导读:本文包含了马尔科夫等价论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:(2,2)二阶离散隐Markov模型,离散状态下HMM2,(m,n)高阶离散隐Markov模型,隐藏链
马尔科夫等价论文文献综述
孙颖华[1]（2016）在《高阶离散隐马尔科夫模型的严格定义及等价性质》一文中研究指出隐马尔科夫模型(HMM)作为一种具有双重随机过程的统计模型,已被广泛应用于语音识别、生物序列分析、图像处理、计算机视觉、字符识别等方面。虽然某种程度上一阶隐马尔科夫模型?HMM1?对一些实际应用有效,并简化了相应计算,但此模型无法表示更远状态距离间的依赖关系,就可能无法对实际情况做出准确预估。因此有人提出高阶隐Markov模型,有效弥补了一阶隐马氏模型的不足和缺陷,对实际过程给予更好的描述。尽管高阶隐马尔科夫模型在诸多方面均得到了广泛应用,为便于对具体问题进行分析也发展出很多分支;在对模型进行描述时,也规定了各个条件所表示的具体含义,但这些条件都不尽严格。至今还未有研究者给出该模型严格的形式化定义,不能在理论层面奠定坚实基础。因此我们仿照HMM1的严格定义,给出离散状态下二阶隐马尔科夫模型?HMM2?和任意高阶隐Markov模型的在数学领域上的严格定义,并分别研究两个相关的等价性质。本文首先介绍隐马尔科夫模型的由来及发展、主要的应用方向及优点,还介绍了目前的研究现状及本文的研究目的。接着对本文所涉及的部分基础知识和性质进行详细阐述,并给出HMM1在数学领域理论上的定义和等价性质。在第叁章中给出(2,2)离散状态下HMM2的严格定义。该模型包括两个过程,一个为状态过程,描述状态之间的转移概率,为二阶马氏链;一个为观测过程,在给定当前状态的前提下,符号的发出概率只依赖于之前两个状态,独立于以前的状态和发出的符号。在此基础上还给出满足该定义的两个充分必要条件。在第四章中推广至更一般的情形,即给出?m,n?高阶离散隐Markov模型的严格定义。该模型也包括两个过程,一个是状态过程用高阶马氏链刻画,即在给定当前状态的前提下,下一步的转移概率只依赖于之前m个状态,独立于以前的状态和发出的符号;一个为观测过程,即在给定当前状态的前提下,符号的发出概率只依赖于之前n个状态,独立于以前的状态和发出的符号。然后给出满足该模型定义的两个充要条件,其中在第二个充要条件中,是在m?2,n?3的特殊情况下进行研究的。(本文来源于《江苏大学》期刊2016-06-01）
孙颖华,杨卫国[2]（2015）在《二阶离散隐马尔科夫模型的严格定义及等价性质》一文中研究指出隐马氏模型作为一种具有双重随机过程的统计模型,具有可靠的概率统计理论基础和强有力的数学结构,已被广泛应用于语音识别、生物序列分析、金融数据分析等领域.由于传统的一阶隐马氏模型无法表示更远状态距离间的依赖关系,就可能会忽略很多有用的统计特征,故有人提出二阶隐马氏模型的概念,但此概念并不严格.本文给出二阶离散隐马尔科夫模型的严格定义,并研究了二阶离散隐马尔科夫模型的两个等价性质.(本文来源于《纯粹数学与应用数学》期刊2015年04期）
马尔科夫等价论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
隐马氏模型作为一种具有双重随机过程的统计模型,具有可靠的概率统计理论基础和强有力的数学结构,已被广泛应用于语音识别、生物序列分析、金融数据分析等领域.由于传统的一阶隐马氏模型无法表示更远状态距离间的依赖关系,就可能会忽略很多有用的统计特征,故有人提出二阶隐马氏模型的概念,但此概念并不严格.本文给出二阶离散隐马尔科夫模型的严格定义,并研究了二阶离散隐马尔科夫模型的两个等价性质.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
马尔科夫等价论文参考文献
[1].孙颖华.高阶离散隐马尔科夫模型的严格定义及等价性质[D].江苏大学.2016
[2].孙颖华,杨卫国.二阶离散隐马尔科夫模型的严格定义及等价性质[J].纯粹数学与应用数学.2015
标签：(2; 2)二阶离散隐Markov模型; 离散状态下HMM2; (m; n)高阶离散隐Markov模型; 隐藏链;