C#，数值计算——隐式马尔科夫模型（Hidden Markov Models）的计算方法与源程序

2023-10-18 08:52
文章标签 c# 计算 模型 .net 源程序 计算方法 数值 models 隐式 hidden 马尔科夫 markov

本文主要是介绍C#，数值计算——隐式马尔科夫模型（Hidden Markov Models）的计算方法与源程序，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1 文本格式

using System;

namespace Legalsoft.Truffer
{
    /// <summary>
    /// Hidden Markov Models
    /// </summary>
    public class HMM
    {
        private int fbdone { get; set; }
        private int mstat { get; set; }
        private int nobs { get; set; }
        private int ksym { get; set; }
        private int lrnrm { get; set; }
        private double BIG { get; set; }
        private double BIGI { get; set; }
        private double lhood { get; set; }
        private double[,] a { get; set; }
        private double[,] b { get; set; }
        private int[] obs { get; set; }
        private double[,] alpha { get; set; }
        private double[,] beta { get; set; }
        private double[,] pstate { get; set; }
        private int[] arnrm { get; set; }
        private int[] brnrm { get; set; }

        public HMM(double[,] aa, double[,] bb, int[] obss)
        {
            this.a = aa;
            this.b = bb;
            this.obs = obss;
            this.fbdone = 0;
            this.mstat = a.GetLength(0);
            this.nobs = obs.Length;
            this.ksym = b.GetLength(1);
            this.alpha = new double[nobs, mstat];
            this.beta = new double[nobs, mstat];
            this.pstate = new double[nobs, mstat];
            this.arnrm = new int[nobs];
            this.brnrm = new int[nobs];
            this.BIG = 1.0e20;
            this.BIGI = 1.0 / BIG;

            if (a.GetLength(1) != mstat)
            {
                throw new Exception("transition matrix not square");
            }
            if (b.GetLength(0) != mstat)
            {
                throw new Exception("symbol prob matrix wrong size");
            }
            for (int i = 0; i < nobs; i++)
            {
                if (obs[i] < 0 || obs[i] >= ksym)
                {
                    throw new Exception("bad data in obs");
                }
            }
            for (int i = 0; i < mstat; i++)
            {
                double sum = 0.0;
                for (int j = 0; j < mstat; j++)
                {
                    sum += a[i, j];
                }
                if (Math.Abs(sum - 1.0) > 0.01)
                {
                    throw new Exception("transition matrix not normalized");
                }
                for (int j = 0; j < mstat; j++)
                {
                    a[i, j] /= sum;
                }
            }
            for (int i = 0; i < mstat; i++)
            {
                double sum = 0.0;
                for (int k = 0; k < ksym; k++)
                {
                    sum += b[i, k];
                }
                if (Math.Abs(sum - 1.0) > 0.01)
                {
                    throw new Exception("symbol prob matrix not normalized");
                }
                for (int k = 0; k < ksym; k++)
                {
                    b[i, k] /= sum;
                }
            }
        }

        public double loglikelihood()
        {
            return Math.Log(lhood) + lrnrm * Math.Log(BIGI);
        }

        public void forwardbackward()
        {
            for (int i = 0; i < mstat; i++)
            {
                alpha[0, i] = b[i, obs[0]];
            }
            arnrm[0] = 0;
            for (int t = 1; t < nobs; t++)
            {
                double asum = 0;
                for (int j = 0; j < mstat; j++)
                {
                    double sum = 0.0;
                    for (int i = 0; i < mstat; i++)
                    {
                        sum += alpha[t - 1, i] * a[i, j] * b[j, obs[t]];
                    }
                    alpha[t, j] = sum;
                    asum += sum;
                }
                arnrm[t] = arnrm[t - 1];
                if (asum < BIGI)
                {
                    ++arnrm[t];
                    for (int j = 0; j < mstat; j++)
                    {
                        alpha[t, j] *= BIG;
                    }
                }
            }
            for (int i = 0; i < mstat; i++)
            {
                beta[nobs - 1, i] = 1.0;
            }
            brnrm[nobs - 1] = 0;
            for (int t = nobs - 2; t >= 0; t--)
            {
                double bsum = 0.0;
                for (int i = 0; i < mstat; i++)
                {
                    double sum = 0.0;
                    for (int j = 0; j < mstat; j++)
                    {
                        sum += a[i, j] * b[j, obs[t + 1]] * beta[t + 1, j];
                    }
                    beta[t, i] = sum;
                    bsum += sum;
                }
                brnrm[t] = brnrm[t + 1];
                if (bsum < BIGI)
                {
                    ++brnrm[t];
                    for (int j = 0; j < mstat; j++)
                    {
                        beta[t, j] *= BIG;
                    }
                }
            }
            lhood = 0.0;
            for (int i = 0; i < mstat; i++)
            {
                lhood += alpha[0, i] * beta[0, i];
            }
            lrnrm = arnrm[0] + brnrm[0];
            if (lhood != 0.0)
            {
                while (lhood < BIGI)
                {
                    lhood *= BIG;
                    lrnrm++;
                }
            }
            for (int t = 0; t < nobs; t++)
            {
                double sum = 0.0;
                for (int i = 0; i < mstat; i++)
                {
                    sum += (pstate[t, i] = alpha[t, i] * beta[t, i]);
                }
                // sum = lhood*pow(BIGI, lrnrm - arnrm[t] - brnrm[t]);
                for (int i = 0; i < mstat; i++)
                {
                    pstate[t, i] /= sum;
                }
            }
            fbdone = 1;
        }

