Mô hình markov ẩn

Xem 1-20 trên 23 kết quả Mô hình markov ẩn
  • Mô hình Markov ẩn là mô hình thống kê trong đó hệ thống được mô hình hóa được cho là một quá trình Markov với các tham số không biết trước và nhiệm vụ là xác định các tham số ẩn từ các tham số quan sát được. Các tham số của mô hình được rút ra sau đó có thể được sử dụng để thực hiện các phân tích kế tiếp, ví dụ ứng dụng cho nhận dạng mẫu.

    doc18p giomuadong 01-08-2010 436 194   Download

  • Mô hình Markov ẩn (tiếng Anh là Hidden Markov Model - HMM) là mô hình thống kê trong đó hệ thống được mô hình hóa được cho là một quá trình Markov với các tham số không biết trước và nhiệm vụ là xác định các tham số ẩn từ các tham số quan sát được, dựa trên sự thừa nhận này. Các tham số của mô hình được rút ra sau đó có thể sử dụng để thực hiện các phân tích kế tiếp, ví dụ cho các ứng dụng nhận dạng mẫu....

    pdf13p and_12 08-08-2013 72 26   Download

  • Mô hình Markov ẩn (HMM) là một mô hình thống kê, thích hợp ứng dụng trong việc nhận dạng mẫu: tiếng nói, hình ảnh và chữ viết… HMM được ứng dụng rộng rãi trong những năm gần đây vi hai lý do. Thứ nhất, mô hình có độ chính xác cao trong nhiều ứng dụng; Thứ hai, cấu trúc mô hình có thể thay đổi dễ dàng cho phù hợp với từng ứng dụng cụ thể.

    pdf7p sunshine_2 18-07-2013 62 16   Download

  • Tuyển tập những báo cáo nghiên cứu khoa học hay nhất của trường đại học vinh tác giả: 14. Hoàng Hữu Việt, Nhận dạng từ có thanh điệu khác nhau trong tiếng Việt sử dụng mô hình Markov ẩn...

    pdf9p phalinh14 07-08-2011 60 15   Download

  • Luận văn này xây dựng với mong muốn góp phần thúc đẩy quá trình trên, bằng cách kế thừa các đàn anh đàn chị đi trước, và thông qua việc tìm hiểu các thành tựu nước ngoài em mong rằng mình sẽ góp phần tạo nên những bước phát triển trong lĩnh vực nhận dạng tiếng nói ở nước ta.

    pdf0p cancer23 22-08-2012 184 102   Download

  • Khi phát âm mỗi âm tiết, các cơ thịt của bộ máy phát âm đều trải qua 3 giai đoạn tương ứng với 3 giai đoạn phát triển của độ vang: tăng cường độ căng - tăng cường độ vang, đỉnh điểm căng thẳng - độ vang cao nhất, giảm độ căng - giảm dần độ vang,Âm tiết tiếng việt là một cấu trúc, ở dạng đầy đủ gồm 5 phần. Năm thành phần này không bình đẳng như nhau về mức độ độc lập và về khả năng kết hợp....

    ppt155p ulisthao 21-04-2013 77 29   Download

  • In this section we introduce an efficient method for the steady-state analysis of Markov chains. Whereas direct and iterative techniques can be used for the exact analysis of Markov chains as previously discussed, the method computations of Courtois [Cour75, Cour77] is mainly applied to approximate u NN the desired state probability vector u. Courtois’s approach is based of on decomposability properties of the models under consideration.

    pdf24p vaseline 23-08-2010 53 13   Download

  • Single Station Queueing Systems A single station queueing system, as shown in Fig. 6.1, consists of a queueing buffer of finite or infinite size and one or more identical servers. Such an elementary queueing system is also referred to as a service station or, simply, as a node.

    pdf54p vaseline 23-08-2010 50 12   Download

  • Algorithms for Non-Product-Form Networks Although many algorithms are available for solving product-form queueing networks (see Chapters 8 and 9), most practical queueing problems lead to non-product-form networks. If the network is Markovian (or can be Markovized), automated generation and solution of the underlying CTMC via stochastic Petri nets (SPNs) is an option provided the number of states is fewer than a million. Instead of the costly alternative of a discrete-event simulation, approximate solution may be considered.

    pdf136p vaseline 23-08-2010 40 10   Download

  • Luận án này đã giải quyết các câu hỏi của các mạng thần kinh có thể phục vụ như một nền tảng hữu ích cho một từ vựng lớn, loa độc lập, hệ thống nhận dạng tiếng nói liên tục. Chúng tôi đã thành công trong việc cho thấy rằng thực sự họ có thể, khi các mạng thần kinh được sử dụng cẩn thận và chu đáo.

