混合训练的DHMM及其在发射机状态检测中的应用

摘要

隐马尔可夫模型(HMM)是一种双随机过程,其训练方法B-W算法是一种基于爬山算法,容易陷入局部最优且对初始参数值依赖性大.为了提高模型的有效性,该文提出了将改进的模拟退火(SA)算法和B-W算法相结合的混合训练方法,解决了受模型参数初值影响的问题并能实现全局搜索.将其应用于发射机功率状态检测中,实验结果证明该方法准确性高,收敛速度快和稳定性好,是一种很有实用价值的新方法.