Resumen

Este documento propone un método novedoso para decodificar cualquier modelo de Markov oculto de alto orden. Primero, el modelo de Markov oculto de alto orden se transforma en un modelo de Markov oculto de primer orden equivalente mediante la transformación de Hadars. Luego, la secuencia óptima de estados del modelo de Markov oculto de primer orden equivalente es reconocida por el algoritmo de Viterbi existente del modelo de Markov oculto de primer orden. Finalmente, la secuencia óptima de estados del modelo de Markov oculto de alto orden se infiere a partir de la secuencia óptima de estados del modelo de Markov oculto de primer orden equivalente. Este método proporciona un marco de algoritmo unificado para decodificar modelos de Markov ocultos, incluido el modelo de Markov oculto de primer orden y cualquier modelo de Markov oculto de alto orden.

• Materias:Sistemas no lineales Dinámica no lineal Red de tráfico dinámico Algoritmo alométrico Sistema conmutado
• Subjects:Nonlinear systems Nonlinear dynamics Dynamic traffic network Allometric algorithm Switched system
• Palabras claves:Propone; Decodificación; Modelo oculto de Markov de alto orden; Transformación; Algoritmo de Viterbi; Marco de algoritmo unificado
• Keywords:Proposes; Decoding; High-order hidden Markov model; Transformation; Viterbi algorithm; Unified algorithm framework