隐马尔科夫模型

多种隐马尔科夫模型HMM的C语言实现，代码有助于理解hmm的实现原理。

隐马尔科夫(hmm)算法在语音合成技术研究中广泛使用，本文对此算法作了一些研究

基于沪深300指数收益率,利用隐马尔科夫模型对不可直接观测的波动率进行研究。通过历史数据进行参数估计,然后运用参数和当前观测值对未来波动率进行预测。之后,将预测结果与GARCH模型的预测结果进行比较,

以网络评论为研究对象,试图把隐马尔科夫模型从已经成功应用的模式识别领域推广到语义倾向性分析系统。与传统倾向性识别系统不同的是,此理论通过建立隐马尔科夫分类模型,将未知文本进行状态序列化,得到文本中所有

科研分步聚类：（1）用pdist函数计算变量之间的距离，找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性；（2）用linkage函数定义变量之间的连接；（3）用cophenetic函数评价聚类信息；（4）

包括马尔科夫的模型、基于马尔科夫模型的特征提取方法及其在图像应用中的相关论文。

HMM(HiddenMarkovModel,隐马尔科夫模型)是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型，是一个双重随机过程,由两个部分组成:马尔可夫链和一般随机过程。其中马尔可夫链用来描述状

关于马尔科夫的经典文章 这篇比较容易理解 大家 看看吧 希望你们成功

马尔科夫matlab源码

讲的是马氏链的应用。不妨看一下。相信你会喜欢上的。