Міністерство освіти та науки України
Національний університет «Львівська політехніка»
Курсова робота
з дисципліни
Інформаційні інтелектуальні системи
на тему
«Приховані марківські процеси»
Львів – 2009
Зміст
1. Постановка проблеми, якій присвячується тема курсової роботи
2. Огляд літератури за тематикою курсової роботи
3. Постановка завдання яке буде виконане у курсовій роботі
4. Існуючі шляхи вирішення задачі
5. Основні результати, які отримані в результаті вирішення задачі
6. Місце і спосіб застосування отриманих результатів
7. Програмна реалізація завдання, виконаного у курсовій роботі
7.1 Алгоритм ELVIRS для окремо вимовлених слів
7.2 Алгоритм ELVIRCOS для розпізнавання злитого мовлення
8. Експериментальні результати
9. Список використаної літератури
1. Постановка проблеми, якій присвячується тема курсової роботи
Приховані марківські процеси (ПМП), специфікація яких була опублікована ще в кінці 60-х років, останнім часом стали дуже популярні. По-перше, математична структура ПМП дуже багата і дозволяє вирішувати математичні проблеми різних галузей науки. По-друге, грамотно спроектована модель дає на практиці гарні результати роботи.
Явища, що відбуваються, можна описувати як сигнали. Сигнали можуть бути дискретними, як письмова мова, або безперервними, як фонограма або кардіограма. Сигнали з постійними статистичними властивостями, називаються стабільними (стаціонарними), а з мінливими - нестабільними (нестаціонарними). Сигнал, може бути чистим, а може й не чистим, з телефонів або зі сторонніми сигналами.
Для опису сигналів часто потрібні математичні моделі. У моделі сигналу на основі його характеристик може бути передбачений певний механізм обробки, що дозволяє одержати бажаний вихід при аналізі сигналу. Наприклад, якщо треба облагородити сигнал, спотворений і зашумлений при передачі, ми можемо змоделювати його, і розглянути цю модель не звертаючи увагу на спотворення шумів в сигналі. Моделі дозволяють також генерувати і досліджувати сигнал без його джерела. У цьому випадку, маючи під рукою гарну модель, ми можемо імітувати сигнал і вивчити його з цієї імітації.
Моделі дуже успішно застосовуються на практиці, що дозволяє створювати ефективні робочі системи: системи прогнозу, розпізнавання, ідентифікації. Грубо всі моделі можна розділити на детерміністичні та статистичні. Детерміністичні використовуються, якщо відомі фундаментальні характеристики сигналу: сигнал - це синусоїдальна хвиля або, наприклад, сума експонент. У такому випадку досить просто описати подібну модель сигналу - для цього потрібно всього лише підібрати (обчислити) параметри цієї моделі: для синусоїдальної хвилі - це амплітуда, частота, фаза. Другий клас - це статистичні моделі, які, у відповідності зі своєю назвою, використовують в якості основи статистичні характеристики сигналу. Ці моделі описують гауссови, пуассоновскі, Марківські процеси, а також подібні до них процесиВ загальному, статистичні моделі описують сигнал як певний випадковий процес, параметри якого можуть бути якісно визначені. [2]
В області розпізнавання мовлення використовуються обидва типи моделей, але ми розглянемо тільки одну, статистичну модель, а саме - приховану Марківську модель (ПММ).[3]
Теорія прихованих Марківських моделей не нова. ............
