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統計パッケージのhmmtrain-functionを使用して、MATLABでHMMをトレーニングしました。

hmmdecodeと、t_0とt_1の間の与えられた証拠を使用して、フィルタリングと平滑化を実行して、t_0とt_1の間の可能な状態の事後分布を計算できます。

ここで、これまでのすべての証拠を前提として、t_1より後の将来の状態の事後分布を計算したいと思います。ロイでは、これは私がマルコフ連鎖に前方アルゴリズムを適用しなければならないことを意味します。

これを行うために使用できるmatlab関数を知っていますか?統計パッケージに何かが組み込まれていると思いますが、それが見つかりません。

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HMMに関しては、matlab統計パッケージが少し不足していることがわかりました。Kevin Murphyのツールボックスは、はるかに多くの機能と多くの便利な機能を提供しているようです。

于 2013-03-21T18:40:08.387 に答える
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t_2での隠れた状態の確率を取得するには、t_1の後方に遷移行列を掛けるだけです。

于 2013-03-21T18:39:10.920 に答える