1. 本选题研究的目的及意义
潜马尔可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）作为一种强大的统计建模工具，在语音识别、生物信息学、金融时间序列分析等领域得到了广泛应用。
其优势在于能够处理具有时间序列性质的数据，并能有效地识别数据中的隐藏状态和状态转移规律。
然而，传统的HMM分析方法通常依赖于一些较为严格的假设，例如数据服从高斯分布、状态转移矩阵固定等。
2. 本选题国内外研究状况综述
潜马尔可夫模型自上世纪60年代提出以来，在语音识别、生物信息学、金融时间序列分析等领域得到了广泛应用。
与此同时，稳健统计方法作为应对模型假设偏差和数据异常值的有效手段，也受到了越来越多的关注。
近年来，将稳健统计方法引入到潜马尔可夫模型中，成为了一个新兴的研究热点。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.传统的HMM分析方法：介绍HMM的基本概念、模型假设、参数估计方法、模型选择方法以及模型诊断方法等，为后续研究奠定基础。
2.稳健统计分析方法：介绍稳健统计的基本思想、常用方法，包括稳健参数估计方法（例如M估计、L1正则化等）、稳健假设检验方法、稳健模型选择方法等。
3.基于稳健统计的HMM参数估计：研究如何利用稳健统计方法改进传统的HMM参数估计方法，以提高模型对异常值和模型假设偏差的鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、数值模拟和实际应用相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。
1.理论分析：-深入研究HMM和稳健统计的相关理论，为后续研究奠定坚实的理论基础。
-分析传统HMM方法在参数估计、模型选择和模型诊断方面存在的不足，探讨稳健统计方法如何解决这些问题。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.方法创新：将稳健统计的思想和方法系统地应用于HMM的分析过程中，突破传统HMM方法对数据分布和模型假设的依赖，构建更加稳健可靠的HMM分析方法。
2.应用创新：将稳健HMM分析方法应用于语音识别、生物信息学等领域，解决实际问题中数据异常值和模型假设偏差带来的挑战，提高模型的预测精度和泛化能力。
3.理论创新：通过对稳健HMM分析方法的统计性质和计算复杂度进行分析，丰富和发展HMM的理论体系，为HMM在更广泛领域中的应用提供理论支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘洋, 范青亮, 肖扬. 基于变点的非平稳时间序列隐马尔可夫模型研究进展[J]. 统计与信息论坛, 2020, 35(02): 3-10.
[2] 王硕, 张静, 肖宇. 隐马尔可夫模型及其应用综述[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(02): 337-344.
[3] 宁建廷, 李彦. 隐马尔可夫模型研究进展综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(18): 1-11.
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