MATLAB源码集锦-改进灰色马尔科夫模型湖北省用水量预测模型

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。

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

主要为大家详细介绍了python实现隐马尔科夫模型HMM，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

HMM隐马尔科夫模型的C++实现，很全哦，相信对你的学习有帮助>

针对未知探测概率下多目标跟踪问题, 提出一种基于时变滤波算法的多目标概率假设密度(PHD) 滤波器. 算法推导了未知探测概率PHD递推式, 提出了将未知探测概率转化为目标的丢失与接收事件, 并依此建立了目标跟 踪的马尔科夫模型, 给出了该模型下时变卡尔曼滤波最优解, 进而在高斯混和PHD(GMPHD) 框架下推导了算法闭集解. 仿真实验表明, 所提出算法在未知且随时间变化的探测概率情形下, 仍能实时地跟踪各目标, 具有良好的工程应用前景.

HMM （隐马尔科夫模型）详细资料（含语音识别介绍）