THMM：时间隐马尔可夫模型

“时间隐马尔可夫模型”（Temporal Hidden Markov Model, THMM）是一种广泛应用于多个综合领域的概率图模型。为便于书写和使用，该模型名称常缩写为THMM。此模型特别适用于分析具有时间依赖性的序列数据，在语音识别、生物信息学及金融时间序列分析等领域均有重要应用。

temporal hidden Markov model具体释义

  • 英文缩写：THMM
  • 英语全称：temporal hidden Markov model
  • 中文意思：时间隐马尔可夫模型
  • 中文拼音：shí jiān yǐn mǎ ěr kě fū mó xíng
  • 相关领域： thmm 未分类的

temporal hidden Markov model的英文发音

例句

  1. Exacted AR coefficients for the features of temporal vibration signal and used finite states Hidden Markov chain to model changing behavior of rotating machine in running process. Therefore, proposed a new method for faults diagnosis.
  2. 把线性AR系数作为暂态振动信号的特征，利用有限状态隐马尔可夫模型（简称HMM）来模拟旋转机械的运行过程中动态行为的变化，从而提出了一种新的故障诊断方法。
  3. According to the characteristic of randomization and temporal logic in complex simulation system, an evaluation method is presented, based on hidden Markov model ( HMM ) and multivariate statistical theory, to quantificationally evaluate the result validity of complex simulation system.
  4. 根据复杂仿真系统具备随机性、严格时序逻辑性等工程实际特点，提出一种以隐Markov模型（HMM）为基础，利用多元统计理论定量分析复杂仿真系统运行有效性的评价方法。

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