搜索资源列表
隐马尔可夫论文两篇
- 隐马尔可夫在人脸识别和语音识别当中应用的论文两篇。很有参考价值。
隐马尔可夫模型在客户关系动态研究中的应用
- 隐马尔可夫模型在客户关系动态研究中的应用
考虑影响因素的隐马尔可夫模型在经济预测中的应用
- 考虑影响因素的隐马尔可夫模型在经济预测中的应用
ReseacrhOfAPPlieationOfEmbeddedSPeeehRecognitionon
- 本文首先介绍了目前语音识别的发展现状和主要手段，分析了语音识别中所采用的主要特征参数和比较前沿的研究方向，另外着重讲解了语音识别中最常用隐马尔可夫H(MM)模型，及应用广泛的矢量量化方法(VQ)。接着介绍了嵌入式平台，从软、硬件方面着重介绍了与语音识别相关部分的设计包括硬件及相关驱动程序设计，最后介绍了系统实现方法与测试结果。 -This paper describes the current status of the development of speech recognition a
htk
- HTK是一个用以建立和使用马尔可夫模型的工具包。HTK主要被用于语音识别，但它也被广泛的应用于其它很多领域，像语音合成、特征识别、DNA序列研究。-HTK is a Markov model for the establishment and use of the toolkit. HTK is primarily used for voice recognition, but it is also widely used in many other areas, such as speech
ch6
- 高斯马尔科夫过程相关文档。应用场景很多，如可用于对多径的建模。-the modelling using gauss-markov
Parallel-genetic-algorithm
- 并行遗传算法将并行计算机的高速并行性和遗传算法固有的并行性相结合，极大地提升了遗传算法的求解速度和质量。在主从式0细粒度和粗粒度这三类遗传算法并行化模型中，粗粒度模型以其较小的通讯开销和对种群多样化，获得了最广泛的应用。本文概括了基于模式定理和有限状态马尔可夫链的遗传算法理论，总结了前人在粗粒度模型下开展的理论分析和实践应用，并指出并行遗传算法的研究将向异步化，理论化和模型化的方向发展-而有限状态马尔可夫链是构建并行遗传算法可执行模型的有力工具。-Parallel genetic algorit
example
- 马尔可夫链的小例子,希望对初学者了解马氏链及其应用有帮助。-Matlab code of markov chain, hope it will be helpful to you
htkbook_CH_EN
- 隐马尔可夫模型工具包（HTK）是一种便携式工具包构建和操纵隐马尔可夫模型。 HTK主要用于语音识别的研究，虽然它已被用于许多其它应用，包括研究，语音合成，字符识别和DNA测序。 HTK是使用在世界各地的数百个网站。 该文档主要包含htkbook的中英文版本，方便HTK初学者使用和学习。-The Hidden Markov Model Toolkit (HTK) is a portable toolkit for building and manipulating hidden Markov
activity-recognition--based-on-hmm
- 一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由LEBaum和他的同事开发的。它与早期由RuslanL.Stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关，他是第一个提出前后过程这个概念的。 在简单的马尔可夫模型（如马尔可夫链），所述状态是直接可见的观察者，因此状态转移概率是唯一的参数。在隐马尔可夫模型中，状态是不直接可见的，但输出依赖于该状态下，是可见的。每个状态通过可能的输出记号有了可能的概率分布。因此，通过一个HMM产生标记序列提供了有关状态的一些序
2012.李航.统计学习方法
- 《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文