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基于GEP和Baum-Welch算法训练HMM模型的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的向前-向后算法或Baum-Welch算法训练HMM的转移概率aij和发射概率ai(Ot),使观察序列的O概率恰好达到最大值往往很难,虽然在理论上训练HMM的这两个网络结构是可能的,但仅能保证局部的最大值,而基于全局搜索的基因表达式编程(GEP)的一个主要的特点就是可以高效快速的发现全局最优解.把GEP引入到HMM的训练中去,提出一种改进的训练方法GBHA.实验结果表明,该算法比传统算法的系统效率更高、更稳定. 相似文献
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