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: | , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Oxford
Elsevier Ltd
01.07.1998
Elsevier |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 0954-1810 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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