二阶隐马尔可夫模型及其在计算语言学中的应用

介绍了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立的条件下改进的隐马尔可夫模型(HMM)的结构．在传统的隐马尔可夫模型的基础上研究了改进模型的Baum-Welch算法，并导出了改进模型的参数估计公式．     

n阶隐马尔可夫模型的参数估计

给出了n阶隐马尔可夫模型( HMMn)的定义及结构.在传统的隐马尔可夫模型及二阶隐马尔可夫模型( HMM2)的基础上研究了HMMn的前向、后向算法,Baum-Welch算法,并导出了HMMn在单观测序列和多观测序列培训两种情况下的参数估计公式.     

与观测信息相关的n阶隐马尔可夫模型的参数估计

定义了与观测信息相关的n阶隐马尔可夫模型,给出了该模型的结构.研究了该模型的前向算法,并用前向算法计算给定模型下观测序列出现的概率.通过研究该模型的Baum-Welch算法,导出了它的参数重估公式.     

二阶隐马尔科夫模型在基因识别中的应用

对经典隐马尔可夫模型( HMM) 的状态转移和输出观测值的假设条件进行改进,提出了一个基于二阶隐马尔科夫模型(second-order HMM: HMM2)的基因识别系统的模型, 论述了用该模型和扩展的Viterbi 算法发现基因的方法.     

混合二阶隐马尔可夫模型的Baum-Welch算法

介绍了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立的条件下混合二阶隐马尔可夫模型(HMM2)的结构.然后,研究了新模型的Baum-Welch算法,并导出了新模型的参数估计公式.       

与观测信息相关的MHMM的参数估计

隐马尔可夫模型(H idden M arkov Models:HMM)是一种具有很好学习能力的统计模型,已在许多领域特别在语音识别领域得到了成功的应用.本文介绍了任一时刻出现的观测矢量的概率不仅依赖于系统当前时刻所处的状态,而且依赖于系统前一时刻出现的观测矢量的前提下,多个不同的隐马尔可夫模型的组合———混合隐马尔可夫模型(M ixture ofHMM:MHMM)的结构,并根据Baum-W elch算法,导出了该模型各个参数估计公式.     

基于隐马尔可夫模型的DNA序列识别

利用隐马尔可夫模型训练中不同结构的DNA序列的L值分布范围不同的特点,对传统多类投票模型进行改进,提出一种优于传统算法的快速训练算法,该算法只需训练出一类隐马尔可夫模型参数.对DNA内含子和外显子序列进行识别,平均识别率达到了90.8%.与支持向量机相比,隐马尔可夫模型在解决多分类问题方面具有优势,不但计算时间少,而且识别率高.     

基于多相关系数分组HMM2的学习算法

目的为了得到一种基于多相关系数分组二阶隐马尔可夫模型(second-or-der HMM:HMM2)的学习算法。方法最大似然准则,Lagrange乘子法。结果给出了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立条件下二阶隐马尔可夫模型(second-or-der HMM:HMM2)的结构,获得了在多观测序列不相互独立的情况下HMM2的Baum-Welech学习算法。结论为得到充足数据,以对所有参数可靠估计,必须使用多观测序列。所获算法避免了直接计算条件概率的困难,考虑了训练序列间的相关性,故使计算过程更为便捷,在观测序列分组均匀相关情况下非常有用。     

混合隐马尔可夫模型Baum-Welch算法的改进

介绍了任一时刻出现的观测矢量的概率不仅依赖于系统当前时刻所处的状态,而且依赖于系统前一时刻出现的观测矢量的前提下混合隐马尔可夫模型的结构.并研究了新模型的Baum-Welch算法,导出了该模型各个参数估计公式.     

基于自回归隐半马尔可夫模型的设备故障诊断

提出了一种新的隐马尔可夫模型(HMM)拓展模型自回归隐半马尔可夫过程(Auto-Regressive Hidden Semi-Markov Model,AR-HSMM),并给出了模型参数的推导和相应的"前向-后向"算法.与传统的HMM相比,AR-HSMM有以下两个优点:①把传统HMM所假设的隐藏状态分布改进为显式高斯分布;②改进了传统HMM假设各观测变量相互独立的问题,通过在各观测变量之间建立联系,从而使之更加符合实际情况.在液压泵故障诊断中的应用实例表明,AR-HSMM在故障诊断中是非常有效的.     

