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隐马氏模型（HMM）的参数估计是隐马氏模型各种应用的关键.经典的Baum-Welch算法容易陷入局部最优,对初始参数的要求苛刻.HMM参数估计的Gibbs抽样法,充分利用模型先验信息,借助马氏链蒙特卡洛方法（MCMC）的强大计算功能,避免了陷入局部最优,有更好的效果.
HMM参数估计的Gibbs抽样算法
【摘 要】
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隐马氏模型（HMM）的参数估计是隐马氏模型各种应用的关键.经典的Baum-Welch算法容易陷入局部最优,对初始参数的要求苛刻.HMM参数估计的Gibbs抽样法,充分利用模型先验信息,借助马
【机 构】
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武汉军械士官学校,国防科技大学理学院,中国人民解放军92941部队96分队
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2012年18期
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