        public void baumwelch()
        {
            double[,] bnew = new double[mstat, ksym];
            double[] powtab = new double[10];
            for (int i = 0; i < 10; i++)
            {
                powtab[i] = Math.Pow(BIGI, i - 6);
            }
            if (fbdone != 1)
            {
                throw new Exception("must do forwardbackward first");
            }
            for (int i = 0; i < mstat; i++)
            {
                double denom = 0.0;
                for (int k = 0; k < ksym; k++)
                {
                    bnew[i, k] = 0.0;
                }
                for (int t = 0; t < nobs - 1; t++)
                {
                    double term = (alpha[t, i] * beta[t, i] / lhood) * powtab[arnrm[t] + brnrm[t] - lrnrm + 6];
                    denom += term;
                    bnew[i, obs[t]] += term;
                }
                for (int j = 0; j < mstat; j++)
                {
                    double num = 0.0;
                    for (int t = 0; t < nobs - 1; t++)
                    {
                        num += alpha[t, i] * b[j, obs[t + 1]] * beta[t + 1, j] * powtab[arnrm[t] + brnrm[t + 1] - lrnrm + 6] / lhood;
                    }
                    a[i, j] *= (num / denom);
                }
                for (int k = 0; k < ksym; k++)
                {
                    bnew[i, k] /= denom;
                }
            }
            b = bnew;
            fbdone = 0;
        }

        /// <summary>
        /// Markov Models and Hidden Markov Modeling
        /// </summary>
        /// <param name="atrans"></param>
        /// <param name="xout"></param>
        /// <param name="istart"></param>
        /// <param name="seed"></param>
        /// <exception cref="Exception"></exception>
        public static void markovgen(double[,] atrans, int[] xout, int istart = 0, int seed = 1)
        {
            int m = atrans.GetLength(0);
            int n = xout.Length;
            //double[,] cum = new double[,](atrans);
            double[,] cum = Globals.CopyFrom(atrans);
            Ran ran = new Ran((ulong)seed);
            if (m != atrans.GetLength(1))
            {
                throw new Exception("transition matrix must be square");
            }
            for (int i = 0; i < m; i++)
            {
                for (int ja = 1; ja < m; ja++)
                {
                    cum[i, ja] += cum[i, ja - 1];
                }
                if (Math.Abs(cum[i, m - 1] - 1.0) > 0.01)
                {
                    throw new Exception("transition matrix rows must sum to 1");
                }
            }
            int j = istart;
            xout[0] = j;
            for (int ii = 1; ii < n; ii++)
            {
                double r = ran.doub() * cum[j, m - 1];
                int ilo = 0;
                int ihi = m;
                while (ihi - ilo > 1)
                {
                    int ia = (ihi + ilo) >> 1;
                    if (r > cum[j, ia - 1])
                    {
                        ilo = ia;
                    }
                    else
                    {
                        ihi = ia;
                    }
                }
                xout[ii] = j = ilo;
            }
        }
    }
}
 

