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近年来,互联网信贷市场迅猛发展,多角度多信息源充分了解贷款申请人的信用情况显得愈发重要。法院的案件裁判文书的权威性、规范性以及其官方可得性,使其成为贷款申请人信用评估的重要数据源。命名实体识别技术在司法领域的应用亟待探索。针对网上公开的刑事裁判文书进行概要信息提取,构建基于罪名相关成分标注语料库的隐马尔科夫模型和最大熵马尔科夫模型,并利用其识别提取裁判文书中的被告人及其罪名等关键司法信息,可以为互联网信贷平台的信用风险管理工作提供更充分的信息资源。开放性测试结果显示基于罪名相关成分标注的HMM和MEMM的平均F值分别达到了87.79%、90.25%,说明提出的方法克服了裁判文书格式的差异和罪名实体识别的困难,具有较好的刑事裁判文书概要信息提取效果。

基于贝叶斯知识跟踪模型的慕课学生评价，王卓，张铭，如何让学生能够更加高效地利用慕课（Massive Open Online Courses，简称MOOC）上的资源历来就是一个重要的问题，实际上，MOOC平台的高用户流�

针对隐马尔科夫模型在运动想象脑电信号分类应用中,其独立性假设与脑电信号间相关性的不一致问题,提出一种基于Choquet模糊积分隐马尔科夫模型的脑电信号分类方法。该模型应用模糊积分的单调性取代了概率测度的可加性,放宽了隐马尔科夫模型的独立性假设。利用重叠滑动窗对脑电信号分段,然后对每段数据提取绝对均值、波长和小波包相对能量特征,构成特征序列用于CI-HMM的训练和分类。选取2008年BCI竞赛Datasets 1的两类运动想象数据进行分类实验,结果表明,该方法有效提高了隐马尔科夫模型方法对运动想象脑电信号分类的性能。

运动人体检测和行为识别涉及广泛，包括人工智能、计算机视觉、模式识别等，人体行为识别在医疗、商业、军事中具有重要的应用价值，为探究良好的人体行为识别方法，本文引入傅里叶-隐马尔可夫模型进行相关分析，在人体行为序列图像的识别过程中，需要了解有关人体行为二值图像的轮廓，然后采取科学的方式进行傅里叶变换，接着进行向量转化，形成观察符号序列，将矢量量化向特征向量变化，便于提取人体轮廓的特征，进行后续的应用研究。最后对人体的行为进行识别，采用隐马尔大夫分类器。利用傅里叶-隐马尔科夫模型进行人体识别，能够有效提高人体行为识别率，本次测试单个行为的识别中平均识别率达到94%，要进行深入探究，进行复杂环境复杂动作的识别，促进相关工作的改进。

提取多通道脑电（EEG）功率谱特征，训练连续高斯密度混合隐马尔科夫模型（CHMM），建立了基于功率谱-CHMM的精神疲劳分级模型。分级结果表明：EEG各节律功率谱及其比值是精神疲劳的敏感指标，CHMM对于不同的精神疲劳状态具有较高的分类精度，最高分类正确率达到97.5%；在训练样本相同的情况下，CHMM比反向传输人工神经网络具有更高的分类精度。

机器学习中的隐马尔科夫模型的Python实现，包括参考资料链接等

隐马尔科夫模型语音识别

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隐马尔科夫HMM的C++实现 隐马尔科夫HMM的C++实现 隐马尔科夫HMM的C++实现