HMM参数估计的Gibbs抽样算法

• 作者: 朱成文 李兵 胡奎
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 隐马氏模型 Gibbs抽样 共轭先验
• 年，卷（期）: 2012,（18）
• 所属期刊栏目: 研究、探讨
• 页码范围: 57-60
• 分类号: TP181
• 字数: 3129字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.18.012

摘要

隐马氏模型(HMM)的参数估计是隐马氏模型各种应用的关键.经典的Baum-Welch算法容易陷入局部最优,对初始参数的要求苛刻.HMM参数估计的Gibbs抽样法,充分利用模型先验信息,借助马氏链蒙特卡洛方法(MCMC)的强大计算功能,避免了陷入局部最优,有更好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李兵	国防科技大学理学院	22	79	3.0	8.0
2	朱成文		20	16	2.0	2.0
3	胡奎		1	1	1.0	1.0