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一个计算隐马氏模型相似度的改进方法
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国家自然科学基金资助(60375023)

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An Improving calculation Method of the HMMs Similar Degree
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    介绍了基于信息熵概念定义的两个隐马氏模型的相似度的一个计算方法。通过使用前向变量递推算法得到了计算两个隐马氏模型相似度上界的公式。实验结果表明，给出的确定隐马氏模型相似度的方法比通常所采用的Monte-Carlo方法在计算复杂度上有较大改进。

    Abstract:

    A calculation method of the similar degree of two HMMs is introduced based on entropy concept. The formulae to compute the upper bound of the similar degree of these two models are deduced through the forward variable recurrence algorithm. Compared with M

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引用本文

路迎晨,李兵.一个计算隐马氏模型相似度的改进方法[J].太赫兹科学与电子信息学报,2004,2(4):

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