二阶隐Markov模型的一种简化算法及参数估计

来源 :山西大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：tinacat

【摘要】

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针对现有的二阶隐Markov模型（second-order HMM：HMM2）算法给出了一种新的简化算法.新算法是一种与Baum-Welch算法相似的算法,允许每一状态的观测概率密度函数（prob ility density

【作者】

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杜世平

【机构】

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四川农业大学生命科学与理学院数学系

【出处】

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山西大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2009年3期

【关键词】

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二阶隐Markov模型 Baum-Welch算法高斯混合模型充分统计量 LAGRANGE乘子 second-order hidden Markov mode

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针对现有的二阶隐Markov模型（second-order HMM：HMM2）算法给出了一种新的简化算法.新算法是一种与Baum-Welch算法相似的算法,允许每一状态的观测概率密度函数（prob ility density function：PDF）可以用不同的特征集来定义和估计.基于此方法给出了相应的识别方法和参数估计.这种方法是基于充分统计量的,并且从理论上来说不会造成性能的损失.

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