论述了传统隐Markov模型的理论及其存在的不足,并在此基础之上,阐明了无限隐Markov模型的理论及算法。在i HMM中,首先,从Dirichlet过程进行状态间转移概率的计算推导。然后,使用分层Dirichlet过程进行隐状态状态机制和生成机制的推理。其次,对模型超越参数的推理、优化和似然估计。还通过仿真实例对i HMM推理算法进行了验证,仿真结果表明i HMM具有很好的状态数目发掘能力,能够准确反映状态序列的结构特征。