5. HMM常用概率的计算 利用前向概率和后向概率,我们可以计算出HMM中单个状态和两个状态的概率公式。 1)给定模型λ和观测序列O,在时刻t处于状态qi的概率记为: γt(i)=P(it=qi|O,λ)=P(it=qi,O|λ)P(O|λ) 利用前向概率和后向概率的定义可知: P(it=qi,O|λ)=αt(i)βt(i) 于是我们得到: ...
为通过噪声检测及时发现车辆行驶过程中突发的异常,提出基于隐马尔可夫(HMM)的评估方式.通过选取车辆正常以及异常状态下的噪声采集数据样本作为离线训练样本,得到相应的模型参数;然后将实时数据送入这两类模型进行评估,概率大的为系统当前运行状态.测试发现该评估方式在车辆状态异常评估中有较高的精确度,可用于车辆异常情况...
这里我们用隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中盒子与球的例子来显示前向概率的计算。 我们的观察集合是:V={红,白},M=2V={红,白},M=2 我们的状态集合是:Q={盒子1,盒子2,盒子3},N=3Q={盒子1,盒子2,盒子3},N=3 而观察序列和状态序列的长度为3. 初始状态分布为:Π=(0.2,0.4,0.4)TΠ=(0.2,0.4,0....
在隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中,我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题,本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法,即已知模型和观测序列,求观测序列出现的概率。 1. 回顾HMM问题一:求观测序列的概率 首先我们回顾下HMM模型的问题一。这个问题是这样的。我们已知HMM模型的参数λ=(A,B,Π)。其中...
这里我们用隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中盒子与球的例子来显示前向概率的计算。 我们的观察集合是: 红,白, 我们的状态集合是: 盒子,盒子,盒子, 而观察序列和状态序列的长度为3. 初始状态分布为:状态转移概率分布矩阵为: 观测状态概率矩阵为:球的颜色的观测序列: ...