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非齐次隐马尔可夫因子模型期望最大化算法
被引量：
1
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作者
程玉胜
丁美文
夏叶茂
《计算机科学与探索》
CSCD
2014年第3期359-367,共9页
潜变量模型在刻画因子之间的相互关系以及因子与观测变量之间的关联性时具有重要作用。在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异、多峰、偏态等特性,因此将经典的潜变量模型延伸到非齐次隐马尔可夫潜变量模型,并且为避免对完全数据的...
潜变量模型在刻画因子之间的相互关系以及因子与观测变量之间的关联性时具有重要作用。在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异、多峰、偏态等特性,因此将经典的潜变量模型延伸到非齐次隐马尔可夫潜变量模型,并且为避免对完全数据的积分计算,将期望最大化(expectation-maximization,EM)算法引入到似然函数的计算上;采用Akaike信息准则和Bayes信息准则选择合适的模型,提出了相应的统计计算和检验方法,有效解决了隐马尔可夫模型中的最大估算似然函数问题;最后选择心理-健康数据进行了实验,实验结果表明该方法是有效的。
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关键词
隐马尔可夫模型
潜变量模型
期望最大化(EM)
向前向后递推
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题名
非齐次隐马尔可夫因子模型期望最大化算法
被引量：
1
1
作者
程玉胜
丁美文
夏叶茂
机构
安庆师范学院数学与计算科学学院
南京林业大学应用数学系
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
2014年第3期359-367,共9页
基金
国家自然科学基金No.61306046
安徽省自然科学基金Nos.070412061
10040606Q42~~
文摘
潜变量模型在刻画因子之间的相互关系以及因子与观测变量之间的关联性时具有重要作用。在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异、多峰、偏态等特性,因此将经典的潜变量模型延伸到非齐次隐马尔可夫潜变量模型,并且为避免对完全数据的积分计算,将期望最大化(expectation-maximization,EM)算法引入到似然函数的计算上;采用Akaike信息准则和Bayes信息准则选择合适的模型,提出了相应的统计计算和检验方法,有效解决了隐马尔可夫模型中的最大估算似然函数问题;最后选择心理-健康数据进行了实验,实验结果表明该方法是有效的。
关键词
隐马尔可夫模型
潜变量模型
期望最大化(EM)
向前向后递推
Keywords
key wards： hidden markov model
latent variable
model
expectation-maximization （EM）
for
ward
-back
ward
recursion
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
非齐次隐马尔可夫因子模型期望最大化算法
程玉胜
丁美文
夏叶茂
《计算机科学与探索》
CSCD
2014
1
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