Эвристическая методика настройки скрытых марковских моделей для распознавания образов стохастических процессов

Abstract

Предложена эвристическая методика настройки параметров скрытых марковских моделей для реализации в алгоритмах распознавания образов стохастических процессов, регистрируемых в форме последовательностей наблюдений. Методика позволяет получить рабочие модели по небольшому числу обучающих реализаций и включает выполнение двух этапов: предварительная настройка начальных параметров модели с использованием априорных данных и обучение с применением алгоритма Баума - Уэлча. На обоих этапах используется дополнительная процедура корректировки параметров модели, позволяющая устранять проблемы численного характера при их реализации в алгоритмах распознавания. Представлены результаты экспериментальной апробации методики на примере построения моделей для алгоритма распознавания образов трех стохастических процессов.