应用于图像处理的隐马尔可夫模型源代码　MATLAB代码

基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别实验

隐马尔可夫模型源代码(matlab)

为了降低生物医学文本中命名实体识别对目标领域标注数据的需求，将生物医学文本中的命名实体识别问题转换为基于迁移学习的隐马尔可夫模型问题。对要进行命名实体识别的目标领域数据集无须进行大量数据标注，通过迁移学习的方法实现对目标领域的识别分类；以相关领域数据为辅助数据集，利用数据引力的方法评估辅助数据集的样本在目标领域学习中的贡献程度，在辅助数据集和目标领域数据集上计算权值进行迁移学习。基于权值学习模型，构建基于迁移学习的隐马尔可夫模型算法BioTrHMM。在GENIA语料库的数据集上的实验表明，BioTrHMM算法比传统的隐马尔可夫模型算法具有更好的性能，仅需要少量的目标领域标注数据即可具有较好的命名实体识别性能。

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隐马尔可夫模型工具箱

马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具

现有的定位算法只表现了目标的静态位置特征, 不能较好地在目标移动情况下跟踪获取目标的运行行为轨迹。针对这一问题, 设计了一种基于隐马尔可夫模型的目标轨迹跟踪算法。该算法根据小区覆盖范围内的地理位置信息和目标用户的移动速度, 建立隐马尔可夫模型; 然后, 基于维特比译码算法对最佳路径和最佳状态概率进行最优化求解, 实现对目标轨迹的跟踪。仿真结果表明, 该算法可以在基站小区分辨率下精确地获取目标轨迹。

交互式模型与位置标识分割技术无法满足专家和系统管理员日益复杂的管理需求.对当前嵌入式模型状态进行分析,提出一种基于可缓冲配置马尔可夫模型在线算法,并进行仿真实验验证.仿真结果表明:相比其他算法,该算法在复杂度和有噪声环境下的稳定性方面优势明显.

HMM 隐马尔可夫模型 python 代码， 源码实现部分，包括训练测试以及相关调用 。 调用主要为自然语言处理方面实体标注样例。