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搜索资源列表

  1. hmm中的前向后向算法

  2. hmm中的前向后向算法hmm中的前向后向算法

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-10-22
    • 文件大小：1024
    • 提供者：freeben09

  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. Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践工程源代码

  2. 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要步骤

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-17
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：a121649982

  1. HMM前/后向算法、Viterbi算法实现

  2. 用Java实现了HMM中的前/后向算法、Viterbi算法。测试的内容参照了《统计学习方法》例10.2和例10.3

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-06-10
    • 文件大小：7168
    • 提供者：sssummering114

  1. HMM隐马尔科夫模型

  2. 隐马尔科夫模型用Python写的，程序中实现了前向算法、后向算法、维特比算法、前向后向算法，前面的算法比较简单，后面的前向后向算法是用于训练模型的，稍微复杂一点。从测试的结果来看，模型训练有可能收敛于局部最优，当然收敛的局部最优总限于某几个。还有个问题，最终收敛后的参数中，总偏爱1，可能有几处的参数是1，这个有人能解释吗？呵呵，我倒是没分析出原因，可能是我的测试数据太过简单

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2015-02-04
    • 文件大小：3072
    • 提供者：kb_1024

  1. 研究论文-基于隐马尔可夫模型的锂电池退化状态识别.pdf

  2. 针对电池容量在实际应用中难以测量的问题，从在线传感器直接观测的电压、电流、时间等参数中提取状态特征向量代替容量来表征电池的健康状况。使用隐马尔可夫模型（HMM）作为状态监测器，分别对不同的退化时期建立HMM，通过前向-后向算法对当前观测序列计算相似概率来判断当前电池的健康状况。使用马里兰大学先进寿命周期工程研究中心（CALCE）公开的数据集与BP神经网络进行了对比实验，实验结果表明HMMs对锂电池退化状态有很高的识别率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-07
    • 文件大小：781312
    • 提供者：weixin_39841882

  1. ASR 隐马尔可夫模型（HMM）

  2. 前言 马尔可夫模型（HMM）是表达常用的数学模型，相关概念在随机过程中能学到。在语音识别（ASR）中，是基础且重要的模型之一。本篇文章主要介绍： HMM 概念 前向和后向算法 维特比算法 隐马尔可夫模型（HMM） 简单理解HMM 数据科学中，预测是一个经久不衰的问题。以常见的时间为序数据为例，数据科学家期望对过去（t0t_{0}t0​时刻）和当前（tNt_{N}tN​时刻）数据的观察( Time )，实现预测未来（tN+1t_{N+1}tN+1​时刻）的值，HMM也是为了干这类事情而生的统计模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：91136
    • 提供者：weixin_38544075

  1. 一文读懂NLP之HMM模型代码python实现与演示

  2. 一文读懂NLP之HMM模型代码python实现与演示1. 前言2 概率计算问题2.1 前向算法2.2 后向算法3 模型训练问题3.1 监督学习–最大似然估计2.2 Baum·welch算法4 序列预测问题4.1 维特比算法 1. 前言 在上一篇《一文读懂NLP之隐马尔科夫模型（HMM）详解加python实现》中已经详细介绍了HMM模型的算法原理，这一篇主要是从零实现HMM模型。 定义HMM模型： class HMM(object): def __init__(self, n, m, a=

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：82944
    • 提供者：weixin_38576392