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Evolving Markov Chains: Unsupervised Mode Discovery and Recognition from Data Streams
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种在线演化马尔可夫链（EMCs）方法，解决了传统马尔可夫链在动态场景中无法适应行为切换的问题。EMCs能够自适应跟踪转移概率，自动发现模式并检测模式切换，适用于活动识别、电机状态监测及脑电图数据分析，有助于实时建模复杂系统的行为变化。
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关键要点
- 传统马尔可夫链无法适应动态场景中的行为切换。
- 提出了一种在线演化马尔可夫链（EMCs）方法，能够自适应跟踪转移概率。
- EMCs可以自动发现模式并检测模式切换。
- 该方法适用于活动识别、电机状态监测及脑电图数据分析。
- EMCs有助于实时建模复杂系统的行为变化。
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