马尔可夫链模型, 即马尔可夫链是数学中具有马尔可夫性质的离散 时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去 （即当期以前的历史状态）对于预测将来（即当期以后的未来状态） 是无关的。 用数学语言来描述，如果対任何一列状态 i0 ,i1 ,…,in−1 ,i,j, 及对任何 n≥ 0, 随机过程 {Xn ,Xn ≥ 0} 满足 Mmarkov 性质 P{Xn+1 =j|X0 =i0 ,…,Xn−1 =in−1 ,Xn =in } =P{Xn+1 =j|Xn =i}, 则称 Xn 为离散时间 Markov 链.
(中国海洋大学) 隐马尔可夫模型 2013 年 12 月 11 日 22 / 24
目录 成员介绍
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内容 背景 定义 在功能预测方面的应用 程序实现 成员介绍
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隐马尔可夫模型
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目录 成员介绍
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目录 定义
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假设你有一个住得很远的朋友, 他每天跟你打电话告诉你他那天做 了什么. 你的朋友仅仅对三种活动感兴趣: 公园散步, 购物以及清理 房间. 他选择做什么事情只凭天气. 你对于他所住的地方的天气情况 并不了解, 但是你知道总的趋势. 在他告诉你每天所做的事情基础 上, 你想要猜测他所在地的天气情况. 你认为天气的运行就像一个马尔可夫链. 其有两个状态” 雨” 和” 晴”, 但是你无法直接观察它们, 也就是说, 它们对于你是隐藏的. 每 天, 你的朋友有一定的概率进行下列活动:” 散步”, ” 购物”, 或” 清 理”. 因为你朋友告诉你他的活动, 所以这些活动就是你的观察数据. 这整个系统就是一个隐马尔可夫模型 HMM.
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功能预测：隐马尔可夫模型
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目录 在功能预测方面的应用
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功能预测：动态规划下的迭代矩阵
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目录 背景
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目录 定义
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目录 定义
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隐马尔可夫模型在功能预测方面的应用
主讲人 刘选珠
中国海洋大学 信息科学与工程学院
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目录 在功能预测方面的应用
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功能预测：动态规划下的迭代矩阵
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目录 在功能预测方面的应用
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功能预测：动态规划下的迭代矩阵
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目录 程序实现
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自动读入自动写出屏显版：序列较长
void main() { FILE *fp; int i; int k[ N]; float b,c,d,e,f,g,h,j; float nn=0.8,nc=0.2,cn=0.4,cc=0.6; char a; char s[ N],r[ N]; char q[ N]; char m[ N]; fp=fopen(”in.txt”,”r”); fread(s,sizeof(char),N,fp); d=0.8; e=0.2; a=s[ 0];
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. 队长：刘选珠 组员：董西菱、何婕、朱碧文、孙晶晶、陈荣庆、张伟 . . .
分工
资料查找：董西菱、朱碧文、陈荣庆、张伟 ppt 撰写：刘选珠、何婕、孙晶晶、陈荣庆、张伟 论文撰写：董西菱、孙晶晶、刘选珠、朱碧文 程序编写：刘选珠、何婕、朱碧文 . 成果汇报：刘选珠
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目录 程序实现
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自动读入自动写出屏显版：序列较长
include <stdio.h> define N 11 float nonc(char x) { float y; if(x==’A’) y=0.2; else if(x==’T’) y=0.3; else if(x==’C’) y=0.3; else y=0.2; return y; } float cod(char x) { float y; if(x==’A’) y=0.4; else if(x==’T’) y=0.2; else if(x==’C’) y=0.2; else y=0.2; (中国海洋大学 ) return y; }
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目录 背景
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假设你有一个住得很远的朋友, 他每天跟你打电话告诉你他那天做 了什么. 你的朋友仅仅对三种活动感兴趣: 公园散步, 购物以及清理 房间. 他选择做什么事情只凭天气. 你对于他所住的地方的天气情况 并不了解, 但是你知道总的趋势. 在他告诉你每天所做的事情基础 上, 你想要猜测他所在地的天气情况. 你认为天气的运行就像一个马尔可夫链. 其有两个状态” 雨” 和” 晴”, 但是你无法直接观察它们, 也就是说, 它们对于你是隐藏的. 每 天, 你的朋友有一定的概率进行下列活动:” 散步”, ” 购物”, 或” 清 理”. 因为你朋友告诉你他的活动, 所以这些活动就是你的观察数据. 这整个系统就是一个隐马尔可夫模型 HMM.
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隐马尔可夫模型的定义
隐马尔可夫模型是统计模型，它用来描述一个隐含未知参数的马尔 可夫过程，即隐马尔可夫模型是马尔可夫链模型的一种。 在正常的马尔可夫模型中，状态对于观察者来说是直接可见的。这 样状态的转换概率便是全部的参数。而在隐马尔可夫模型中，状态 并不是直接可见的，但受状态影响的某些变量则是可见的。每一个 状态在可能输出的符号上都有一概率分布。因此输出符号的序列能 够透露出状态序列的一些信息。
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目录 定义
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隐马尔可夫Байду номын сангаас型：构成元素
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符号集和状态集
符号集：A、T、C、G 状态集：n、c
符号概率分布（生成概率矩阵）
状态转移图（状态转移矩阵）
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自动读入自动写出屏显版：序列较长
{ if(k[ i]==1) { r[ i − 1]=q[ i − 1]; k[i − 1]=1; } else { r[ i − 1]=m[ i − 1]; k[ i − 1]=2; } } } fp=fopen(”out.txt”,”w”); fwrite(r,sizeof(char),N,fp); fclose(fp); for(i=0;i<N;i++) printf(”\ n”); }
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