1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等
一、 前言部分：要解释清楚缺失数据产生的背景及其机制，隐马尔科夫模型的构成及贝叶斯分析原理。
分析该模型时会遇到了什么困难，如何解决。
给出国内外最新进展情况。
2. 参考文献（不低于12篇）
1.Little and Rubin.缺失数据统计分析[M]。 孙山泽译, 中国统计出版社,2004。2. 陈雪东，唐年胜。带有不可忽略缺失数据的半参数再生散度模型的贝叶斯分析[J]。系统科学与数学，2010，30(10).1334-1350.3. 余龙华，王宏，钟洪声. 基于隐马尔科夫模型的人脸识别[J]. 计算机技术与发展,2012, 第2期：25-28.4.翟琳琳，陈仪香.隐马尔科夫模型在智能学习系统中的应用[J]. 计算机工程与应用. 2007,第6期：178-180 。5.王新民，王勤，姚天任. 基于混合因子分析隐马尔科夫模型的训练算法[J]. 系统仿真学报 .2008, 第15期：3969-3972. 6 刘春丽，陈树中，韩安奇.隐马尔科夫模型及其在面像识别中的应用[J].计算机应用与软件. 2004第4期：68-71. 7 李昌利，沈玉利. 期望最大算法及其应用(2)[J].计算机工程与应用. 2008第30期：43-46.8. 王新民，姚天任. 基于混合因子分析的隐马尔可夫模型[J]. 计算机工程与应用. 2005, 第24期：50-52.9 Xia Y M and Gou J W (2015). Estimation and Test for Dynamic Factor Analytic Model with Non-Homogenous Structure (in Chinese)[J], Mathematica Applicata, 28(1):65-73.10 Xia Y M, Gou J W, Liu Y A (2015) Semi-parametric Bayesian Analysis for Factor Analysis Model Mixed with Hidden Markov Model (in Chinese)[J]. Applied Mathematics: A Journal of Chinese Universities, 30(1): 17-30.11 Elliott R J , Aggoun L , Moore J B (1995). Hidden Markov Models[M].Springer-Verlage: New-York.12. Rabiner. L. (1984)A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition[J]. Proceedings of the IEEEVolume:77 Issue:2 13 James Y. Daia, Peter B. Gilberta t R. Msseab. (2012). Partially Hidden Markov Model for Time-Varying Principal Stratification in HIV Prevention Trials[J].Journal of the American Statistical Association.107: 52-65.
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