隐Markov模型作为重要的研究工具，近几十年来在弱相依变量的建模，发音过程、神经生理学、生物遗传等问题的研究上得到了广泛的应用。虽然隐Markov模型的应用十分广泛，但对隐Markov模型的理论研究很少，有待今后逐步完善。而且在隐Markov模型实际的应用中，我们还经常会遇到状态链为非齐次马氏链的情况，如动态的图象处理、气象预测等问题均需要建立非齐次隐Markov模型来处理，而对非齐次隐Markov模型的理论研究基本上还是空白，所以对非齐次隐Markov模型的研究具有重大的意义。 本文的目的就是研究一类非齐次隐Markov模型及其熵率存在定理。首先，我们介绍了隐Markov模型有关知识，包括隐Markov模型的简单定义、隐Markov模型的应用及其独特的优点、隐Markov模型的等价定义与性质等，同时引入了信息论中熵率的概念。其次，利用绝对平均收敛和Cesera平均收敛，分别讨论了有限和可列状态非齐次隐Markov模型的熵率存在问题，推广了已有的非齐次Markov链结果。