1) asynchronous hidden Markov model
异步隐马尔可夫模型
2) Hidden Markov Model
隐马尔可夫模型
1.
Theory of hidden Markov modeling and its implementation;
隐马尔可夫模型的原理与实现
2.
Ontology mapping based on hidden Markov model;
基于隐马尔可夫模型的本体映射(英文)
3.
An Algorithm of Human Face Recognition Based on Hidden Markov Model;
一种基于隐马尔可夫模型的人像识别算法
3) HMM
隐马尔可夫模型
1.
Visual Speech Synthesis Based on Two-level HMM;
基于两层隐马尔可夫模型的可视语音合成
2.
A New Active Contour Model Based on Fuzzy and HMM;
基于Fuzzy的隐马尔可夫模型主动轮廓线模型
3.
Study of Isolated Word Recognition Based on HMM;
基于隐马尔可夫模型的语音单字识别研究
4) Hidden Markov model(HMM)
隐马尔可夫模型
1.
A novel approach for localizing objects with the linearly two-dimensional structure is presented based on hidden Markov model(HMM).
以医学图像中脊柱的定位为应用背景,对经典Viterbi算法进行改进,根据全局最优搜索算法提出了可控的最优搜索算法,把隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)应用于二维图像中线性结构对象的定位。
2.
This paper proposes a recognition algorithm to the eyes states based on ICA and Hidden Markov Model(HMM).
提出了一种ICA结合隐马尔可夫模型(HMM)识别眼部状态的识别算法,首先对彩色图像进行二值化处理,然后利用ICA算法进行眼部状态特征提取,为了加快特征提取的速度,这里采用FastICA算法;然后通过HMM进行眼部状态识别。
3.
Considering that browse route,browse time,browse times and so on are the important factors to influence the accuracy of commendation,a dynamic collaboration filtering recommendation method based on Hidden Markov Model(HMM) was proposed.
考虑到用户浏览路径、时间、浏览次数都是影响推荐准确度的重要因素,提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的动态协同过滤推荐方法。
5) Hidden Markov Models
隐马尔可夫模型
1.
Ship-Radiated Noise Recognition Based on Hidden Markov Models;
基于隐马尔可夫模型的舰船辐射噪声目标识别
2.
The Application of Markov Models and Hidden Markov Models in Data Mining;
马尔可夫及隐马尔可夫模型在数据挖掘中的应用
3.
Application of Hidden Markov Models in Multiple Sequence Alignment;
隐马尔可夫模型在多序列比对中的应用
6) Hidden Markov Model (HMM)
隐马尔可夫模型
1.
The Hidden Markov Model (HMM) to describe the state transform of the attacked host system was constructed.
为了进行网络风险评估,采用隐马尔可夫随机过程作为分析手段,以入侵检测系统的输出(报警事件)为处理对象,建立了描述主机系统受到攻击后状态转化的隐马尔可夫模型(HMM),给出了主机系统风险指数的计算方法,并经过简单叠加得到整个网络风险的定量评价。
2.
Hidden Markov model (HMM) is an important statistical method.
隐马尔可夫模型是一种十分重要的统计学方法。
3.
Because hidden Markov model (HMM) can well model audio signal抯 time statistical properties, a left-right discrete HMM is proposed to classify a speech, a music and their mixed audio.
由于隐马尔可夫模型能够很好地刻画音频信号的时间统计特性,因此,提出一种基于隐马尔可夫模型的音频分类算法,用于语音、音乐以及它们的混合声音的分类。
补充资料：马尔可夫链模型
见数理社会学。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条