Mathematische Mustererkennung und Hidden Markov Modelle

In dieser Arbeit wird das Modell der Mathematischen Mustererkennung so erweitert, dass Prozesse von Mustern betrachtet werden können. Das erweiterte Modell wird Chronometrisches Modell genannt. Es wird der Spezialfall untersucht, in dem der Prozess der Muster durch ein Hidden Markov Modell beschrieben werden kann. In der daraus resultierenden Situation wird unter Annahme der Kenntnis der Verteilungen das optimale Klassifikationsrisiko des Modells in Abhängigkeit der Erinnerungstiefe analysiert. Dabei benutzt ein Klassifikator nicht nur das vorhandene Merkmal sondern zusätzlich Informationen aus der Vergangenheit, wobei die Erinnerungstiefe angibt, wie weit in der Vergangenheit zurückgegriffen wird.

Vorschau

Rechte

Nutzung und Vervielfältigung:

Keine Lizenz. Es gelten die Bestimmungen des deutschen Urheberrechts (UrhG).

Bitte beachten Sie, dass einzelne Bestandteile der Publikation anderweitigen Lizenz- bzw. urheberrechtlichen Bedingungen unterliegen können.

Zitieren

Zitierform:
Willert, L., 2004. Mathematische Mustererkennung und Hidden Markov Modelle.
Zitierform konnte nicht geladen werden.