III. NGÀY HOÀN THÀNH NHI 烏M 影: 21/06/2013 È ÈÈÈÈÈÈ0
N 浦I DUG
3.3.1. Xây d詠ng mô hình
Mô hình Markov 育n (Hidden Markov Model) là mô hình th嘘ng kê cho nh英ng h羽 th嘘ng mà s詠 chuy吋n 8鰻i gi英a các tr衣ng thái c栄a nó di宇p"tc"v逢挨pi"v詠 pj逢"o瓜t quá trình Markov. Tuy nhiên, s詠 chuy吋p"8鰻i tr衣ng thái này ch雨 có th吋8逢嬰c quan sát m瓜t cách gián ti院p thông qua các bi吋u hi羽p"8亥u ra c栄a mô hình.
V隠 m員t toán h丑c, mô hình Markov 育p"8逢嬰e"8鵜pj"pij c"n "o瓜t quá trình ng磯u nhiên g欝m m瓜t t壱p h英u h衣n các tr衣ng thái S = [s1, s2, s3, È."sn], m厩i tr衣ng thái có m瓜t phân b嘘 xác su医t chuy吋n sang tr衣ng thái ti院p theo và t壱p t医t c違 nh英ng phân b嘘 xác su医v"p {"8逢嬰c bi吋u di宇n b茨ng m瓜t ma tr壱n chuy吋p"8鰻i P. Ngoài ra, m厩i tr衣ng thái trong quá trình Markov còn có xác su医t phân b嘘 trên t壱p các bi吋u hi羽p"8亥u ra có th吋 O. Vi羽c chuy吋n tr衣ng thái c栄a quá trình Markov trong mô hình Markov 育n có th吋 zgo" pj逢"các tham s嘘 mj»pi" swcp" uƒv" 8逢嬰c (b鵜 育n 8k trong mô hình). Nj逢pi" nh英ng bi吋u hi羽p"8亥u ra 荏 m厩i tr衣ng thái là nh英ng tham s嘘 có th吋swcp"uƒv"8逢嬰c. D詠a
vào nh英ng bi吋u hi羽p"8亥u ra này ta có th吋zƒe"8鵜pj"8逢嬰c nh英ng tham s嘘育n c栄a quá trình Markov.
Hình 3.1. Minh hがa mô hình Markov ｂn. Mô hình gげm các trＴng thái ｂn s1, s2, s3 và các
swcp"uƒv"8Ｚu ra o1, o2, o3. aij biあu diいn xác suＸt chuyあn trＴng thái tな si sang sj. bij biあu diいn xác suＸv"swcp"uƒv"8⇔ぢc ojmjk"swƒ"vt·pj"8cpi"ぞ trＴng thái si
Kí hi羽u: mô hình Markov 育n, kí hi羽u b荏i , 8逢嬰c bi吋u di宇n b荏i nh英ng tham s嘘 sau: "?"*S, O, P, B, ヾ)
Vtqpi"8„<
‚ T壱p g欝m N tr衣ng thái S = [si] v噂i 1 ø i ø N
‚ T壱p g欝m M eƒe"swcp"uƒv"8亥u ra O = [oi] v噂i 1 ø i ø M
‚ Các th運k"8k吋m r運i r衣c t = 1, t ?"4."È
‚ 雲 m厩i th運k"8k吋m t, mô hình 荏 m瓜t trong các tr衣ng thái S, kí hi羽u là qt v噂i qt 樺
{s1, s2.. sN}
‚ Ma tr壱n chuy吋p"8鰻i P, P(i, j) = Pr(qt + 1 = sj | qt = si) v噂i 1 ø i, j ø N
‚ Vector phân b嘘8亥u ra B, B(k) = Pr(ot = k | qt = si) v噂i 1 ø k ø M, 1 ø i ø N
‚ Tr衣pi"vjƒk"dcp"8亥u ヾ, ヾ(i) = Pr(q1 = si) v噂i 1 ø i ø N