摘要 隐马尔可夫模型（HMM）是统计模型中一个非常著名且应用广泛的模型。其在当下的语 音识别、信号处理、生物科技等领域有着广泛的应用。它包括一个不被直接观测的马尔可夫 过程和一个与之相关的可观测过程。本文在阐述隐马尔可夫模型的基本原理时，结合一些简 单例子说明该模型，并对隐马氏链解决的三个问题：概率计算问题、学习问题、解码问题进 行阐释，最后通过对隐马氏链在客户分类中的应用，将模型运用到实际问题中来说明模型的 优越性和实用性，并对模型的准确性进行分析，得出结论和展望。88211

Abstract Hidden Markov Model (HMM) is a well-known and widely used model in the statistical model。 It has a wide range of applications in the field of speech recognition, signal processing, biotechnology and other fields。 It includes a Markov process that is not directly observed and an observable process associated with it。 In this paper, the basic principle of the hidden Markov model is explained, and some simple examples are given to illustrate the model。 The three problems of the hidden Markov chain are solved: probabilistic calculation problem, learning problem and decoding problem。 Finally, by the application of Markov chain in customer classification, the model is applied to the practical problems to illustrate the superiority and practicality of the model, and by analyzing the accuracy of the model to get conclusions and prospects。

毕业论文关键词:隐马尔可夫链 ； MATLAB 算法 ； 客户分类 

Key words：HMM  ； MATLAB Algorithm  ； Customer Classification 

目录 

1。引言  3 

2。  隐马尔可夫源-于,优W尔Y论L文.网wwW.youeRw.com 原文+QQ75201,8766模型 。 4 

2。1 马尔可夫链 。 4 

2。2 隐马尔可夫链（HMM）  5 

2。3 概率计算问题 。 6 

2。4 学习问题  6 

2。5 预测问题  6 

2。6 forward-backward 算法  7 

2。7 EM 参数估计  9 

2。8 Viterbi 算法 。 9 

3。 隐马尔可夫模型在客户分类中的应用研究 。 10 

3。1 客户分类问题描述  10 

3。2 隐马尔可夫模型From~优E尔L论E文W网wWw.YoUeRw.com 加QQ7520.18766建立 。 10 

3。3 理论算法步骤 。 10 

3。4 MATLAB 实现 。 11 

3。5 结论分析  12 

4。 结束语。 12 

致谢 。 13 

参考文献 14 

附录 。 15 

1。引言

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作为一种统计分析模型，在马尔可夫过 程的基础上创立于 20 世纪 70 年代。80 年代得到了传播和发展，在信号处理分析领域具有 重要作用，现已成功地用于音频识别，行为模式识别，文本识别以及异常诊断等领域，是序 列数据处理和统计学习的重要模型。 

隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但其状态可以通过可 以表现出的观测序列反映出来，各种状态都是通过观测向量的某些概率密度分布体现的，一 个对应概率密度分布的状态序列产生一个观测向量。所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机 过程----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。自 20 世纪 80 年代以来，隐马

氏链被应用于语音识别，取得重大成功。到了 90 年代，隐马氏链还被引入文本信息识别、 抽取和移动通信核心技术“多用户的检测”等新的领域中。近年来，隐马氏链在生物技术科 学、故障诊断等领域也开始得到应用。但是任何模型都有其缺点，有学者在其论文中谈到隐 马氏链在信号处理领域内的最新应用的同时，也指出了经典隐马氏过程在实际应用中存在的 两大问题，并针对出现的问题简单阐述了近年来在经典隐马氏链的基础上提出来的新理论即 无限状态隐马氏过程以及国外学者对无限状态隐马氏过程的理论发展，目前该理论还不是非 常完善，国内研究的人也不多，还需要众多学者去努力完善该理论，使得隐马氏过程得到更 广、更深的发展。 论文网