Оглавление
АННОТАЦИИ
ВВЕДЕНИЕ М1нмтим1нммнтт1м1мммм1мммммммммммм1имт1тнммм1тм1мм1ммммн1н
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ ПРОБЛЕМ ПРИМЕНЕНИЯ СКРЫТЫХ МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ В СИСТЕМАХ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ . . л
1.1 ЧТО ТАКОЕ МАРКОВСКАЯ МОДЕЛЬ.
1.2Скрытая марковскаямодельСММ.
1.3 ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ПРИ ПРИМЕНЕНИИ СММ К РАСПОЗНАВАНИЮ РЕЧИ
1.4 ТИПЫ СММ, ПРИМЕНЯЕМЫЕ В СИСТЕМАХ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ
1.5 ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ОСНОВНЫХ ЗАДАЧ СММ.
1.5.1 Задача 1. Эффективное вычисление вероятности генерации заданной последовательности
1.5.2 Задача 2. Отыскание оптимальной последовательности состояний
1.5.3 Задача 3. Обучение СММ тестовыми последовательностями.
1.6 ВЫВОДЫ
ГЛАВА 2. СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ В ЗАДАЧЕ ОБУЧЕНИЯ СММ
2.1 Схема процесса принятия решения как задачи поиска..
2.2 ТРАДИЦИ0 ОЛЕ МЕТОДЫ ПОИСКА ОПТИМАЛЫ ПЛХ РЕШЕ1МЙ И ИХ ПРИЛОЖЕНИЕ К ЗАДАЧЕ ОБУЧИ 1ИЯ СММ.
2.2.1 Методы, основанные на математических вычислениях
2.2.2 Перечислительные методы.
2.2.3 Методы, использующие элементы случайности.
2.3 Концепция эволюционных вычислений
2.4 Основы теории генетических алгоритмов ГА.
2.5 Последовательность работы генетического алгоритма
2.6 Вычислительная эффективность применения ГА. Теорема схем.
2.7 Выводы
ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ СММ I. .
3.1 Система распознавания речевых команд на основе СММ
3.2 Построение генетического алгоритма для оптимизации процесса обучения СММ тренировочными последовательностями
3.2.1 Кодирование хромосомы.
3.2.2 Создание исходной популяции.
3.2.3 Размер популяции
3.2.4 Генетические операторы оператор отбора.
3.2.5 Генетические операторы оператор скрещивания
3.2.6 Генетические операторы оператор мутации
3.2.7 Генетические операторы оператор редукции.
3.2.8 Критерий останова алгоритма.
3.3 Выводы
ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОПТИМИЗАЦИИ СММ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ.
4.1 Сравнение генетических алгоритмов с традиционными методами.
4.1.1 Метод БаумаВелча..
4.1.2 Случайный поиск.
4.2 Показатели эффективности генетических алгоритмов.
4.2.1 Скорость работы генетического ачгоритиа.
4.2.2 Средства повышения скорости работы генетических алгоритмов
4.2.3 Устойчивость работы генетического алгоритма.
4.2.4 Средства повышения устойчивости работы генетических акоритмов.
4.3 Направления развития генетических алгоритмов.
4.3.1 Использование каибинированной фитнесфункции
4.3.2 Адаптивный ГА.
4.4 ВЫВОДЫ
ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ интччм1иимшмшчнчиммм
ЛИТЕРАТУРА
- Київ+380960830922