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如何组合有关相同马尔可夫状态的多个发射光谱？

让我们使用经典的 HMM 示例：

% states
S = {sunny, rainy, foggy}

% discrete observations
x = {umbrella, no umbrella}

现在，如果我有多个观察序列怎么办。例如：

% sequence 1
x1 = {umbrella, no umbrella}

% sequence 2
x2 = {wearing a coat, not wearing a coat}

如何将这两个观察序列组合成一个 HMM？

注意：我想要一种组合方式，x1以便x2它们的相互依赖关系也被建模。因此，简单地说x={x1 x2}会（IMO）不是一个好的解决方案。

具体来说，我想根据 Matlab 的hmmtrain训练一个 HMM ：

[ESTTR,ESTEMIT] = hmmtrain(seq,TRGUESS,EMITGUESS)

这只允许我插入一个seq.

现在假设我有 5 种不同的发射光谱，它们都说明了 HMM 的状态。我该如何处理这种多变量情况？

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如何从每组中获取可能的观察结果的笛卡尔积。也就是说，您的新离散排放模型将是：

  • 雨伞和大衣
  • 雨伞和不穿外套
  • 不打伞穿大衣
  • 不打伞不穿外套
于 2014-10-30T14:33:58.747 回答
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创造先决条件来选择一个特殊的 HMM 怎么样？你可以创建几个小的 HMM，而不是一个巨大的 HMM，你只选择相关的 HMM。例如：if (umbrella=true) then apply HMM_1 else apply HMM_2。然后，HMM 中的发射符号也会减少。很好的副作用：您节省了培训和测试时间。

于 2017-08-07T11:56:55.013 回答