•  Persian
    • Persian
    • English
  •   ورود
  • دانشگاه فردوسی مشهد
  • |
  • مرکز اطلاع‌رسانی و کتابخانه مرکزی
    • Persian
    • English
  • خانه
  • انواع منابع
    • مقاله مجله
    • کتاب الکترونیکی
    • مقاله همایش
    • استاندارد
    • پروتکل
    • پایان‌نامه
  • راهنمای استفاده
View Item 
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  • همه
  • عنوان
  • نویسنده
  • سال
  • ناشر
  • موضوع
  • عنوان ناشر
  • ISSN
  • شناسه الکترونیک
  • شابک
جستجوی پیشرفته
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Making Use of Partial Knowledge About Hidden States in HMMs: An Approach Based on Belief Functions

نویسنده:
Ramasso, Emmanuel
,
Denoeux, Thierry
ناشر:
IEEE
سال
: 2014
شناسه الکترونیک: 10.1109/TFUZZ.2013.2259496
یو آر آی: https://libsearch.um.ac.ir:443/fum/handle/fum/956609
کلیدواژه(گان): expectation-maximisation algorithm,hidden Markov models,maximum likelihood estimation,parameter estimation,HMM,belief function framework,belief functions,expectation-maximization algorithm,hidden Markov models,hidden states,maximum likelihood estimation,parameter estimation,partial knowledge,state prediction,Dempster&,#x2013,Shafer theory,evidence theory,evidential expectation-maximization (E<,formula formulatype=",inline",>,<,tex Notation=",TeX",>,$^2$
کالکشن :
  • Latin Articles
  • نمایش متادیتا پنهان کردن متادیتا
  • آمار بازدید

    Making Use of Partial Knowledge About Hidden States in HMMs: An Approach Based on Belief Functions

Show full item record

contributor authorRamasso, Emmanuel
contributor authorDenoeux, Thierry
date accessioned2020-03-12T18:22:59Z
date available2020-03-12T18:22:59Z
date issued2014
identifier issn1063-6706
identifier other6507644.pdf
identifier urihttps://libsearch.um.ac.ir:443/fum/handle/fum/956609
formatgeneral
languageEnglish
publisherIEEE
titleMaking Use of Partial Knowledge About Hidden States in HMMs: An Approach Based on Belief Functions
typeJournal Paper
contenttypeMetadata Only
identifier padid7988688
subject keywordsexpectation-maximisation algorithm
subject keywordshidden Markov models
subject keywordsmaximum likelihood estimation
subject keywordsparameter estimation
subject keywordsHMM
subject keywordsbelief function framework
subject keywordsbelief functions
subject keywordsexpectation-maximization algorithm
subject keywordshidden Markov models
subject keywordshidden states
subject keywordsmaximum likelihood estimation
subject keywordsparameter estimation
subject keywordspartial knowledge
subject keywordsstate prediction
subject keywordsDempster&
subject keywords#x2013
subject keywordsShafer theory
subject keywordsevidence theory
subject keywordsevidential expectation-maximization (E<
subject keywordsformula formulatype="
subject keywordsinline"
subject keywords>
subject keywords<
subject keywordstex Notation="
subject keywordsTeX"
subject keywords>
subject keywords$^2$
identifier doi10.1109/TFUZZ.2013.2259496
journal titleFuzzy Systems, IEEE Transactions on
journal volume22
journal issue2
filesize652337
citations0
  • درباره ما
نرم افزار کتابخانه دیجیتال "دی اسپیس" فارسی شده توسط یابش برای کتابخانه های ایرانی | تماس با یابش
DSpace software copyright © 2019-2022  DuraSpace