基于极大似然的马尔可夫链初始状态估计的数学规划

基于极大似然的马尔可夫链初始状态估计的数学规划

论文摘要

参数估计是马尔可夫模型中的常见问题.基于初始状态的重要性,本文对初始状态未知的马尔可夫链模型的初始状态进行估计,并根据状态可见与否将模型分成一般马尔可夫模型和隐马尔可夫模型.考虑观测状态或观测符号的数量,基于极大似然原理分别建立了线性规划和非线性规划模型,并证明各阶段状态的概率满足规范性.对于线性规划模型,指出其可以用单纯形法求解,并给出了解的表达.对于非线性模型,指出其最优解的存在性,并利用库恩-塔克条件(K-T条件)将模型转化成方程组的形式.算例分析中,在基于库恩-塔克条件的方程组不易求解的情形下,运用lingo得到了满足模型的解.

论文目录

  • 1 基础知识
  • 2 一般马尔可夫模型的初始状态估计
  • 3 隐马尔可夫模型的初始状态估计
  • 4 解的性状分析及算例
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 楼振凯,侯福均,楼旭明

    关键词: 初始状态估计,极大似然,数学规划模型,条件

    来源: 南京师大学报(自然科学版) 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 数学

    单位: 北京理工大学管理与经济学院,西安邮电大学经济与管理学院

    基金: 国家自然科学基金面上项目(71571019)

    分类号: O221;O211.62

    页码: 50-56+60

    总页数: 8

    文件大小: 189K

    下载量: 127

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