Разрабатывается новый гибридный подход к распознаванию темпоральных паттернов в секвенциальных данных, основанный на использовании адаптивных стохастических моделей. Формулируются условия, связывающие значения функции истинности Марковской модели с вероятностями появления в потоках данных целевых паттернов. Рассматривается адаптивная Марковская модель временного процесса и метод ее обучения для предсказания эволюционирующих во времени паттернов. Разрабатывается метод обучения игровых моделей. Дается обобщение предлагаемого подхода на случай нечетких темпоральынх паттернов. Описывается область возможных приложений методов упреждающего распознавания и результаты экспериментов.
игровая марковская модель, темпорально-разностное обучение, темпоральный паттерн