶短期依赖和多变量连续取值型观测信号的有限状态空间的概率机.当满足一定条件情况下,该模型可以退化为高阶隐马尔可夫模型(n-HMM)或隐马尔可夫模型(HMM),这是条非常好的性质使得变阶隐马尔可夫模型可
【机 构】
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本文针对模型阶数可变情形给出隐式马尔可夫模型(HMM)的一个扩展,变阶隐马尔可夫模型.变阶隐马尔可夫模型主要使用变阶马尔可夫模型(VOM)和隐马尔可夫模型(HMM)中的技术,结合两者的特点,构造了有高阶短期依赖和多变量连续取值型观测信号的有限状态空间的概率机.当满足一定条件情况下,该模型可以退化为高阶隐马尔可夫模型(n-HMM)或隐马尔可夫模型(HMM),这是条非常好的性质使得变阶隐马尔可夫模型可以应用于大多数高阶隐马尔可夫模型适用的场合.在本文中,我们将给出forward-backward算法,从数据库中自动学习模型参数；给出Viterbi算法自动实时识别.
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