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搜索资源列表

  1. 模式识别 by Sergios Theodoridis

  2. 内容包括叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器（包含神经网络和支持向量机）、动态编程和用于顺序数据的隐马尔可夫模型、特征（包含小波、主成分分析、独立成分分析和分形分析）、特征选择技术、来自学习理论的基本概念、聚类概念和算法等。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-10-15
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：alex10607030131

  1. 基于隐马尔可夫模型的简介

  2. 主要介绍了马尔科夫模型的三个问题，一是评估问题，二是解码问题，三是学习问题，然后介绍每个问题相应的解决算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zhouyun2010

  1. 隐马尔可夫模型(HMM)源代码

  2. 马尔可夫过程是一类重要的随机过程,它的原始模型马尔可夫链,由俄国数学家Α.Α.马尔可夫于1907年提出。本程序是对隐马尔可夫模型的一个完整的建模。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-04-30
    • 文件大小：74752
    • 提供者：luomi1

  1. 隐性马尔科夫HMM

  2. HMM(Hidden Markov Model,隐马尔科夫模型)是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型，是一个双重随机过程, 由两个部分组成:马尔可夫链和一般随机过程。 其中马尔可夫链用来描述状态的转移，用转移概率描述。一般随机过程用来描述状态与观察序列间的关系，用观察值概率描述。

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2012-04-01
    • 文件大小：24576
    • 提供者：acrisling

  1. 隐马尔可夫模型资料

  2. 隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察倒每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有响应概率密度分布的状态序列产生。所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。自20世纪80年代以来，HMM被应用于语音识别，取得重大成功。到了90年代，HMM还被引入计算机文字识别和移动通信核心技术“多用户的检测”。近年来，HMM在生物信息科学、故障诊断等领域也开始得到应用。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-06-19
    • 文件大小：194560
    • 提供者：ideem

  1. 广义隐马尔可夫模型的网页信息抽取方法

  2. 针对网页所特有的基于版面结构的特点,利用基于视觉的网页分割算法 VP 对网页分块, 得到一种新的状态转移序列,取代了传统的状态转移序列。通过二阶链改进广义隐马尔可夫模型( H M 的状态转移和输出观测值假设条件,提出了二阶的广义隐马尔可夫模型。

  3. 所属分类：网络监控

    • 发布日期：2013-03-04
    • 文件大小：332800
    • 提供者：kamo54

  1. HMM(隐马尔可夫链)学习最佳范例.pdf

  2. HMM 学习最佳范例 转自：我爱自然语言处理 HMM在语音识别领域取得过巨大成功，李开复的成功也有赖于此。目前HMM方法在经济学、地学等诸多领域有广泛的应用前景。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-03-28
    • 文件大小：551936
    • 提供者：u010057592

  1. VC++数字图像模式识别技术及工程实践

  2. 目录 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-16
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：a121649982

  1. 隐马尔可夫的动态链接库，在Vc2005的环境编写，用户输入隐马尔可夫模型的五个参数，就能计算前向、后向和韦特比算法的结果-

  2. 隐马尔可夫的动态链接库，在Vc2005的环境编写，用户输入隐马尔可夫模型的五个参数，就能计算前向、后向和韦特比算法的结果-

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-10-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_31853929

  1. 浙江大学人工智能研究所徐从富的隐马尔科夫模型课件

  2. 这是浙江大学人工智能研究所徐从富老师的隐马尔科夫模型课件，简明扼要地介绍了HMM的由来、马尔可夫性和马尔可夫链、HMM实例和HMM的三个基本算法，非常适合初学者入门。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_26935547

  1. 隐马尔可夫模型(HMM)源代码

  2. 马尔可夫过程是一类重要的随机过程,它的原始模型马尔可夫链,本程序是对隐马尔可夫模型的一个完整的建模。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-05-10
    • 文件大小：74752
    • 提供者：wangkaiying2012

  1. 隐马尔科夫讲解

  2. 本文档讲解HMM 隐马尔可夫链。从理论到原理讲的通俗易懂，适合新手入门

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：bmdacm

  1. HMM的C语言实现

  2. 马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自动机，隐马尔可夫模型HMM是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见，外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统，输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。用HMM刻画语音信号需作出两个假设，一是内部状态的转移只与上一状态有关，另一是输出值只与当前状态（或当前的状态转移）有关，这两个假设大大降低了模型的复杂度。本文档用C语言实现隐马尔可夫链，作为语音识别技术的先导。

