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    文件類型: .cs
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    發(fā)布日期: 2021-05-21
  • 語言: C#
  • 標(biāo)簽: HMM??C#??

資源簡介

HMM(Hidden Markov Model,隱馬爾科夫模型)是一種用參數(shù)表示的用于描述隨機(jī)過程統(tǒng)計特性的概率模型，是一個雙重隨機(jī)過程, 由兩個部分組成:馬爾可夫鏈和一般隨機(jī)過程。 其中馬爾可夫鏈用來描述狀態(tài)的轉(zhuǎn)移，用轉(zhuǎn)移概率描述。一般隨機(jī)過程用來描述狀態(tài)與觀察序列間的關(guān)系，用觀察值概率描述。

資源截圖

代碼片段和文件信息 

/*?----------------------------------------------------------?
功能描述：?
????1.前向算法（forward?algorithm）：給定HMM求一個觀察序列的概率（評估）?
????2.后向算法（backward?algorithm）：給定HMM求一個觀察序列的概率（評估）?
????3.前向-后向算法（forward-backward?algorithm）：根據(jù)觀察序列生成隱馬爾科夫模型（學(xué)習(xí)）?
????4.維特比算法（Viterbi?algorithm）：搜索最有可能生成一個觀察序列的隱藏狀態(tài)序列（解碼）?
?
參考資料：?
????C代碼：http://www.kanungo.com/software/umdhmm-v1.02.zip?
????學(xué)習(xí)資料：http://www.52nlp.cn/category/hidden-markov-model?
------------------------------------------------------------?*/??
using?System;
using?System.Collections.Generic;
using?System.Text;

namespace?loitering_Markov_
{
????public?partial?class?HMM??
????{??
????????///????
????????///?隱藏狀態(tài)數(shù)目?N???
????????///????
????????public?readonly?Int32?N;??
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????????///????
????????///?觀察符號數(shù)目?M???
????????///????
????????public?readonly?Int32?M;???
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????????///????
????????///?狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣?A???
????????///????
????????public?Double[]??A;??
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????????///?混淆矩陣（confusion?matrix）B???
????????///????
????????public?Double[]??B;??
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????????///????
????????///?初始概率向量?PI???
????????///????
????????public?Double[]???PI;??
??
????????///????
????????///?構(gòu)造函數(shù)???
????????///????
????????///?隱藏狀態(tài)數(shù)目???
????????///?觀察符號數(shù)目???
????????public?HMM（Int32?StatesNum?Int32?ObservationSymbolsNum）??
????????{??
????????????N?=?StatesNum;??????????????//?隱藏狀態(tài)數(shù)目???
????????????M?=?ObservationSymbolsNum;??//?觀察符號數(shù)目???
??
????????????A?=?new?Double[N?N];???//?狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣???
????????????B?=?new?Double[N?M];???//?混淆矩陣????
????????????PI?=?new?Double[N];?????//?初始概率向量???
????????}?
????????///????
????????///?維特比算法：通過給定的觀察序列，推算出可能性最大的隱藏狀態(tài)序列???
????????///?Viterbi?Algorithm:?Finding?most?probable?sequence?of?hidden?states???
????????///????
????????///?已知的觀察序列???
????????///?可能性最大的隱藏狀態(tài)序列的概率???
????????///?可能性最大的隱藏狀態(tài)序列???
????????///?使用雙精度運算，不輸出中間結(jié)果???
????????public?Int32[]?Viterbi（Int32[]?OB?out?Double?Probability）??
????????{??
????????????Double[]?DELTA;??
????????????Int32[]?PSI;??
??
????????????return?Viterbi（OB?out?DELTA?out?PSI?out?Probability）;??
????????}??
??
????????///????
????????///?維特比算法：通過給定的觀察序列，推算出可能性最大的隱藏狀態(tài)序列???
????????///????
????????///?已知的觀察序列???
????????///?輸出中間結(jié)果：局部最大概率???
????????///?輸出中間結(jié)果：反向指針指示最可能路徑???
????????///?可能性最大的隱藏狀態(tài)序列的概率???
????????///?可能性最大的隱藏狀態(tài)序列????
????????///?使用雙精度運算，且輸出中間結(jié)果???
????????public?Int32[]?Viterbi（Int32[]?OB?out?Double[]?DELTA?out?Int32[]?PSI?out?Double?Probability）??
????????{??????????????
????????

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