基于多相关分组的HMM训练算法
王新民,黄新堂,姚天任
[1]孝感学院物理系，湖北孝感432100 [2]华中师范大学物理科学与技术学院，武汉430072 [3]华中科技大学电信系，武汉430074
A HMM training algorithm based on grouping multiple observations by multiple correlation coefficient
王新民,黄新堂,姚天任
[1]孝感学院物理系，湖北孝感432100 [2]华中师范大学物理科学与技术学院，武汉430072 [3]华中科技大学电信系，武汉430074
摘要 在用多观察序列训练HMM理论的基础上，提出了一种基于对多观察序列按多相关系数分组的HMM训练算法(简称基于多相关分组的HMM训练算法)。该算法避免了直接计算条件概率的困难，与传统的Baum—Welch算法相比，既考虑了训练序列之间的相关性，又不增加计算量。
收稿日期: 2003-02-25
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