隐马尔可夫模型算法基础探析

摘要：

隐马尔可夫模型是一个具有双重随机过程的统计模型，已被广泛应用于语音识别、生物序列分析和管理等领域。在隐马尔可夫模型中存在三个基本问题，即学习问题、解码问题和估值问题，一般分别使用Baum-Welch算法、Viterbi算法和向前-向后算法进行解决。其中，学习问题的Baum-Welch算法本质上是EM算法在隐马尔可夫模型中的一个应用，解码问题的Viterbi算法本质上是动态规划算法在隐马尔可夫过程中的一个应用。文章就EM算法和动态规划算法进行了一定的梳理和分析，以促进对隐马尔可夫模型算法的理解。

关键词：隐马尔可夫模型、EM算法、动态规划算法

分类号：O211.62(概率论与数理统计)

资助基金：中国博士后科学基金资助项目2014M551565。

在线出版日期：2014-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：108-112