...器人技术和规划技术的主体工作的基础，而 对马尔可夫模型（Markovmodel）扩展的隐含马尔可夫模型（Hidden Markov models，HMMs）是动态贝叶斯网络的一个特例。在自然语言理解方面，统计的 方法向基于语义的方法提出了挑战。
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...器人技术和规划技术的主体工作的基础，而 对马尔可夫模型（Markovmodel）扩展的隐含马尔可夫模型（Hidden Markov models，HMMs）是动态贝叶斯网络的一个特例。在自然语言理解方面，统计的 方法向基于语义的方法提出了挑战。
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动态贝叶斯网络是将传统的静态贝叶斯网络扩展到对时间 演化的过程进行表示，以隐含马尔科夫模型(Hidden Markov Models，HMMs)和静态贝叶 斯网络为基础，是表示和处理具有随机过程性质的概率模型的一种有力的和灵活的方 法。
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HMMS HyperMedia Management Schema 超媒体管理模式〖网络 ; 超媒体管理模式
SEMI-CONTINUOUS HMMs 半连续隐马尔科夫模型
Stationary HMMs 平稳隐马氏模型
Truly 2-D HMMs 真实二维隐马氏模型
Pseudo 2-D HMMs 伪二维隐马氏模型
We use HMMs to model each action types to be recognized.
我们以隐藏式马可夫模型为每种被辨识的动作建立模型。
A calculation method of the similar degree of two HMMs is introduced based on entropy concept.
介绍了基于信息熵概念定义的两个隐马氏模型的相似度的一个计算方法。
The HMMs' parameters are further trained by the method of iterative learning from a large data set;
通过迭代学习的方法在大样本下进一步训练这些隐马尔可夫模型参数；
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