2 代码格式

using System;namespace Legalsoft.Truffer
{/// <summary>/// Hidden Markov Models/// </summary>public class HMM{private int fbdone { get; set; }private int mstat { get; set; }private int nobs { get; set; }private int ksym { get; set; }private int lrnrm { get; set; }private double BIG { get; set; }private double BIGI { get; set; }private double lhood { get; set; }private double[,] a { get; set; }private double[,] b { get; set; }private int[] obs { get; set; }private double[,] alpha { get; set; }private double[,] beta { get; set; }private double[,] pstate { get; set; }private int[] arnrm { get; set; }private int[] brnrm { get; set; }public HMM(double[,] aa, double[,] bb, int[] obss){this.a = aa;this.b = bb;this.obs = obss;this.fbdone = 0;this.mstat = a.GetLength(0);this.nobs = obs.Length;this.ksym = b.GetLength(1);this.alpha = new double[nobs, mstat];this.beta = new double[nobs, mstat];this.pstate = new double[nobs, mstat];this.arnrm = new int[nobs];this.brnrm = new int[nobs];this.BIG = 1.0e20;this.BIGI = 1.0 / BIG;if (a.GetLength(1) != mstat){throw new Exception("transition matrix not square");}if (b.GetLength(0) != mstat){throw new Exception("symbol prob matrix wrong size");}for (int i = 0; i < nobs; i++){if (obs[i] < 0 || obs[i] >= ksym){throw new Exception("bad data in obs");}}for (int i = 0; i < mstat; i++){double sum = 0.0;for (int j = 0; j < mstat; j++){sum += a[i, j];}if (Math.Abs(sum - 1.0) > 0.01){throw new Exception("transition matrix not normalized");}for (int j = 0; j < mstat; j++){a[i, j] /= sum;}}for (int i = 0; i < mstat; i++){double sum = 0.0;for (int k = 0; k < ksym; k++){sum += b[i, k];}if (Math.Abs(sum - 1.0) > 0.01){throw new Exception("symbol prob matrix not normalized");}for (int k = 0; k < ksym; k++){b[i, k] /= sum;}}}public double loglikelihood(){return Math.Log(lhood) + lrnrm * Math.Log(BIGI);}public void forwardbackward(){for (int i = 0; i < mstat; i++){alpha[0, i] = b[i, obs[0]];}arnrm[0] = 0;for (int t = 1; t < nobs; t++){double asum = 0;for (int j = 0; j < mstat; j++){double sum = 0.0;for (int i = 0; i < mstat; i++){sum += alpha[t - 1, i] * a[i, j] * b[j, obs[t]];}alpha[t, j] = sum;asum += sum;}arnrm[t] = arnrm[t - 1];if (asum < BIGI){++arnrm[t];for (int j = 0; j < mstat; j++){alpha[t, j] *= BIG;}}}for (int i = 0; i < mstat; i++){beta[nobs - 1, i] = 1.0;}brnrm[nobs - 1] = 0;for (int t = nobs - 2; t >= 0; t--){double bsum = 0.0;for (int i = 0; i < mstat; i++){double sum = 0.0;for (int j = 0; j < mstat; j++){sum += a[i, j] * b[j, obs[t + 1]] * beta[t + 1, j];}beta[t, i] = sum;bsum += sum;}brnrm[t] = brnrm[t + 1];if (bsum < BIGI){++brnrm[t];for (int j = 0; j < mstat; j++){beta[t, j] *= BIG;}}}lhood = 0.0;for (int i = 0; i < mstat; i++){lhood += alpha[0, i] * beta[0, i];}lrnrm = arnrm[0] + brnrm[0];if (lhood != 0.0){while (lhood < BIGI){lhood *= BIG;lrnrm++;}}for (int t = 0; t < nobs; t++){double sum = 0.0;for (int i = 0; i < mstat; i++){sum += (pstate[t, i] = alpha[t, i] * beta[t, i]);}// sum = lhood*pow(BIGI, lrnrm - arnrm[t] - brnrm[t]);for (int i = 0; i < mstat; i++){pstate[t, i] /= sum;}}fbdone = 1;}public void baumwelch(){double[,] bnew = new double[mstat, ksym];double[] powtab = new double[10];for (int i = 0; i < 10; i++){powtab[i] = Math.Pow(BIGI, i - 6);}if (fbdone != 1){throw new Exception("must do forwardbackward first");}for (int i = 0; i < mstat; i++){double denom = 0.0;for (int k = 0; k < ksym; k++){bnew[i, k] = 0.0;}for (int t = 0; t < nobs - 1; t++){double term = (alpha[t, i] * beta[t, i] / lhood) * powtab[arnrm[t] + brnrm[t] - lrnrm + 6];denom += term;bnew[i, obs[t]] += term;}for (int j = 0; j < mstat; j++){double num = 0.0;for (int t = 0; t < nobs - 1; t++){num += alpha[t, i] * b[j, obs[t + 1]] * beta[t + 1, j] * powtab[arnrm[t] + brnrm[t + 1] - lrnrm + 6] / lhood;}a[i, j] *= (num / denom);}for (int k = 0; k < ksym; k++){bnew[i, k] /= denom;}}b = bnew;fbdone = 0;}/// <summary>/// Markov Models and Hidden Markov Modeling/// </summary>/// <param name="atrans"></param>/// <param name="xout"></param>/// <param name="istart"></param>/// <param name="seed"></param>/// <exception cref="Exception"></exception>public static void markovgen(double[,] atrans, int[] xout, int istart = 0, int seed = 1){int m = atrans.GetLength(0);int n = xout.Length;//double[,] cum = new double[,](atrans);double[,] cum = Globals.CopyFrom(atrans);Ran ran = new Ran((ulong)seed);if (m != atrans.GetLength(1)){throw new Exception("transition matrix must be square");}for (int i = 0; i < m; i++){for (int ja = 1; ja < m; ja++){cum[i, ja] += cum[i, ja - 1];}if (Math.Abs(cum[i, m - 1] - 1.0) > 0.01){throw new Exception("transition matrix rows must sum to 1");}}int j = istart;xout[0] = j;for (int ii = 1; ii < n; ii++){double r = ran.doub() * cum[j, m - 1];int ilo = 0;int ihi = m;while (ihi - ilo > 1){int ia = (ihi + ilo) >> 1;if (r > cum[j, ia - 1]){ilo = ia;}else{ihi = ia;}}xout[ii] = j = ilo;}}}
}

