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HSMM：一种基于隐马尔可夫模型的状态持续时间可变的扩展模型

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简介：
HSMM是一种改进的隐马尔可夫模型，特别之处在于它能够处理和预测状态持续时间的变化，为序列数据建模提供了更灵活的选择。 HSMM（混合状态隐马尔可夫模型）是隐马尔可夫模型的一种扩展形式，它描述了每个潜在状态的持续时间是可以变化的。

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  • HSMM：一种基于隐马尔可夫模型的状态持续时间可变的扩展模型
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    HSMM是一种改进的隐马尔可夫模型，特别之处在于它能够处理和预测状态持续时间的变化，为序列数据建模提供了更灵活的选择。 HSMM（混合状态隐马尔可夫模型）是隐马尔可夫模型的一种扩展形式，它描述了每个潜在状态的持续时间是可以变化的。
     
  • 连续时间隐马尔可夫模型(HMMs)
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    连续时间隐马尔可夫模型（HMMs）是一种统计模型，用于描述系统在不同状态之间转换且这些状态不可直接观察的情况。该模型广泛应用于语音识别、自然语言处理等领域中，能够有效捕捉信号随时间变化的特征与模式。 HMM是Python的一个隐马尔可夫模型库。它是一个易于使用的通用库，实现了训练、检查和试验数据所需的所有重要子方法。Cython支持计算上昂贵的部分的有效性。 您可以构建两种类型的模型：离散隐马尔可夫模型通常就是指一般的隐式马尔科夫模型；连续时间的隐马尔可夫模型是隐藏马尔可夫模型的一种变体，其中状态转换可以在连续时间内发生，并且允许观察时间具有随机分布。在开始使用之前建议先阅读示例教程，它涵盖了大多数主要应用场景。 为了更深入地了解这个主题，您可以查阅相关资料或参考主要的学术文章。该项目需要Python 3.5版本以及Cython、ipython、matplotlib、notebook、numpy、pandas和scipy等库的支持；对于测试环境还需要安装pytest。在下载并安装了Numpy和Cython后，可以从test pypi直接安装软件包。
     
  • 隐马尔可夫模型（HMM）- 马尔可夫模型
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    隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，用于描述一个系统在不同状态间转移的过程，其中观察到的数据依赖于系统的隐藏状态。该模型基于马尔可夫假设，即下一个状态只与当前状态相关。HMM广泛应用于语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域。 隐马尔科夫模型（HMM）是一种统计模型，用于描述一个系统在不同时间点的状态序列，并且这些状态是隐藏的、不可直接观测到的。该模型假设存在一组可能的状态以及从一种状态转移到另一种状态的概率规则。同时，每个状态下会生成某种观察值，但这种输出并不是唯一确定的，而是基于一定的概率分布。 隐马尔科夫模型在语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域有着广泛的应用。它可以用来解决序列标注问题，如命名实体识别；也可以用于时间序列预测等任务中。
     
  • 连续隐马尔可夫与离散隐马尔科夫模型的MATLAB实现.zip_CHMM_DHMM_matlab_连续隐马尔
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    本资源提供了连续隐马尔可夫（CHMM）和离散隐马尔可夫（DHMM）模型在MATLAB中的实现代码，适用于语音识别、自然语言处理等领域研究。 隐马尔可夫模型在连续情况和离散情况下都可以用MATLAB进行实现。
     
  • 隐马尔可夫模型的参数估计与隐马尔科夫模型
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    本文探讨了隐马尔可夫模型（HMM）中的关键问题——参数估计，并深入分析了HMM的工作原理及其广泛应用。通过详述前向后向算法等核心方法，为读者提供了一个全面了解HMM的视角。 隐马尔可夫模型的参数包括： 1. 状态总数 N； 2. 每个状态对应的观测事件数 M； 3. 状态转移矩阵； 4. 每个状态下取所有观测事件的概率分布； 5. 起始状态。
     
  • 关于隐马尔可夫模型的PPT
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    本PPT旨在深入浅出地介绍隐马尔可夫模型的基本概念、数学原理及其应用实例，适合初学者快速掌握该理论框架。 此PPT由专业人员编写，内容条理清晰，重点突出，并结合了简单易懂的实例，深入浅出地介绍了隐马尔可夫模型。
     
  • 基于时变状态转移隐半马尔可夫模型的寿命预测研究*(2014年)
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    本研究提出了一种基于时变状态转移隐半马尔可夫模型的方法，用于提升寿命预测的准确性。该方法通过考虑时间变化对状态转移概率的影响，有效捕捉个体健康状况的变化趋势，为个人化医疗和长期护理规划提供有力支持。 在使用隐半马尔科夫模型进行系统状态估计及寿命预测的过程中，通常假设状态转移概率矩阵为固定值，这导致剩余寿命的预测结果呈现出阶梯状变化，并且与系统的实际剩余寿命存在较大误差。为了改进这一问题，我们提出了一种具有时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型。通过分析系统中的三种典型退化状态，给出了相应的不同状态转移系数。结合初始的状态转移矩阵后，可以得到一个随时间变化的状态转移矩阵，从而提高对当前健康状态下剩余持续时间估计的准确性，并最终获得更为精确的整体剩余寿命预测值。实验结果表明，基于时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型相比传统方法有显著提升。
     
  • 隐马尔可夫模型的Matlab代码
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    本项目提供了一系列用于处理和分析序列数据的隐马尔可夫模型（HMM）的Matlab实现代码，适用于模式识别、语音识别等领域。 这段源码是我自己实践过的，确保可用，并且包含多个例子供学习参考。使用的是MATLAB，物有所值。
     
  • 隐马尔可夫模型(HMM)概述
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    隐马尔可夫模型（HMM）是一种统计模型，用于描述一个系统在序列数据中的状态变化过程。它假设存在一个不可直接观测的状态序列，该序列通过生成可以观测到的数据来间接反映系统的运作规律。HMM广泛应用于语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域，是解决时间序列问题的重要工具之一。 网上可以找到HMM的C和C++实现资源，这些资源涵盖了离散和连续模型的实现。
     
  • 基于MATLAB的HMM隐马尔可夫模型实现
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    本项目利用MATLAB编程语言实现了HMM（隐马尔可夫模型）的基本功能，包括模型训练、解码及评估。通过实例演示了HMM在序列数据建模中的应用。 该资源可以直接运行runtest.m文件来测试HMM的评估和解码问题，运行baum_welch_test_mine.m文件来测试HMM学习问题。