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  第三章 马尔科夫过程马尔科夫（Markov）过程是无后效性的随机过程它在近代物理生物学管理科学信息与计算科学等领域都有重要应用本章主要介绍马尔科夫过程的定义转移概率及其关系转移概率的极限性态并着重讨论马尔科夫链以及两种特殊的马尔科夫过程---泊松过程和维纳过程§ 马尔科夫过程及其转移概率分布一马尔科夫过程概念在自然界中有一类随机过程具有所谓的无后效性：当过程在时刻所处状态为已知时过程在时刻所处状态

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  在一般及常用的统计中彼此相互「独立」大概是最有用的一个观念用简单的术语来说互相「独立」就是彼此毫不相干一点牵涉都没有好比说：大黄在台北早上不是吃海鲜和老马在基隆晚上是不是吃海鲜是两件互相独立的事件互相独立的概念之所以有用最重要的原因之一就是因为它简单几乎任何人都很容易明白但我们今天要谈的马可夫链可就不是这样了马可夫链是要讨论不是互相独立的一些事件以大黄和老马吃海鲜的例子来说如果大黄和老马是住

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  单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级隐马尔科夫模型(HMM)内容提要1.HMM的概述与应用2.HMM的定义及三个基本问题3.三个基本问题的求解算法HMM的概述与应用HMM模型是一项发展多年的建模技术 它曾经在语音识别光字符识别 (OCR)等领域得到过最成功的应用上世纪八九十年代HMM开始应用于生物信息学 对于研究蛋白质家族同源性 揭示进化保守性发挥了重要作