hidden-markov-models - 具有连续和离散发射概率的隐马尔可夫模型

Question

最近我想出了一个问题，观察变量包含 4 个连续变量和一个离散变量。我想用 HMM 对其进行建模，但我不知道实现它。你知道这方面的任何相关论文吗？

Answer 1

到这里有点晚，但也许供将来参考。

我研究过这个主题，这里有一篇相关论文（Disclamer：我是论文的作者）： 混合连续/连续和离散/连续数据建模的混合隐马尔可夫模型，E. Epaillard，N. Bouguila，MMSP' 15

它通过 EM 算法以混合方式学习 HMM 参数。它基本上仅根据数据的离散部分计算 EM 算法的一些中间参数，而其他一些仅根据数据的连续部分计算。然后它将这些参数组合在一起以获得混合HMM的更新。

我发现这个问题与多流 HMM 问题有一些相似之处。以下是有关这些特殊类型 HMM 的主要参考资料： O. Missaoui、H. Frigui、P. Gader，“多流连续隐马尔可夫模型与地雷检测应用”，EURASIP J. Adv。签名。过程，2013 年。

多流 HMM 背后的理论并不简单，我发现自己用一种更简单的方法得到了很好的结果。在合成数据上，我们甚至可以通过混合一些离散变量的不同类型的连续排放来获得良好的结果。