Imprecise hiddenMarkovmodels(iHMMs)

Imprecise hiddenMarkovmodels(iHMMs)areanextensionof
standardHMMsthatarguablyallowforproperhandlingofthe
imprecisionintheparametersthatariseinmanydomains.Inthis
paper,wepresentedalgorithmsforstandardusagesuchascom-
puting likelihood,performing filtering/prediction,and finding
optimisticandpessimisticmostlikelystatesequences.Whenthe
parametersarespecified asinterval-valuedprobabilities,allalgo-
rithms runinquadratictimeinthenumberofstatesandlinearin
the numberoftimesteps.Remarkably,thisisthesametime
complexityoftheanalogousalgorithmsforstandardHMMs.When
imprecisiontakesamorecomplexform(e.g.assetsoflinear
inequalities),thetimecomplexitygrowsonlybythetimeofsol-
ving alinearprogramofsizelinearintheinput.
Experiments withrealdatashowedthatiHMMscanbeusedas
“cautious” classifiers thatsuspenddecisionmakingwhenthereisnot enoughstatisticalevidencetoconfidently supportadecision.
In addition,iHMMscanserveasvaluabletoolstoperformanalysis
of thesensitivityofprecise(non-stationary)HMMstovariationsof
the parameters.
The imprecisioninthenumericalparametersofthemodel
translatestoindeterminacywhenusingthemodelstomakedeci-
sions asintheapplicationsweshow.Wehaveadoptedhereinterval
dominance asthebasecriteriontosuspendjudgment.Theliterature
containsothercriteriathatareworthevaluating,suchasmaximality
andE-admissibility.Implementingsuchcriteriawillrequiredevel-
oping efficientalgorithms.Weleavethatasfuturework.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Areanextensionof hiddenMarkovmodels imprecise (iHMMs)standardHMMsthatarguablyallowforproperhandlingoftheimprecisionintheparametersthatariseinmanydomains Inthisกระดาษ wepresentedalgorithmsforstandardusagesuchascom-ย้ายโอกาส การกรอง/ทำนาย และการค้นหาoptimisticandpessimisticmostlikelystatesequences Whentheparametersarespecified asinterval-valuedprobabilities, allalgo-rithms runinquadratictimeinthenumberofstatesandlinearinnumberoftimesteps อย่างยิ่ง thisisthesametimecomplexityoftheanalogousalgorithmsforstandardHMMs.Whenimprecisiontakesamorecomplexform (e.g.assetsoflinearความเหลื่อมล้ำทาง), thetimecomplexitygrowsonlybythetimeofsol -เปิด alinearprogramofsizelinearintheinputWithrealdatashowedthatiHMMscanbeusedas ทดลองคำนามภาษา "ระมัดระวัง" thatsuspenddecisionmakingwhenthereisnot enoughstatisticalevidencetoconfidently supportadecisionนอกจากนี้ iHMMscanserveasvaluabletoolstoperformanalysisของ thesensitivityofprecise(non-stationary) HMMstovariationsofพารามิเตอร์Imprecisioninthenumericalparametersofthemodeltranslatestoindeterminacywhenusingthemodelstomakedeci-sions asintheapplicationsweshow Wehaveadoptedhereintervalasthebasecriteriontosuspendjudgment ครอบงำ Theliteraturecontainsothercriteriathatareworthevaluating, suchasmaximalityandE-admissibility.Implementingsuchcriteriawillrequiredevel -oping efficientalgorithms Weleavethatasfuturework

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ไม่แน่ชัด ความน่าจะเป็นที่มีประสิทธิภาพการกรอง / การคาดการณ์และการหาoptimisticandpessimisticmostlikelystatesequences.Whenthe parametersarespecified asinterval-valuedprobabilities, allalgo- รวมถึงวิธี runinquadratictimeinthenumberofstatesandlinearin alinearprogramofsizelinearintheinput. ทดลอง withrealdatashowedthatiHMMscanbeusedas "ระมัดระวัง" ลักษณนาม thatsuspenddecisionmakingwhenthereisnot enoughstatisticalevidencetoconfidently supportadecision. นอกจากนี้ iHMMscanserveasvaluabletoolstoperformanalysis ของ thesensitivityofprecise (ที่ไม่หยุดนิ่ง) HMMstovariationsof พารามิเตอร์. asintheapplicationsweshow.Wehaveadoptedhereinterval ปกครอง efficientalgorithms.Weleavethatasfuturework

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คลุมเครือ hiddenmarkovmodels ( ihmms ) areanextensionofstandardhmmsthatarguablyallowforproperhandlingoftheใน imprecisionintheparametersthatariseinmanydomains .wepresentedalgorithmsforstandardusagesuchascom - กระดาษPuting โอกาส แสดงการกรองและการค้นหา / พยากรณ์เมื่อ optimisticandpessimisticmostlikelystatesequences .parametersarespecified asinterval valuedprobabilities allalgo - ,rithms runinquadratictimeinthenumberofstatesandlinearinการ numberoftimesteps . thisisthesametime อย่างน่าทึ่งcomplexityoftheanalogousalgorithmsforstandardhmms เมื่อimprecisiontakesamorecomplexform ( e.g.assetsoflinearthetimecomplexitygrowsonlybythetimeofsol - อสมการ )วิง alinearprogramofsizelinearintheinput .การทดลอง withrealdatashowedthatihmmscanbeusedas" รอบคอบ " คำ thatsuspenddecisionmakingwhenthereisnot enoughstatisticalevidencetoconfidently supportadecision .นอกจากนี้ ihmmscanserveasvaluabletoolstoperformanalysisของ thesensitivityofprecise ( non-stationary ) hmmstovariationsofค่าพารามิเตอร์การ imprecisioninthenumericalparametersofthemodeltranslatestoindeterminacywhenusingthemodelstomakedeci -sions wehaveadoptedhereinterval asintheapplicationsweshow .asthebasecriteriontosuspendjudgment theliterature การปกครองcontainsothercriteriathatareworthevaluating suchasmaximality ,ande-admissibility.implementingsuchcriteriawillrequiredevel -efficientalgorithms.weleavethatasfuturework oping .