Отрывок: For large values of n, it is more efficient to use an algorithm based on frequency features, the computational complexity of which is of the order 𝑂(𝑁 ⋅ 𝑛) or the proposed "forward-backward" algorithm. The proposed model allows us to quantify the probability of identifying the sequence of a Markov chain in terms of the possibility of generating a given AMM. In general, to identify a set ?̂?(𝑁) = 𝑢1, 𝑢2, . . . , 𝑢𝑁, the development of the "forward-b...
Название : Identification of Markov sequences based on a modified “forward-backward” algorithm
Авторы/Редакторы : Shalagin, S.V.
Nurutdinova, A.R.
Дата публикации : 2020
Библиографическое описание : Shalagin S.V. Identification of Markov sequences based on a modified “forward-backward” algorithm/ S.V. Shalagin, A.R. Nurutdinova // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020). Сборник трудов по материалам VI Международной конференции и молодежной школы (г. Самара, 26-29 мая): в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В. А. Фурсова]. – Самара: Изд-во Самар. ун-та, 2020. – Том 4. Науки о данных. – 2020. – С. 28-31.
Аннотация : In 1989, L.R. Rabiner proposed a solution to the problem of identifying hidden Markov models by the induction method using a modified “forward-backward” algorithm. This article proposes the use of a modification of this method to solve the problem of identifying Markov sequences for belonging with a given probability to a specific class of the automate Markov model (AMM). A model defined on the basis of stochastic matrices of the class ergodic, which determine the class of the AMM.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Identification-of-Markov-sequences-based-on-a-modified-“forwardbackward”-algorithm-84792
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20200729\84792
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
ИТНТ-2020_том 4-28-31.pdf445.14 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.