多元隐马尔可夫模型

Question

如何组合相同马尔可夫态的多重发射谱？

让我们使用经典的HMM示例：

% states
S = {sunny, rainy, foggy}

% discrete observations
x = {umbrella, no umbrella}

如果我有多个观察序列。例如：

% sequence 1
x1 = {umbrella, no umbrella}

% sequence 2
x2 = {wearing a coat, not wearing a coat}

我如何将这两个观察序列组合成一个HMM？

注意:我想要一种将x1和x2结合起来的方法，以便它们的相互依赖关系也可以建模。因此，简单地说x={x1 x2}将不是一个好的解决方案。

具体来说，我想基于Matlab的赫姆林来训练一个HMM。

[ESTTR,ESTEMIT] = hmmtrain(seq,TRGUESS,EMITGUESS)

这只允许我插入一个seq。

现在假设我有5个不同的发射光谱，它们都说明了HMM的状态。我怎么处理这个多变量的案子？

Answer 1

从每一组中获取可能的观测结果的笛卡尔积如何？也就是说，您的新的离散排放模型将是：

• 雨伞和外套
• 雨伞不穿外套
• 不带雨伞，穿外套
• 不带伞，不穿外套

Answer 2

那创造条件来选择一个特别的嗯？而不是一个巨大的嗯，你可以创建几个小哼哼，你只选择了相关的嗯。例如:如果(umbrella=true)然后应用HMM_1，其他应用HMM_2，那么，在HMM中也有更少的发射符号。好的副作用:你节省了训练和测试时间。