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对于周期变动明显的数据,本文通过引入周期状态转移矩阵,提出了一种基于周期的一阶隐马尔可夫模型,分析并给出了该模型的似然计算、隐状态估计和模型训练算法.最后的数值实验表明,该模型能有效提高预测的精确度和模型的似然度,并加快模型训练的收敛速度.
基于周期的一阶隐马尔可夫模型及其学习算法
【摘 要】
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对于周期变动明显的数据,本文通过引入周期状态转移矩阵,提出了一种基于周期的一阶隐马尔可夫模型,分析并给出了该模型的似然计算、隐状态估计和模型训练算法.最后的数值实验
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2009年12期
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