    pdf30p xuongrong_battien 25-10-2011 34 9   Download

  • Performance Analysis Tools Performance analysis tools have acquired increased importance due to increased complexity of modern systems. It is often the case that system measurements are not available or are very difficult to get. In such cases the development and the solution of a system model is an effective method of performance assessment. Software tools that support performance modeling studies provide one or more of the following solution methods:

    pdf31p vaseline 23-08-2010 30 8   Download

  • Optimization Analytic performance models are very well suited as kernels in optimization problems. Two major categories of optimization problems are static and dynamic optimization. In the former, performance measures are computed separately from an analytic queueing or CTMC model and treated simply as functions (generally complex and non-linear) of the control (decision) variables. In the latter class of problems, decision variables are integrated with the analytic performance model and hence optimization is intimately connected with performance evaluation.

    pdf14p vaseline 23-08-2010 47 7   Download

  • Bước đầu tiên trong việc áp dụng mô hình Markov ẩn nhiệm vụ của phân khúc điện tâm đồ là kết hợp mỗi nhà nước trong mô hình với một khu vực cụ thể của điện tâm đồ. Như đã thảo luận trước đó trong mục 11.6.5, điều này có thể đạt được một cách giám sát

    pdf40p kimku12 27-10-2011 52 4   Download

  • Hidden Markov models (HMMs) are powerful statistical models that have found successful applications in Information Extraction (IE). In current approaches to applying HMMs to IE, an HMM is used to model text at the document level. This modelling might cause undesired redundancy in extraction in the sense that more than one filler is identified and extracted. We propose to use HMMs to model text at the segment level, in which the extraction process consists of two steps: a segment retrieval step followed by an extraction step. ...

    pdf8p hongvang_1 16-04-2013 23 4   Download

  • This paper presents an unsupervised topic identification method integrating linguistic and visual information based on Hidden Markov Models (HMMs). We employ HMMs for topic identification, wherein a state corresponds to a topic and various features including linguistic, visual and audio information are observed. Our experiments on two kinds of cooking TV programs show the effectiveness of our proposed method.

    pdf8p hongvang_1 16-04-2013 11 3   Download

  • This paper presents techniques to apply semi-CRFs to Named Entity Recognition tasks with a tractable computational cost. Our framework can handle an NER task that has long named entities and many labels which increase the computational cost. To reduce the computational cost, we propose two techniques: the first is the use of feature forests, which enables us to pack feature-equivalent states, and the second is the introduction of a filtering process which significantly reduces the number of candidate states. ...

    pdf8p hongvang_1 16-04-2013 16 2   Download

  • Automatic phrasing is essential to Mandarin textto-speech synthesis. We select word format as target linguistic feature and propose an HMMbased approach to this issue. Then we define four states of prosodic positions for each word when employing a discrete hidden Markov model. The approach achieves high accuracy of roughly 82%, which is very close to that from manual labeling. Our experimental results also demonstrate that this approach has advantages over those part-ofspeech-based ones.

    pdf6p hongvang_1 16-04-2013 15 2   Download

  • This paper describes our work on building Part-of-Speech (POS) tagger for Bengali. We have use Hidden Markov Model (HMM) and Maximum Entropy (ME) based stochastic taggers. Bengali is a morphologically rich language and our taggers make use of morphological and contextual information of the words. Since only a small labeled training set is available (45,000 words), simple stochastic approach does not yield very good results. In this work, we have studied the effect of using a morphological analyzer to improve the performance of the tagger. ...

    pdf4p hongvang_1 16-04-2013 14 2   Download

  • The previous probabilistic part-of-speech tagging models for agglutinative languages have considered only lexical forms of morphemes, not surface forms of words. This causes an inaccurate calculation of the probability. The proposed model is based on the observation that when there exist words (surface forms) that share the same lexical forms, the probabilities to appear are different from each other. Also, it is designed to consider lexical form of word. By experiments, we show that the proposed model outperforms the bigram Hidden Markov model (HMM)-based tagging model.

    pdf4p bunbo_1 17-04-2013 21 2   Download

  • A language processor is to find out a most promising sentence hypothesis for a given word lattice obtained from acoustic signal recognition. In this paper a new language processor is proposed, in which unification granunar and Markov language model are integrated in a word lattice parsing algorithm based on an augmented chart, and the island-driven parsing concept is combined with various preference-first parsing strategies defined by different construction principles and decision rules.

    pdf6p bunmoc_1 20-04-2013 14 2   Download

Đồng bộ tài khoản