2. Chaînes de Markov et automates probabilistes à états finis
Une chaîne de Markov est un automate probabiliste à états finis. Elle permet de modéliser la dynamique d’un processus pouvant se trouver dans un nombre fini d’états possibles. Nous noterons S = {e1,…, eN} l’ensemble des N états possibles d’une chaîne de Markov et st la variable aléatoire représentant l’état à l’instant t d’un processus markovien (avec ∀t, st ∊ S).
Par hypothèse markovienne on entend l’hypothèse selon laquelle l’état du processus à un instant donné ne dépend que de l’état du processus aux p instant précédents, on dit dans ce cas que la chaîne de Markov est une chaîne d’ordre p. La très grande majorité des travaux basés sur des modèles markoviens en reconnaissance des formes exploite des chaînes de Markov d’ordre 1, nous nous concentrerons dans...
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Chaînes de Markov et automates probabilistes à états finis
Modèles de Markov cachés : la théorie
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