计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2008年
6期
163-167
,共5页
模糊深隐马尔可夫模型%最大互信息%模糊随机变量
模糊深隱馬爾可伕模型%最大互信息%模糊隨機變量
모호심은마이가부모형%최대호신식%모호수궤변량
针对经典马尔可夫模型没有考虑模型应用中状态、观测量间的上下文相关性以及状态转移概率动态性、可变性,提出一种模糊深隐马尔可夫模型.该模型通过增加观测值间的相关性、解决概率转移问题中的不确定性和改进参数优化算法,使之能够较好地应用于强噪声、训练数据缺损等情形的模式识别中.理论证明,显式模糊深隐马尔可夫模型在同等模型复杂度下具有模型优化程度高、区分度好、误识率低、鲁棒性高的特性.
針對經典馬爾可伕模型沒有攷慮模型應用中狀態、觀測量間的上下文相關性以及狀態轉移概率動態性、可變性,提齣一種模糊深隱馬爾可伕模型.該模型通過增加觀測值間的相關性、解決概率轉移問題中的不確定性和改進參數優化算法,使之能夠較好地應用于彊譟聲、訓練數據缺損等情形的模式識彆中.理論證明,顯式模糊深隱馬爾可伕模型在同等模型複雜度下具有模型優化程度高、區分度好、誤識率低、魯棒性高的特性.
침대경전마이가부모형몰유고필모형응용중상태、관측량간적상하문상관성이급상태전이개솔동태성、가변성,제출일충모호심은마이가부모형.해모형통과증가관측치간적상관성、해결개솔전이문제중적불학정성화개진삼수우화산법,사지능구교호지응용우강조성、훈련수거결손등정형적모식식별중.이론증명,현식모호심은마이가부모형재동등모형복잡도하구유모형우화정도고、구분도호、오식솔저、로봉성고적특성.
