Robust estimation of discrete hidden Markov model parameters using the entropy-based feature-parameter weighting and source-quantization modeling

We propose a new variant of the discrete hidden Markov model (DHMM) in which the output distribution is estimated by state-dependent source quantizing modeling and the output probability is weighted by the entropy of each feature-parameter at a state. The state-dependent source is represented as a s...

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Veröffentlicht in:Artificial intelligence in engineering Jg. 12; H. 3; S. 243 - 252
Hauptverfasser: Choi, Hwan Jin, Yun, Sung Jin, Oh, Yung Hwan
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Oxford Elsevier Ltd 01.07.1998
Elsevier
Schlagworte:
ISSN:0954-1810
Online-Zugang:Volltext
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