与观测信息相关的二阶隐马尔可夫模型的参数估计

给出了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立的条件下与观测信息相关的二阶隐马尔可夫模型的结构及改进模型的前向后向算法与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.     

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.     

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．     

基于隐马尔可夫模型的半挂车制动侧滑状态辨识

为了识别半挂车在制动过程中是否有侧滑的危险,及时将车辆状态反馈给驾驶员以提高车辆主动监控预警,从车辆重心偏移、车速和道路三方面选出对制动侧滑影响较明显的4个特征参数,输入到ADAMS仿真软件进行直线制动仿真实验.建立基于隐马尔可夫模型的制动侧滑辨识模型,采用Baum-Welch算法对模型进行训练,得到似然模型的最优参数...     

基于模拟退火算法与隐马尔可夫模型的Web信息抽取

典型隐马尔可夫模型对初始参数非常敏感,采用随机参数训练隐马尔可夫模型时常陷入局部最优,应用于W eb信息抽取时效果不佳.文中提出基于模拟退火算法与隐马尔可夫模型的W eb信息抽取算法.通过实验比较选择最佳的模拟退火算法参数,结合Baum-W elch算法优化隐马尔可夫模型并应用于W eb信息抽取.实验结果表明新算法在信息抽取的精确率和召回率都有明显的提高.     

快速小波域隐马尔可夫模型的图像去噪

在分析小波系数的指数衰减性和延续性的基础上，提出了一种模型参数初始化的方法．MATLAB仿真实验结果表明，该方法给出了合理的模型参数初值，在有效缩短训练时间的同时能获得较理想的去噪结果。     

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。     

基于连续隐Markov模型的理论线损率预测研究

提出一种基于连续隐马尔可夫模型的理论线损率预测方法,运用Baum-Welch参数重估修正公式实现CHMM参数优化,建立CHMM模型。依据CHMM模型概率输出判别各可选仿真模型相对于实际系统的有效性。结果表明,该模型运行速度快,在理论线损率预测中有更高的精度。     

用多观察序列训练隐马耳可夫模型的一种通用算法

隐马尔可夫模型（HMM：Hidden Markov Model）是一种具有学习能力的统计模型。HMM在许多领域特别是在语音识别领域得到成功的应用。经典HMM的Baum-Welch算法假设不同的观察序列之间是统计独立的。这与实际情况不符。本文在不附加任何假设的前提下，提出了一种用多观察序列训练HMM的算法，从理论上解决了上述问题，传统的Baum-Welch算法只不过是新算法在观察序列独立假设下的特例。     

二阶隐Markov模型的一种简化算法及参数估计

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(probability 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.     

基于隐马尔可夫模型的舰船辐射噪声目标识别

将隐马尔可夫模型引入到舰船噪声目标识别中。选择MEL频率倒谱及其差值参数作为模型的观察序列,分别采用Baum-Welch算法和Viterbi算法对模型进行训练和识别。对这一模型进行了计算机模拟,并利用潜艇、鱼雷和水面舰3类目标的海上实录噪声对其识别性能进行了测试,正确识别率为87%。实验表明,用隐马尔可夫模型对舰船辐射噪声进行目标识别可以取得较好的效果。     

隐马尔科夫模型在词性标注中的应用

文章从一阶隐马尔科夫模型（HMM）的定义及其基本问题出发,把词性自动标注描述成HMM模型的一个应用,并给出了语料库中统计计算各个模型参数的方法,其中对词性序列的检测和最佳词性序列的生成方面进行了较详细的描述和研究。     

一种基于隐马尔可夫模型的人像识别算法

提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的人脸图像识别方法.对归一化的人脸图像,该方法 2D-DCT变换域提取人脸图像的一维特征矢量.通过对HMM的训练和识别实验表明,文中提出的方法计算量少,运行速度较快,是一种比较适合工程应用的人脸识别算法.     

隐马尔可夫过程小波变换的参数估计

作者提出了一种新的方法来解决通过小波变换后的隐马尔可夫过程参数的计算问题．这个方法不必根据变换后的结果对系统参数进行重新估计,而只需利用变换后输出的小波系数直接来计算参数即可,避免了保留所有训练数据的繁琐复杂计算过程。     

隐马尔可夫模型在被动声信号分类中的应用

为了提高被动声目标识别率，该文研究了隐马尔可夫模型在被动声信号分类中的应用问题，然后，又提出了２种混合分类器：特征矢量混合的ＨＭＭ分类器和ＨＭＭ／ＭＬＰＮＮ（多层感知机神经网络）混合模型分类器。结果表明，这２种混合分类器在性能上都优于单个特定的分类器，它们在被动声信号分类中具有良好的应用前景。