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Un Nuevo Método para Decodificar Cualquier Modelo Oculto de Markov de Alto Orden

Autores: Ye, Fei; Wang, Yifei

Idioma: Inglés

Editor: Hindawi Publishing Corporation

Año: 2014

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Matemáticas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 18

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este documento propone un método novedoso para decodificar cualquier modelo de Markov oculto de alto orden. Primero, el modelo de Markov oculto de alto orden se transforma en un modelo de Markov oculto de primer orden equivalente mediante la transformación de Hadars. Luego, la secuencia óptima de estados del modelo de Markov oculto de primer orden equivalente es reconocida por el algoritmo de Viterbi existente del modelo de Markov oculto de primer orden. Finalmente, la secuencia óptima de estados del modelo de Markov oculto de alto orden se infiere a partir de la secuencia óptima de estados del modelo de Markov oculto de primer orden equivalente. Este método proporciona un marco de algoritmo unificado para decodificar modelos de Markov ocultos, incluido el modelo de Markov oculto de primer orden y cualquier modelo de Markov oculto de alto orden.

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