public void Aprender(IDadosSinaisDinamicos dados)
{
var quantidadeCaracteristicas = dados.CaracteristicasSinais[0][0].Length;
hmm = new HiddenMarkovClassifier<MultivariateNormalDistribution>(
classes: dados.QuantidadeClasses,
topology: new Forward(QuantidadeEstados),
initial: new MultivariateNormalDistribution(quantidadeCaracteristicas)
);
var teacher = new HiddenMarkovClassifierLearning<MultivariateNormalDistribution>(hmm,
modelIndex => new BaumWelchLearning<MultivariateNormalDistribution>(hmm.Models[modelIndex])
{
Tolerance = 0.001,
Iterations = 100,
FittingOptions = new NormalOptions { Regularization = 1e-5}
});
teacher.Run(dados.CaracteristicasSinais, dados.IdentificadoresSinais);
}
private bool VerificarDadosDoAlgoritmoDeSinaisDinamicos(IDadosSinaisDinamicos dados)
{
dados.QuantidadeClasses.Should().Be(2);
dados.IdentificadoresSinais.Should().HaveCount(4);
dados.CaracteristicasSinais.Should().HaveCount(4);
return true;
}
