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馬爾可夫隨機(jī)場

用Matlab實現的隱蔽馬爾可夫模型（Hidden Markov Model:HMM)

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這是一個很基本的檔案在找出隨機相交的線段並求得位址

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本書主要說明了隨機過程中的相關知識在生活中的應用,特別是馬爾可夫鏈在一些事情中的應用

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矩陣編碼和馬爾可夫鏈的實現例程。實現類似黑客帝國數字屏保

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目標為把收集的資料分割成k 個子集合,每一個子集合為一個群聚(cluster). 從收集的資料中隨機選定k 個物件

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以半連續隱含馬爾可夫模型HMM 為例,分析了影響Viterbi算法效率的主要原因,討論了提高該算法效率的3種實用策略,即碼本剪枝、Beam剪枝及降低精度,在保證一定識別率的前提下,使得搜索處理更加有效

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基于隱馬爾可夫模型的多重序列分析 <<中山大學學報（自然科學版） >>2005年02期羅澤舉 , 朱思銘 , 何淼 , LUO Ze-ju , ZHU Si-ming ,

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利用灰色系統進行預測的幾篇好論文: BP神經網絡_灰色系統聯合模型預測軟基沉降量非線性時間序列神經網絡預測方法的研究及應用股票投資價值灰色馬爾可夫預測股票投資價值灰色系統模型及應用灰色關聯神

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基于隱而馬可夫的連續語音識別中聲學模型的建立及其實現

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Autoregressive Markov Switching Model函數用于評估、仿真及預測自回歸的馬爾可夫轉換模型。可以選擇用于模型估計的分布函數。用于研究時間序列結構性變化

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