多观测序列HMM2的Baum-Welch算法  

The Baum-Welch Algorithm of HMM2 with Multiple Observations

作　　者：杜世平[1] 

机构地区：[1]四川农业大学生命科学与理学院数学系,四川雅安625014

出　　处：《生物数学学报》2007年第4期685-690,共6页Journal of Biomathematics

基　　金：国家自然科学基金(30300219)

摘　　要：介绍了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立的条件下二阶隐马尔可夫模型(second- order HMM:HMM2)的结构.研究了在多观测序列不相互独立的情况下HMM2的学习算法,并由此导出了该模型的参数重估公式.This paper first describe the structure of second-order HMM（HMM2） on condition that observation noise is not independent of the Markov chain, and then research the Baum-Welch algorithm of the model ,and derive a general algorithm and the update parametric estimation equations for the model with multiple observations.

关 键 词：二阶隐马尔可夫模型 多观测序列 Baum-Welch算法 LAGRANGE乘子 

分 类 号：O212.7[理学—概率论与数理统计]