50
правок
Изменения
→Пример
</center><br />
Таким образом получаем новую оценку перехода из <tex>S1 </tex> в <tex>S2 </tex> <texdpi="160">\frac{0.22}{2.4234} </tex><tex> = 0.0908</tex>. После этого можно подсчитать вероятность переходов из <tex>S2 </tex> в <tex>S1</tex>, <tex>S2 </tex> в <tex>S2</tex>, <tex>S1 </tex> в <tex>S1 </tex> и изменим их так, чтобы в суммы вероятностей давали 1. В итоге получаем новую матрицу переходов:
<center>
{| class="wikitable"
|-
! Последовательности !! Наибольшая вероятность наблюдения <br/> Если допустимо, что E получено из <tex>S1 </tex> !! Наибольшая вероятность наблюдения
|-
| NE || 0.1344 S2,S1 || 0.1344 S2,S1
</center><br />
Новая оценка для E, полученного из <tex>S1 </tex> <texdpi="160">\frac{0.2394}{0.2730} </tex> <tex> = 0.8769</tex>.
Благодаря этому, возможно рассчитать матрицу состояний:
</center>
Для оценки начальной вероятности, мы предполагаем, что все последовательности начаты со скрытого состояния <tex>S1 </tex> и рассчитаны с высокой вероятностью, а затем повторяем для <tex>S2</tex>. После нормализации получаем обновленный исходный вектор.
Повторяем эти шаги до тех пор, пока вероятности не сойдутся.
