隐马尔可夫模型是一个基于一些参数族{f(·|ε),ε∈Ψ}混合模型y1|{s1=k}～f(yt|εk), 其中混合随机过程｛st｝是有K个状态的Markov链，在Chopin（2007）关于连续有序的隐马尔可夫模型的模型选择及推断一文中，我们可以解决yt｜｛st=k｝～N（αk+βkxt．σ2k）这样的问题．我们注意到正态分布的均值部分fk（s）（xt）=αk+βkxt是线性函数．这篇文章解决了均值部分是未知非线性函数的问题． 首先未知非线性部份我们用三次样条函数逼近；其次我们要写出观测值y1，…，Yt的联合似然函数；再次我们感兴趣的是在约束条件Σ|ak(s)j|≤t下，样条函数的系数αk（s）j；最后利用Kuhn—Tuckcr条件求出这些系数的极大似然估计．