HMM基本原理及其在聚类中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·问题的提出 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的研究工作 | 第9页 |
| ·本文的内容结构 | 第9-11页 |
| 第二章 隐马尔可夫模型基本理论 | 第11-23页 |
| ·马尔可夫模型 | 第11-13页 |
| ·扩展至HMM | 第13-15页 |
| ·HMM 的三个核心问题 | 第15-16页 |
| ·三个核心问题的解决方法 | 第16-23页 |
| ·估值问题的解决方法 | 第16-19页 |
| ·解码问题的解决方法 | 第19-21页 |
| ·训练问题的解决方法 | 第21-23页 |
| 第三章 基于隐马尔可夫模型的频率敏感聚类算法 | 第23-40页 |
| ·隐马尔可夫混合模型及其Q 函数 | 第23-24页 |
| ·EM 算法 | 第24-33页 |
| ·极大似然估计 | 第24-27页 |
| ·一般EM 算法 | 第27-30页 |
| ·Baum—Welch 算法 | 第30-33页 |
| ·频率敏感处理 | 第33-34页 |
| ·频率敏感聚类算法PIFS-HMM 算法 | 第34-36页 |
| ·仿真实验及实验分析 | 第36-39页 |
| ·数据集 | 第36-37页 |
| ·聚类有效性评价方法 | 第37页 |
| ·实验结果分析 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于自劈分合并竞争学习的HMM 聚类算法 | 第40-45页 |
| ·自劈分过程 | 第40-41页 |
| ·合并过程 | 第41-42页 |
| ·SSMCL-HMM 算法 | 第42-43页 |
| ·仿真实验及实验分析 | 第43-44页 |
| ·数据集 | 第43页 |
| ·聚类有效性评价方法 | 第43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第五章 结束语 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第50页 |
