马尔科夫转移.pptx
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1、Visual Analytics Group | CAD&CG 国家重点实验室/Markov的几个模型的几个模型陆俊华2022/8/21Visual Analytics Group | CAD&CG 国家重点实验室2022/8/21马尔科夫链马尔科夫链l 天气预测Visual Analytics Group | CAD&CG 国家重点实验室定义定义如果推广到m阶Visual Analytics Group | CAD&CG 国家重点实验室计算计算Visual Analytics Group | CAD&CG 国家重点实验室l 一个隐士不能直接观察天气来预测天气,但是他有一些水藻.民间传说,水藻
2、的状态与天气有一定关系l 于是有了两组状态:l 观测状态水藻的状态l 隐藏状态天气状况隐马尔科夫模型隐马尔科夫模型隐士的预测Visual Analytics Group | CAD&CG 国家重点实验室HiddenMarkovModel,HMMVisual Analytics Group | CAD&CG 国家重点实验室HiddenMarkovModel,HMMdrydryishdampsoggy0.600.200.150.050.250.250.250.250.050.100.350.50seaweedsuncloudrainweather隐状态的转移矩阵隐状态对应的观测状态的概率矩阵Vis
3、ual Analytics Group | CAD&CG 国家重点实验室HiddenMarkovModel,HMMVisual Analytics Group | CAD&CG 国家重点实验室l 1.评估: 根据已知的HMM找出一个观测序列的概率 l 2.解码: 根据观察序列找到最有可能出现的隐状态序列 l 3.学习: 从观察序列中得出HMM 2022/8/21HMMHMM的三个应用的三个应用Visual Analytics Group | CAD&CG 国家重点实验室l 背景:穷举法计算某一观察序列的概率2022/8/21评估评估: : 前向算法前向算法(Forward Algorithm)
4、(Forward Algorithm)Visual Analytics Group | CAD&CG 国家重点实验室2022/8/21评估评估: : 前向算法前向算法(Forward Algorithm)(Forward Algorithm)Visual Analytics Group | CAD&CG 国家重点实验室l 最后的观察状态的部分概率表示这些状态所经过的所有可能路径的概率.最后的部分概率的和即为网络中所有可能路径的和,也就是当前HMM下观察序列的概率2022/8/21评估评估: : 前向算法前向算法(Forward Algorithm)(Forward Algorithm)Visu
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