| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·模式识别在股市中的应用 | 第10页 |
| ·研究内容与结构 | 第10-12页 |
| 第二章 离散隐马尔科夫模型 | 第12-21页 |
| ·离散隐马尔科夫模型实例 | 第12-13页 |
| ·离散隐马尔科夫模型的相关定义 | 第13页 |
| ·离散隐马尔科夫模型的基本问题 | 第13-14页 |
| ·离散隐马尔科夫模型算法介绍 | 第14-20页 |
| ·评估问题 | 第14-16页 |
| ·解码问题-Viterbi算法 | 第16-18页 |
| ·学习问题-Baum-Welch估计算法 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 连续隐马尔科夫模型 | 第21-25页 |
| ·高斯混合分布的分离方法-聚类方法 | 第21-22页 |
| ·连续隐马尔科夫模型的参数估计 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 实证过程 | 第25-34页 |
| ·主要函数说明及语句分析 | 第25-29页 |
| ·隐状态匹配函数 | 第25-26页 |
| ·评估问题中的fwdback函数 | 第26-27页 |
| ·解码问题中的viterbi-path函数 | 第27页 |
| ·学习问题中的Baum-Welch估计算法中的主要函数 | 第27-29页 |
| ·数据准备 | 第29-30页 |
| ·验证模型 | 第30-31页 |
| ·实证结果及分析 | 第31-34页 |
| 结论 | 第34-35页 |
| 附录 模型中主要的matlab函数 | 第35-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 附录 | 第45页 |