Скрытая полумарковская модель - Hidden semi-Markov model

А скрытая полумарковская модель (HSMM) - это статистическая модель с той же структурой, что и скрытая марковская модель за исключением того, что ненаблюдаемый процесс полумарковский скорее, чем Марков. Это означает, что вероятность изменения скрытого состояния зависит от количества времени, прошедшего с момента входа в текущее состояние. Это контрастирует со скрытыми марковскими моделями, где существует постоянная вероятность изменения состояния при условии выживания в состоянии до этого времени.^[1]

Например Сансон и Томсон (2001) смоделировали суточные осадки с использованием скрытой полумарковской модели.^[2] Если основной процесс (например, погодная система) не имеет геометрически распределенный продолжительность, HSMM может быть более подходящим.

Модель была впервые опубликована Леонард Э. Баум и Тед Петри в 1966 году.^[3]^[4]

Статистический вывод для скрытых полумарковских моделей сложнее, чем для скрытых марковских моделей, поскольку такие алгоритмы, как Алгоритм Баума-Велча не применимы напрямую и должны быть адаптированы, требуя дополнительных ресурсов.

Смотрите также

Марковский процесс обновления

использованная литература

^ Ю, Шунь-Чжэн (2010), «Скрытые полумарковские модели», Искусственный интеллект, 174 (2): 215–243, Дои:10.1016 / j.artint.2009.11.011.
^ Sansom, J .; Томсон, П. Дж. (2001), "Подгонка скрытых полумарковских моделей к данным об осадках в точке останова", J. Appl. Вероятно., 38А: 142–157, Дои:10.1239 / jap / 1085496598.
^ Barbu, V .; Лимниос, Н. (2008). «Скрытая полумарковская модель и оценка». Полумарковские цепи и скрытые полумарковские модели к приложениям. Конспект лекций по статистике. 191. п. 1. Дои:10.1007/978-0-387-73173-5_6. ISBN 978-0-387-73171-1.
^ Баум, Л.; Петри, Т. (1966). "Статистический вывод для вероятностных функций конечных цепей Маркова". Анналы математической статистики. 37 (6): 1554. Дои:10.1214 / aoms / 1177699147.

Шун-Чжэн Ю, «Скрытые полумарковские модели: теория, алгоритмы и приложения», 1-е издание, 208 страниц, Издательство: Elsevier, ноябрь 2015 г. ISBN 978-0128027677.
Кьяппа, Сильвия (2014), "Явные модели марковских переключений" (PDF), Основы и тенденции в машинном обучении, 7 (6): 803–886, arXiv:1909.05800, Дои:10.1561/2200000054, S2CID 51858970.

дальнейшее чтение

Гедон, Ю. (2003), «Оценка скрытых полумарковских цепей по дискретным последовательностям» (PDF), Журнал вычислительной и графической статистики, 12 (3): 604–639, Дои:10.1198/1061860032030, S2CID 34116959.
Мерфи, Кевин П. (2002), Скрытые полумарковские модели (HSMM) (PDF)
Лю, X. L .; Liang, Y .; Lou, Y. H .; Li, H .; Шан, Б. С. (2010), "Устойчивый к помехам детектор голосовой активности на основе скрытых полумарковских моделей", Proc. ICPR'10 (PDF), стр. 81–84, архивировано с оригинал (PDF) на 2011-06-17.
Bulla, J .; Bulla, I .; Ненадич, О. (2010), «hsmm - R-пакет для анализа скрытых полумарковских моделей», Вычислительная статистика и анализ данных, 54 (3): 611–619, Дои:10.1016 / j.csda.2008.08.025.

внешние ссылки

Шунь-Чжэн Ю, HSMM - Интернет-библиография и Исходный код Matlab

Эта статистика -связанная статья является заглушка. Вы можете помочь Википедии расширяя это.

[1] Ю, Шунь-Чжэн (2010), «Скрытые полумарковские модели», Искусственный интеллект, 174 (2): 215–243, Дои:10.1016 / j.artint.2009.11.011.

[2] Sansom, J .; Томсон, П. Дж. (2001), "Подгонка скрытых полумарковских моделей к данным об осадках в точке останова", J. Appl. Вероятно., 38А: 142–157, Дои:10.1239 / jap / 1085496598.

[3] Barbu, V .; Лимниос, Н. (2008). «Скрытая полумарковская модель и оценка». Полумарковские цепи и скрытые полумарковские модели к приложениям. Конспект лекций по статистике. 191. п. 1. Дои:10.1007/978-0-387-73173-5_6. ISBN 978-0-387-73171-1.

[4] Баум, Л.; Петри, Т. (1966). "Статистический вывод для вероятностных функций конечных цепей Маркова". Анналы математической статистики. 37 (6): 1554. Дои:10.1214 / aoms / 1177699147.

[1]

[2]

[3]

[4]