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隐马尔科夫模型(HMM)学习小记隐马尔科夫模型(HMM)

隐马尔科夫模型(HMM)基于时序的概率模型定义Q=[q1,q2...,qN]是所有可能的状态集合V=[v1,v2...vM]是所有目标集合I=[i1,i2...iT]表示长度为T的状态序列O=[o1,o2...oT]表示长度为T的观测序列概率转移矩阵A=[aij]n×naij=P(it+1=qj∣it=qi)(在t时刻)观测概率矩阵B=[bj(k)]N×Mbj(k)=P(ot=vk∣it=qj)初始状态概率向量π=(πi)πi=P(i1=qi)Q=[q_1,q_2...,q_N]是所有可能的状态

kitty猫的基因编码

<br />Problem<br />kitty的基因编码如下定义: kitty的基因由一串长度2^k(k<=8)的01序列构成,为了方便研究,需要把,01序列转换为ABC编码。用T(s)来表示01序列s的ABC编码 T(s)=‘A'(当S全由'0'组成) T(s)=‘B'(当s全由'1'组成) T(s)=‘C'+T(s1)+T(s2) s1,s2为把s等分为2个长度相等的子串 比如 T('00')='A' T('00001111')='CAB' <br /&