换一批基于多相关系数分组HMM2的学习算法
The learning algorithm of HMM2 based on grouping multiple observations by multiple correlation coefficient
摘要目的 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.
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