高阶隐马尔可夫模型解码问题的新方法

叶飞; 王翼飞

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A novel method for decoding any high-order hidden Markov model

首发时间：2014-06-02

YE Fei ^{1
2} WANG Yi-Fei ³

1、Computational Experiment Center for Social Science, Nanjing University, Nanjing 210093
2、School of Mathematics and Computer, Tongling University, Tongling 244061
3、 Department of Mathematics, Shanghai University, Shanghai 200444

Abstract：This paper proposes a novel method for decoding any high-order hidden Markov model. First, the high-order hidden Markov model is transformed into an equivalent first-order hidden Markov model by Hadar's transformation. Next, the optimal state sequence of the equivalent first-order hidden Markov model is recognized by the existing Viterbi algorithm of the first-order hidden Markov model. Finally, the optimal state sequence of the high-order hidden Markov model is inferred from the optimal state sequence of the equivalent first-order hidden Markov model.

keywords： Probability and mathematical statistics High-order hidden Markov model Decoding problem Model reduction method Hadar's transformation Viterbi algorithm.

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高阶隐马尔可夫模型解码问题的新方法

叶飞 ^{1
2} 王翼飞 ³

1、南京大学社会科学计算实验中心,南京　210093
2、铜陵学院数学与计算机学院,铜陵　244061
3、上海大学数学系,上海　200444

摘要：本文给出了一种处理高阶隐马尔可夫模型解码问题的新方法. 首先运用Hadar变换方法将高阶隐马尔可夫模型转换为一个与之等价的一阶隐马尔可夫模型,然后通过Viterbi算法得到这个一阶隐马尔可夫模型的最优状态序列,最后根据高阶隐马尔可夫模型与这个一阶隐马尔可夫模型的等价性获得高阶隐马尔可夫模型的最优状态序列.

关键词：概率论与数理统计高阶隐马尔可夫模型解码问题模型降阶法 Hadar变换方法 Viterbi算法.

基金：

1. 中国博士后科学基金资助项目（No. 2014M551565）

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YE Fei, WANG Yi-Fei. A novel method for decoding any high-order hidden Markov model[EB/OL]. Beijing:Sciencepaper Online[2014-06-02]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201406-7.

No.4598699980379140****

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论文编号	201406-7
论文题目	高阶隐马尔可夫模型解码问题的新方法
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