Когда-то использовал данную литературу для исследования по скрытому марковскому процессу (мб что-то из этого тут лишнее, за давностью не помню).
1) Беллман Р. Введение в теорию матриц // перевод Лидский В.Б.
стр. 292-343
2) Логофет Д.О., Белова И. Неотрицательные матрицы как инструмент моделирования динамики популяций: классические модели и современные обобщения // Фундаментальная и прикладная математика. 2007.том 13.№4.с.145—164.
3) Николенко С. Скрытые марковские процессы - Распознавание речи – ИТМО, 2008
4) Bourlard H. Introduction to hidden markov models
5) Convergence of markov chain transition kernels: National Universuty of Singapoure
6) Hassan R., Nath B. Stock market forecasting using hidden markov model: a new approach // computer science and software engineering: the university of Melbourne, Australia.
7) Klein D., Manning D.C. Natural language grammar induction using a constituent-context model.Computer science department: Stanford university. stanford, CA
8) Labiner R.L. A tutorian on hidden markov model and selected application in speech recognition// Proceeding of the IEEE. Vol 7. № 2. 1989
9) Lajos О., George K. M., Park N. A six state HMM for the S&P 500 stock market index: Oklahoma state university
10) Negishi M., Hanson J.S. Gramar transfer in a second order recurrent neural network: Rutgers university. Newark, NJ
11) Perron’s theorem: Versjon. Monday, February 6. 2012
12) Ramon van Handel Hidden Markov Models (Lecture notes). July 28, 2008
13) Reynolds D. Gaussian mixture models
14) Saloff-Coste L. Lectures on finite markov chains: CNRS & Universit ́e Paul Sabatier, 1996
15) Yamagishi J. An introduction to HMM-based speech synthesis, October 2006
16) Zhang N. Prediction of financial time series with hidden markov models: Shandong university, China, 2001
