| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景及国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·非线性规划 | 第9-11页 |
| ·凸函数 | 第9-10页 |
| ·约束最优化方法 | 第10-11页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第11-12页 |
| ·隐马尔可夫模型用于语音识别的优点 | 第11-12页 |
| ·隐马尔可夫模型用于语音识别的缺点 | 第12页 |
| ·本文的主要内容 | 第12-13页 |
| 第二章 n 阶隐马尔可夫模型的前向-后向算法 | 第13-18页 |
| ·问题描述 | 第13-14页 |
| ·前向-后向算法 | 第14-16页 |
| ·前向算法 | 第15-16页 |
| ·后向算法 | 第16页 |
| ·观测序列概率的计算 | 第16-18页 |
| 第三章 n 阶隐马尔可夫模型的参数估计 | 第18-32页 |
| ·Baum-Welch 算法 | 第18-19页 |
| ·单观测序列培训n 阶隐马尔可夫模型 | 第19-30页 |
| ·参数重估公式 | 第19-25页 |
| ·仿真实验 | 第25-29页 |
| ·算法分析 | 第29-30页 |
| ·重估公式物理含义 | 第30-32页 |
| 第四章 用多观测序列培训n 阶隐马尔可夫模型 | 第32-42页 |
| ·辅助函数 | 第32页 |
| ·多观测序列培训情况下的参数重估公式 | 第32-37页 |
| ·仿真实验与算法分析 | 第37-42页 |
| ·仿真实验 | 第37-40页 |
| ·算法分析 | 第40-42页 |
| 第五章 n 阶隐马尔可夫模型改进模型的参数估计 | 第42-60页 |
| ·与观测信息相关的n 阶隐马尔可夫模型 | 第42-50页 |
| ·问题描述 | 第42-43页 |
| ·前向-后向算法 | 第43-44页 |
| ·与观测信息相关的n 阶隐马尔可夫模型的参数估计 | 第44-50页 |
| ·混合n 阶隐马尔可夫模型 | 第50-60页 |
| ·问题描述 | 第51-52页 |
| ·模型的前向—后向算法 | 第52-53页 |
| ·混合n 阶隐马尔可夫模型的Baum-Welch 算法 | 第53-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-61页 |
| 缩略词 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间的学术论文 | 第66页 |