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在运用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）解决问题的过程中，HMM的参数估计（训练）是最为关键的一步．为进一步提高模型精度，提出了一种两阶段混合的DHM参数估计方法，与传统方法相比，该算法不依赖于初始值，具有更大的概率得到全局最优解．
一种两阶段混合的DHMM参数估计方法
【摘 要】
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在运用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）解决问题的过程中，HMM的参数估计（训练）是最为关键的一步．为进一步提高模型精度，提出了一种两阶段混合的DHM参数估计方法，与传统方法相比，
【机 构】
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西安交通大学计算机系软件所
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2009年4期
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