然后，考虑到知识的层次结构，蛋白质的6个状态的HMM的基础上，我们进一步提出了 层次隐马尔可夫模型 （ HHMM ），它不仅具有明确的生物学意义，但也少的转换。最后，实验表明，比较各种方法的的 HHMM 和6个状态的HMM都优于其他方法。
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“基于视觉人行为理解”计算机专业论文_论文百科 的分类效果，计算速度快，而且对初始条件不敏感。Fine等人[87]为处理自然序列中复杂的多尺度结构，提出了层级隐马尔可夫模型(hierarchicalhiddenMarkovmodel,HHMM)。HHMM具有多层隐马尔可夫模型的结构,所以能够更为清楚地表达出人运动中不同层次的行为细节。Nguy
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ICTCLAS采用了层叠隐马尔科夫模型（Hierarchical Hidden Markov Model, HHMM），将汉语词法分析的所有环节都统一到一个完整的理论框架中，获得非常好的总体效果。
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