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非线性状态空间模型的EHMM抽样法
引用本文:包云霞,鲁法明,刘福升.非线性状态空间模型的EHMM抽样法[J].山东科技大学学报(自然科学版),2005,24(3):104-106,116.
作者姓名:包云霞  鲁法明  刘福升
作者单位:山东科技大学,信息科学与工程学院,山东,泰安,271019;山东科技大学,信息科学与工程学院,山东,泰安,271019;山东科技大学,信息科学与工程学院,山东,泰安,271019
摘    要: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。

关 键 词:非线性状态空间  MCMC方法  Metropolis-Hastings算法  Gibbs算法  HMM  EHMM抽样
文章编号:1672-3767(2005)03-0104-03
收稿时间:2004-10-19
修稿时间:2004-10-19

The EHMM Sampling Method for Non-linear State Space Models
BAO Yun-xia,LU Fa-ming,LIU Fu-sheng.The EHMM Sampling Method for Non-linear State Space Models[J].Journal of Shandong Univ of Sci and Technol: Nat Sci,2005,24(3):104-106,116.
Authors:BAO Yun-xia  LU Fa-ming  LIU Fu-sheng
Abstract:We present a new MCMC method for non-linear state space models, which is called Embedded Hidden Markov Model (EHMM) Sampling method. The convergence rate of this method is faster than that of the traditional MCMC methods. We proved the result and illustrated it in a 1D non-linear state space.
Keywords:non-linear state space  MCMC method  Metropolis-Hastings algorithm  Gibbs algorithm  HMM  EHMM sampling
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