| 用多观察序列训练隐马耳可夫模型的一种通用算法 |
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| 引用本文： | 王新民.用多观察序列训练隐马耳可夫模型的一种通用算法[J].孝感学院学报,2002,22(6):17-19. |
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| 作者姓名： | 王新民 |
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| 作者单位： | 孝感学院,物理系,湖北,孝感,432100 |
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| 基金项目： | 湖北省教育厅重点项目基金资助(2002A02004)。 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 隐马尔可夫模型 Baum－Welch算法 多观察序列 统计模型 统计独立 HMM训练 |
| 文章编号： | 1671-2544(2002)06-0017-03 |
A General Algorithm for Training Hidden Markov Models with Multiple Observations |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hidden Markov model Baum-Welch algorithm multiple observations |
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