Hidden Markov models applied to a subsequence of the Xylella fastidiosa genome

Silva, Cibele Q. da

doi:10.1590/s1415-47572003000400018

Cited by 3 publications

(1 citation statement)

References 20 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Скрытые марковские модели -инструмент для моделирования информации временнóго ряда. СММ используются во многих совре-менных системах распознавания речи [6], в большинстве приложений вычислительной молекулярной биологии [11], в сжатии информации [12], в системах статистического машинного перевода [7], приложениях компьютерного зрения [13].…”

unclassified

An observed sequence probability estimate in binary linear hidden Markov models with posterior inference in algebraic Bayesian networks

et al. 2014

View full text Add to dashboard Cite

Фильченков А.А. Оценка вероятности наблюдаемой последовательности в бинарных линейных по структуре скрытых марковских моделях с помощью апостериорного вывода в алгебраических байесовских сетях. Аннотация. Скрытые марковские модели (СММ) и алгебраические байесовские сети (АБС) представляют собой вероятностные графические модели, а потому во многом похожи. СММ получила широкое применение, в то время как АБС пока не столь распространена, однако ее аппарат позволяет моделировать и решать задачи СММ. Цель работы-решить первую задачу скрытых марковских моделей при помощи апостериорного вывода АБС. В статье предложен алгоритм для оценки вероятности наблюдаемой последовательности в бинарных линейных по структуре СММ с помощью апостериорного вывода АБС. Ключевые слова: скрытые марковские модели, алгебраические байесовские сети, бинарные линейные по структуре СММ, вероятностные графические модели.

show abstract

unclassified

An observed sequence probability estimate in binary linear hidden Markov models with posterior inference in algebraic Bayesian networks

et al. 2014

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Second-order autoregressive Hidden Markov Model

Zuanetti¹,

Milan²

2017

Braz. J. Probab. Stat.

View full text Add to dashboard Cite

Estimativa da preferência por modalidades de academia através do processo markoviano

et al. 2008

View full text Add to dashboard Cite

Introdução: Objetivando comparar as predições de número de alunos no domínio do tempo através do processo de Markov e modelo linear em uma determinada academia de ginástica situada na Zona Oeste do Rio de Janeiro, foram analisados 367 alunos (179 mulheres e 188 homens) com idades entre 19 e 80 anos, freqüentadores regulares da academia entre julho/2004 e junho/2005. Materiais e Métodos: Os dados foram tomados do banco de dados da instituição, no qual a modalidade preferida era considerada como aquela com maior média de assiduidade em cada mês do período estudado. Inicialmente, foram estimadas as probabilidades condicionais para cada modalidade, as quais formaram a Matriz de Transição, após o que a teoria referente ao processo de Markov foi aplicada. Resultados: As predições assim obtidas foram comparadas àquelas do modelo linear (previamente existente na academia), em função do percentual médio de proximidade dos valores reais mensais, através do Teste de Mann-Whitney (α=0,05). Em todos os meses o modelo markoviano demonstrou maior proximidade signifi cativa dos valores reais. Discussão: Concluiu-se que esta aplicação estocástica, mantidas as condições iniciais, apresentava capacidade de predição do número de clientes externos por modalidade, superior à abordagem linear. Logo, cabe a extrapolação da aplicação, não dos resultados, por serem refl exos da organização do negócio da estudada academia.

show abstract

Hidden Markov models applied to a subsequence of the Xylella fastidiosa genome

Cited by 3 publications

References 20 publications

An observed sequence probability estimate in binary linear hidden Markov models with posterior inference in algebraic Bayesian networks

An observed sequence probability estimate in binary linear hidden Markov models with posterior inference in algebraic Bayesian networks

Second-order autoregressive Hidden Markov Model

Estimativa da preferência por modalidades de academia através do processo markoviano

Contact Info

Product

Resources

About