二态隐马尔可夫过程熵率的逼近算法  

Asymptotic Approximation to the Entropy Rate of Binary Hidden Markov Processes

作　　者：陈双平[1] 郑浩然[2] 童庆[2] 王煦法[2] 

机构地区：[1]中国科学技术大学电子工程与信息科学系,安徽合肥230027 [2]中国科学技术大学计算机科学与技术系,安徽合肥230027

出　　处：《电子学报》2006年第3期499-502,共4页Acta Electronica Sinica

基　　金：中国科学技术大学高水平大学建设重点项目;中国科学院知识创新工程重要方向项目(No.KSCX2-SW-329)

摘　　要：基于熵率上下界收敛性,该文提出了一个算法以计算二态隐马尔可夫过程的熵率.该算法能以任意精度逼近熵率的理论值,且可计算最大偏差.算法的复杂度的对数和误差的对数为线性关系,因此其计算代价是可以接受的.该算法为计算一般隐马尔可夫模型的熵率提供了一种新途径.Based on the convergence of bounds for the entropy rate of binary hidden Markov processes, a numerical approach is advanced. The algorithm can approximate to true value of the entropy rate below a predefined error, and the accuracy can also be estimated. Since the logarithm of the algorithm＇s complexity is linear to the logarithm of error, the cost of the algorithm is acceptable for practical use in engineering fields. It casts light to solve the problem of computing the entropy rate of more generalized kinds of HMPs.

关 键 词：二态隐马尔可夫过程 熵率 渐近逼近 

分 类 号：TN911.2[电子电信—通信与信息系统]