智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

使用基于隐马尔可夫模型的机器学习对 3 类问题进行一维矩阵分类。 它还包含一个基于矩阵的示例，输入样本的大小为 15 和 3 个特征 https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/HMM/hmm.html https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/HMM.zip 需要工具箱Matlab 的隐马尔可夫模型 (HMM) 工具箱由凯文墨菲撰写，1998 年。 最后更新：2005 年 6 月 8 日。 在 MIT 许可下分发 该工具箱支持对具有离散输出 (dhmm's)、高斯输出 (ghmm's) 或高斯输出混合 (mhmm's) 的 HMM 进行推理和学习。 高斯分布可以是完整的、对角线的或球面的（各向同性的）。 它还支持离散输入，如 POMDP。 推理例程支持过滤、平滑和固定滞后平滑。

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该模型包括两个程序： 1、根据观察序列创建一个HMM模型，利用BW算法估计HMM的参数。 2、根据已知的观察序列和HMM模型，估计观察序列的概率值，利用Forward算法 注：在HMM.cpp中分别有这两个主程序，运行一个的时候注释另一个。

名称：隐马尔可夫模型 目的：模型的类，包括参数。 作者：张海东 创建时间：28/08/2014 E-mail： DataPreprocess.py（首先执行。） 对数据进行预处理，生成两个 .txt 文件。 'artist.txt'：artist_id：艺术家ID。 num：收听的艺术家数量。 'users_artists_timestamp.txt': user_id：用户 ID。 艺术家 ID：艺术家 ID。 时间戳：时间戳。 HMMForCF 一种用于协同过滤的隐马尔可夫模型 HMM.py 用于建模隐马尔可夫模型的类。 HiddenStatesNum ：隐藏状态的数量。 ObservationStatesNum：观察状态的数量。 InitProbs：初始向量的概率。 TransProbs：转移矩阵的概率。 Theta：发射概率矩阵。 a、b：代表负二项分布的参数。 HMM

 通过对马尔可夫模型进行深入的分析的基础上对隐马尔科夫模型做了详细的讨论，对马尔科夫模型在语音识别、疾病分析等方面的应用做了介绍，同时针对隐马尔科夫模型在估值问题、解码问题和学习问题等经典问题上的应用做了研究。最后讨论了马尔科夫模型其隐马尔可夫模型的缺陷，并提出相关的改进建议。

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基于隐马尔可夫模型的枕下无扰式新型睡眠监测方案

隐马尔可夫模型 工具箱matlab 代码

神经网络和隐马尔可夫模型的步态分割