基于改进的隐马尔科夫模型的词性标注方法

针对隐马尔可夫(HMM)词性标注模型状态输出独立同分布等与语言实际特性不够协调的假设,对隐马尔可夫模型进行改进,引入马尔可夫族模型。,该模型用条件独立性假设取代HMM模型的独立性假设。将马尔可夫族模型应用于词性标注,并结合句法分析进行词性标注。用改进的隐马尔可夫模型进行词性标注实验。实验结果表明:与条件独立性假设相比,独立性假设是过强假设,因而基于马尔可夫族模型的语言模型更符合语言等实际物理过程;在相同的测试条件下,马尔可夫族模型明显好于隐马尔可夫模型,词性标注准确率从94.642%提高到97.126%。     

办公建筑运行能耗的混沌时间序列复合预测

针对办公建筑已有的能耗预测方法中未能考虑到能耗数据的混沌变化特性,提出了一种基于混沌时间序列的办公建筑运行能耗预测方法.对研究对象的时间序列进行相空间重构,判断其具备混沌特性,建立混沌理论和支持向量回归的组合模型进行训练,采用Markov链消除组合模型由于参数传递产生的累积误差,得到最终预测结果.为了验证算法的有效性,以西安某办公建筑的能耗监测数据为例进行实例分析,并与非线性自回归神经网络、支持向量回归等其他预测方法进行对比.实验结果表明,经过Markov修正后的混沌时间序列组合模型预测精度显著提高,预测效果优于其他方法,且更符合办公建筑能耗的变化规律,为节能优化提供有效的数据支撑.     

基于遗传算法的改进GLA算法

提出了基于遗传算法的改进广义Ｌｌｏｙｄ算法（ＧＬＡ）。它以种群为基础,使用选择算子对种群进行有针对性的操作,通过变异算子以提高种群的平均适应值,使其逃离局部最小点,最后采用交叉算子以增加个体的多样性,又降低了该算法对初始码书的敏感程度。高斯－马尔科夫序列实验表明,该算法较好地实现了全局最优,并有助于克服对初始码书较为敏感的缺点。     

Algorithms for Markov stochastic models

A survey of the main results of algorithmic studies of Markov processes and related stochastic models is shown. It consists of stationary solutions, transient solutions, first passage times, and multidimensional denumerable state Markov processes. In conclusion, some remarks on further works are presented.     

非线性状态空间模型的EHMM抽样法

给出了一种新的非线性状态空间模型的MCMC方法——EHMM（Embedded Hidden Markov Model）抽样法，运用该方法构造的Markov链的收敛速度比传统的MCMC方法有明显提升，文中证明了这一结论并以一维非线性状态空间模型为例加以说明。     

基于因子分析的隐马尔可夫模型

状态输出概率密度为对角协方差矩阵高斯分布的隐马尔可夫模型(HMM-DG)在帧内特征相关建模方面存在缺陷．本文将因子分析方法与HMM-DG的混合高斯建模相结合，提出了一种具有弹性的帧内特征相关隐马尔可夫模型框架一基于因子分析的隐马尔可夫模型(HMM-FA)．并导出了HMM-FA的训练算法．理论分析和仿真实验都表明：在训练数据相同的条件下，HMM-FA的性能优于HMM-DG。     

HMM语音识别模型与一种修正训练算法

本文在统一的框架下描述了隐马尔柯夫模型（ＨＭＭ）用于语音识别时的各种形式，包括离散ＨＭＭ、连续混合密度ＨＭＭ、半连续ＨＭＭ和最大分量连续ＨＭＭ等，指出各种模型均是统一形式下的导出形式。文中就离散ＨＭＭ、连续混合密度ＨＭＭ和最大分量连续ＨＭＭ在非特定人全音节汉语语音识别中的应用，从识别率和复杂度两方面进行了性能比较。为提高最大分量连续ＨＭＭ的识别性能；提出了一种修正的训练算法。