这篇关于C#，数值计算——隐式马尔科夫模型（Hidden Markov Models）的计算方法与源程序的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/231534。

相关文章

大模型研发全揭秘：客服工单数据标注的完整攻略

大模型研发全揭秘：客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能（AI）领域，数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者，掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中，工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注，不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平，还能优化客户服务流程，提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行
阅读更多...
2. c#从不同cs的文件调用函数

2. c#从不同cs的文件调用函数

1.文件目录如下： 2. Program.cs文件的主函数如下 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Threading.Tasks;using System.Windows.Forms;namespace datasAnalysis{internal static
阅读更多...
Andrej Karpathy最新采访：认知核心模型10亿参数就够了，AI会打破教育不公的僵局

Andrej Karpathy最新采访：认知核心模型10亿参数就够了，AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人，AI大神Andrej Karpathy，曾是OpenAI联合创始人之一，特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ，宣布将长期致力于AI原生教育。 近日，Andrej Karpathy接受了No Priors（投资博客）的采访，与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G
阅读更多...
C#实战|大乐透选号器[6]：实现实时显示已选择的红蓝球数量

C#实战|大乐透选号器[6]：实现实时显示已选择的红蓝球数量

哈喽，你好啊，我是雷工。 关于大乐透选号器在前面已经记录了5篇笔记，这是第6篇； 接下来实现实时显示当前选中红球数量，蓝球数量； 以下为练习笔记。 01 效果演示 当选择和取消选择红球或蓝球时，在对应的位置显示实时已选择的红球、蓝球的数量； 02 标签名称 分别设置Label标签名称为：lblRedCount、lblBlueCount
阅读更多...
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI（简称 RVC）模型是一个基于 VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用：RVC 模型通过简单易用的网页界面，使得用户无需深入了
阅读更多...
透彻！驯服大型语言模型（LLMs）的五种方法，及具体方法选择思路

透彻！驯服大型语言模型（LLMs）的五种方法，及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展，大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用，随着人们期望的不断增加，目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里，人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶，转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构（例如Transformer）对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到，它包含了大量的先验
阅读更多...
图神经网络模型介绍（1）

图神经网络模型介绍（1）

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型，并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络：谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 （1）谱图卷积网络 卷积定理：函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积，即F{f*g}
阅读更多...
秋招最新大模型算法面试，熬夜都要肝完它

秋招最新大模型算法面试，熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候，不知道面试完会不会复盘、总结，做笔记的习惯，这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助，都附有完整答案，熬夜也要看完，祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN，还有完整版的大模型 AI 学习资料，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费
阅读更多...
【生成模型系列（初级）】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【生成模型系列（初级）】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节：嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”，它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式，即向量。 正如翻译机将一种语言
阅读更多...
poj 1113 凸包+简单几何计算

poj 1113 凸包+简单几何计算

题意： 给N个平面上的点，现在要在离点外L米处建城墙，使得城墙把所有点都包含进去且城墙的长度最短。 解析： 韬哥出的某次训练赛上A出的第一道计算几何，算是大水题吧。 用convexhull算法把凸包求出来，然后加加减减就A了。 计算见下图： 好久没玩画图了啊好开心。 代码： #include <iostream>#include <cstdio>#inclu
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2