11月9日，bat365中文官方网站博士论坛在三教212教室举行，2016级博士生刘娜作了题为“隐马尔科夫模型（HMM）及其应用”的报告。

她的汇报首先以如何根据今天的天气推测明天的天气这样一个有趣的问题，引出马尔科夫过程。进而指出在某种情况下，马尔科夫过程并不足以描述我们希望发现的模式。实际中，往往存在一个可以观察到的状态集合和一个隐藏的状态集合，这时我们就需要利用隐马尔科夫模型（HMM）进行判断。之后，又为同学介绍了该模型中三个典型问题：1. 已知模型参数，计算某一给定可观察状态序列的概率——前向算法 2.根据可观察状态的序列找到一个最可能的隐藏状态序列——维特比算法 3.根据观察到的序列集来找到一个最有可能的 HMM——前向后向算法 。最后，以判断下期信用评级为例，具体介绍了该模型的应用。