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基于EM算法隐Markov模型参数估计 被引量：1

EM Algorithm and Parameter Estimation in Hidden Markov Model
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摘要 描述最大似然参数估计问题,介绍如何用EM算法求解最大似然参数估计.首先给出EM算法的抽象形式,然后介绍EM算法的一个应用:求隐Markov模型中的参数估计.用EM算法推导出隐Markov模型中参数的迭代公式. We describe the maximum likelihood parameter estimation problem and how the EM Algorithm can be used for its solution. We first describe the abstract form of the EM algorithm. We then develop the EM Algorithm for one application： finding the parameters estimation of hidden Markov model. We derive iterative formula of the parameters of hidden Markov model.
作者 张香云 张秀伟
机构地区 浙江林学院理学院 苏州科技学院应用数学系
出处 《大学数学》 北大核心 2008年第3期53-56,共4页 College Mathematics
基金 浙江省教育厅项目(20050151)
关键词 EM算法 参数估计 隐MARKOV模型 EM algorithm parameter estimation hidden Markov model
分类号 O212 [理学—概率论与数理统计]
  • 相关文献

参考文献3

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  • 2Xu L and Jordam M L. On convergence properties of the em algorithe for gaussian mixture [J]. Neural Computation, 1996,8: 129-151.
  • 3张香云,汪四水.基于EM算法的高斯混合密度参数估计[J].杭州师范学院学报（自然科学版）,2005,4(5):349-352. 被引量：3

二级参考文献3

  • 1[1]Dempster, A. P. , Laird, n. m. , Rubin, d. b. Maximan likelihood estimation from incomplete data via the algorithm[J]. J. Roy statist Soc.B. 1977,39:1～38.
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  • 3[3]L. Xu and M. L. Jordam. On convergence properties of the em algorithe for gaussian mixture[J]. Neural Computation, 1996(8): 129～151.

共引文献2

同被引文献6

  • 1谢勤岚.基于EM算法的混合模型的参数估计[J].计算机与数字工程,2006,34(12):42-44. 被引量：7
  • 2McLachlan G J.Finite Mixture Models [M]. New York: Wiley & Sons, Inc, 2000.
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  • 4Dempster A P, Laird N. Maximum Likelihood from Incomplete Data via EM Algorithm [J].J.Royal Statistical Society Series B, 1977, (39) : 1-38.
  • 5魏立力,马江洪,颜荣芳.概率统计引论[M].北京:科学出版社,2012.
  • 6温艳清.EM算法的一个应用[J].山东理工大学学报（自然科学版）,2012,26(6):66-68. 被引量：1

引证文献1

二级引证文献4

大学数学
2008年 第3期

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