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隐马尔可夫模型的参数估计是研究的重点话题,其中一个主要的方法是最小分类错误.从两方面说明一种新的MCE方法.建立一个非平凡的结构,使MCE的目标函数被重新确定为适合多个判断标准训练符的有理函数.采用这种新方法,基于增长转换或扩展Baum-W elch算法得到一个新的优化方法.
一种改进的MCE训练方法
【摘 要】
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隐马尔可夫模型的参数估计是研究的重点话题,其中一个主要的方法是最小分类错误.从两方面说明一种新的MCE方法.建立一个非平凡的结构,使MCE的目标函数被重新确定为适合多个判断标准训练符的有理函数.采用这种新方法,基于增长转换或扩展Baum-W elch算法得到一个新的优化方法.
【机 构】
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西北工业大学理学院,石河子大学商学院
【出 处】
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哈尔滨商业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年05期
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