本文目录一览：
- 1、HMM是什么意思？
- 2、如何利用matlab搭建hmm模型
- 3、您好，请问在连续型HMM模型中，用一部分数据建立好了模型，应该利用模型的什么参数去预测其他数据呢？
- 4、HMM模型的训练问题，如何将多个样本训练得到一个有确定参数的模型？
- 5、为什么HMM模型的初始状态不同导致结果差别很大
HMM是什么意思？
隐马尔可夫模型(HMM)是指隐马尔可夫模型，是一种用于描述参数未知的马尔可夫过程的统计模型。困难在于从可观察的参数中确定过程的隐藏参数。这些参数然后被用于进一步的分析，例如模式识别。
隐马尔可夫模型最早是由伦纳德·鲍姆(Leonard E. Baum)和其他作者在20世纪60年代下半叶的一系列统计论文中描述的。隐马尔可夫模型的最初应用之一是语音识别，始于20世纪70年代中期。
20世纪80年代后半期，隐马尔可夫模型开始应用于生物序列的分析，特别是DNA。自此，隐马尔可夫模型逐渐成为生物信息学领域不可或缺的技术。
扩展资料：
隐马尔可夫模型三大假设。
1）齐次马尔可夫假设。又叫一阶马尔可夫假设，即任意时刻的状态只依赖前一时刻的状态，与其他时刻无关。符号表示为：
2）观测独立性假设。任意时刻的观测只依赖于该时刻的状态，与其他状态无关。
3）参数不变性假设。上面介绍的三大要素不随时间的变化而改变，即在整个训练过程中一直保持不变。
参考资料来源：百度百科-隐马尔可夫模型
如何利用matlab搭建hmm模型
我也不太懂啊 程序应该没问题的 ，观察状态应该就是B二维数组范围的正整数，其实也就是个符号，状态1。 状态2。状态3。。。。。。每个状态的具体代表什么，可以自己定义的，比如从荷叶推断天气时，状态1 荷叶很干 状态2 荷叶干 状态3 荷叶湿润， 状态4荷叶很湿。。。。等等 根据自己需求定义即可。。不知道说的对不对，建议去看 随机过程 里面讲了HMM模型。
您好，请问在连续型HMM模型中，用一部分数据建立好了模型，应该利用模型的什么参数去预测其他数据呢？
收到您的求助，感谢您的信任，不过这方面我确实很久都没看过了，不太记得，手上也没有现成的代码，我记得中科院公开的ICTCLAS分词系统源码中有HMM模型以及维特比算法的相关代码，您不妨在那里看看。而且网上应该有很多相关代码吧。
HMM模型的训练问题，如何将多个样本训练得到一个有确定参数的模型？
我是做一维模式识别的，也用过HMM，按照你的意思，你是想提取5张的共同的模型参数吧，可以训练5次得平均参数，或者是做数据层融合，将五张人脸融合成一起，然后再去训练。
为什么HMM模型的初始状态不同导致结果差别很大
HMM工具包只负责将状态区分开来，它并不清楚每个状态的具体含义。要将状态固定下来，你可以自己加上一段逻辑，根据每个状态的一些其他属性来判断，这要看你具体用到了哪些特征因子。