  3. 所属分类：编解码

    • 发布日期：2018-11-19
    • 文件大小：14336
    • 提供者：kingsbing

  1. 机器学习笔记（经典机器算法和大数据算法）

  2. 涉及机器学习的各种经典的算法，其中，有 logistics 回归，决策树、随机森林、XGBoost、SVM、主题模型、隐马尔可夫链、贝叶斯网络、聚类算法等等

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-09
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：smilejiasmile

  1. 隐马尔可夫模型中的Viterbi算法zz

  2. NULL 博文链接：https://summerbell.iteye.com/blog/390774

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-16
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_38669628

  1. 使用随机过程对网络攻击的抽象层次级别进行建模

  2. 网络安全中人类行为的各个方面为用户提供了更自然的安全性。 这项研究将预期网络威胁及其抽象层次结构层次的外观集中在人类的心理画面水平上。 该研究涉及在网络攻击下个人心理状态行为的建模。 代理人的心理状态不可观察，我们提出了一种非平稳隐马尔可夫链方法来对代理人的心理行为进行建模。 还考虑了基于非参数估计的续签过程来调查给定精神状态下的花费时间。 在这些方法中，模型中考虑了网络攻击复杂性的影响。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38632488

  1. 隐马尔可夫模型.zip

  2. HMM(Hidden Markov Model,隐马尔科夫模型)是一种用参数表示的用于描述随机过程统 计特性的概率模型，是一个双重随机过程, 由两个部分组成:马尔可夫链和一般随机过程。 其 中马尔可夫链用来描述状态的转移，用转移概率描述。一般随机过程用来描述状态与观察序 列间的关系，用观察值概率描述。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-07-22
    • 文件大小：28672
    • 提供者：qq_37702069

  1. 隐马尔可夫模型与语音识别

  2. 文章目录前言隐马尔可夫(HMM)马尔可夫链隐马尔可夫HMM中的语音识别（孤立词）HMM 语音识别过程GMM总结参考文献 前言 隐马尔科夫链结合语言识别，在细节上，涉及到的知识挺多，没有一定的时间投入难以很好的去把握。这篇文章只想借着自己的一小段时间学习，从整体上，理一下HMM在ASR的应用过程，不想去探究其中的具体细节。文中的图片基本截取自参考文献中的内容。 隐马尔可夫(HMM) 马尔可夫链 马尔可夫链描述了当前状态与下一个状态的转换关系，如图中所示，天气有三种状态，晴天，阴天，下雨。 马尔可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38750999

  1. 基于减法预测误差邻接矩阵的数字视频隐写分析

  2. 视频已经成为隐写术的重要封面。 在现有的用于检测隐写术的方法中，主要有两类，它们嵌入在视频的空间域中。 一类关注空间冗余，另一类关注时间冗余。 本文提出了一种新颖的方法，该方法同时考虑了视频隐写分析的空间和时间冗余。 首先，提供了扩频隐写术的模型。 然后选择PEF（预测错误帧）以抑制视频内容的时间冗余。 PEF中相邻样本之间的差分滤波被用来进一步抑制空间冗余。 最后，通过一阶马尔可夫链对PEF中相邻样本之间的相关性进行建模，然后将经验矩阵的子集用作带有SVM分类器（支持向量机）的隐写分析器的特征

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：997376
    • 提供者：weixin_38734506

  1. MethylHMM：DNA甲基化数据的隐马尔可夫模型-源码

  2. 甲基HMM 此处的代码为使用发夹硫酸氢盐PCR技术收集的双链DNA甲基化数据实现了隐马尔可夫模型（HMM）。 我们的分析将新的隐式马尔可夫模型（HMM）拟合到观察到的数据，考虑到潜在的亚硫酸氢盐转换错误，并得出对DNA甲基转移酶（例如，哺乳动物中的DNMT1，DNMT3A和DNMT3B）的加工能力和底物特异性进行量化的参数的统计估计。 参考： Audrey Q. Fu，Diane P.Genereux，ReinhardStöger，Alice F.Burden，Charles D.Lair

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42181888
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