Архив метки: скрытые марковские модели

Распознавание на основе скрытых марковских моделей (часть 2)

На второй части семинара «Образный компьютер» я рассказал о том, о чем не успел в первой части — об алгоритмических композициях, в которых составляющие являются скрытыми марковскими моделями определенного порядка. На мой взгляд, алгоритмические композиции — самая интересная часть моей диссертации.

Презентация доклада: Распознавание на основе скрытых марковских моделей (часть 2).

Читать далее Распознавание на основе скрытых марковских моделей (часть 2)

Скрытые марковские модели в биоинформатике

Биоинформатика — применение методов математической статистики и информатики для анализа и обработки биологических данных: последовательностей нуклеотидов (ДНК) и аминокислот (белки).

Одной из основных категорий математических моделей, которые используются для анализа ДНК / генов и белков, являются скрытые марковские модели (СММ). В рамках СММ предполагается, что последовательность наблюдаемых состояний (нуклеотидов или аминокислот) порождается с помощью ненаблюдаемых (скрытых) состояний. Хорошо изученная задача — поиск оптимальной цепочки скрытых состояний по заданной наблюдаемой цепочке — имеет в биоиноформатике большую практическую ценность. В самом деле, если сопоставить скрытые состояния с характеристиками ДНК и белков, которые сложно замерить экспериментально (например, пространственная структура в белках, функциональные участки в генах), то становится возможным предсказывать эти характеристики на основе последовательностей нуклеотидов или аминокислот.

Скрытые марковские модели стали темой моей кандидатской диссертации (Методы распознавания на основе моделей Маркова со скрытыми переменными).

Читать далее Скрытые марковские модели в биоинформатике

Распознавание на основе скрытых марковских моделей

9 декабря на семинаре «Образный компьютер», который ведет Михаил Иванович Шлезингер (один из авторов EM-алгоритма), я докладывал о структурном распознавании для биологических последовательностей — ДНК и белков.

Презентация доклада: Распознавание на основе скрытых марковских моделей (успел рассказать до композиций алгоритмов, слайд 23).

Как известные алгоритмы распознавания на основе обобщенных скрытых марковских моделей, так и предложенные мной модели, объединяющие в себе обыкновенные СММ и марковские цепи, максимизируют функцию совместного правдоподобия для последовательности наблюдаемых и скрытых состояний. В связи с этим на семинаре возник вопрос: действительно ли такой критерий качества адекватен для рассматриваемых задач?

Читать далее Распознавание на основе скрытых марковских моделей