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隐马尔可夫模型（HMM），状态数N=3，观察符号数M=2，T=3。（A） 概率评估：给定状态转移概率A，观察者状态符号概率B，以及观察序列在倍频程中的初始概率。（B） 最优状态序列：给定状态转移概率A，观察者状态符号概率B，初始概率，观察序列，对于一个状态序列为O的风险最大。（C） 参数估计：给定状态转移概率A，观察者状态符号概率B，初始概率，观察序列，A，B，O产生最大风险的方式。

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