换一批二阶隐Markov模型的一种简化算法及参数估计
An Abridged Algorithm and Parameter Estimation of Second-0rder Hidden Markov Models
摘要针对现有的二阶隐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.
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关键词
二阶隐Markov模型Baum-Welch算法高斯混合模型充分统计量Lagrange乘子second-order hidden Markov models(HMM2)Baum-Welch algorithmGaussian mixture modelssufficient statisticsLagrange multipier
分类号
O212.7
栏目名称
发布时间
2009-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家"八六三"高技术项目（(2006AA10Z179)）
四川省教育厅自然科学基金重点项目（(08IA060)）
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