隐马尔科夫模型(二)
来源:互联网 发布:gallery3d源码分析 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 00:55
问题举例
假设我们有3个盒子,每个盒子里都有红色和白色两种球,这三个盒子里球的数量分别是:
按照下面的方法从盒子里抽球,开始的时候,从第一个盒子抽球的概率是0.2,从第二个盒子抽球的概率是0.4,从第三个盒子抽球的概率是0.4。以这个概率抽一次球后,将球放回。然后从当前盒子转移到下一个盒子进行抽球。规则是:如果当前抽球的盒子是第一个盒子,则以0.5的概率仍然留在第一个盒子继续抽球,以0.2的概率去第二个盒子抽球,以0.3的概率去第三个盒子抽球。如果当前抽球的盒子是第二个盒子,则以0.5的概率仍然留在第二个盒子继续抽球,以0.3的概率去第一个盒子抽球,以0.2的概率去第三个盒子抽球。如果当前抽球的盒子是第三个盒子,则以0.5的概率仍然留在第三个盒子继续抽球,以0.2的概率去第一个盒子抽球,以0.3的概率去第二个盒子抽球。如此下去,直到重复三次,得到一个球的颜色的观测序列:
注意在这个过程中,观察者只能看到球的颜色序列,却不能看到球是从哪个盒子里取出的。
我们的观察集合是:
我们的状态集合是:
而观察序列和状态序列的长度为3.
初始状态分布为:
状态转移概率分布矩阵为:
观测状态概率矩阵为:
从上一节的例子,我们也可以抽象出HMM观测序列生成的过程。
输入的是HMM的模型
输出是观测序列
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