用java語言實現(xiàn)離散數(shù)學(xué)算法(文件)
【正文】 * beta[t + 1][j]。 for (int i = 0。 j++) { frac += alpha[t][i] * A[i][j] * B[j][(out_seq[t + 1])] * beta[t + 1][j]。 j M。 t++) { double frac = 。 } // double frac = PO。 } // for(int i=0。jM。 i++) PI[i] = gamma[0][i]。 for (int t = 0。 j M。 t++) { // d離散數(shù)學(xué) += xi[t][i][j]。 // } for (int t = 0。 } } } // 更新混淆矩陣 public void updateB() { for (int i = 0。 t T。 j++) { double d離散數(shù)學(xué) = 。 } B[i][j] = d離散數(shù)學(xué) / frac。 // updatePO()。 updateXi()。 ()。 i++) ([i] + \t)。 i 。 } ()。 i++) { for (int j = 0。 } }}迭代22次后得到的參數(shù)：訓(xùn)練后的初始狀態(tài)概率矩陣：訓(xùn)練后的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣：訓(xùn)練后的混淆矩陣：。 j++) { ([i][j] + \t)。 for (int i = 0。 j 。 (訓(xùn)練后的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣：)。 for (int i = 0。 updateB()。 updateGamma()。 int iter = 22。 t T。 for (int j = 0。 i++) { double frac = 。 t++) { d離散數(shù)學(xué) += xi[t][i][j]。 k M。 // for (int t = 0。 t++) { frac += gamma[t][i]。 i M。 // } } } // 更新狀態(tài)概率矩陣 public void updatePI() { for (int i = 0。i++){ // gamma[t][i]=0。 i M。 i M。 } } } } // 更新gamma publi
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