cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
بلتستان
ریشه‌شناسی
" لداخ " تلفظ فارسی واژه لا دواگس تبتی و به معنای ("سرزمین گردنه‌های بلند") است و در مرز پاکستان و چین در مسیر جاده باستانی ابریشم و امروزه در مسیر دالان اقتصادی پاکستان-چین) قرار گرفته‌است. لداخ به دلیل مناظر منحصر به فرد و فرهنگ بدیعش به عنوان "سرزمین اسرارآمیز لاماهای رازآلود"، " ماه شکسته" یا «آخرین شانگری-لا» توصیف شده‌است. در اینجا هیچ افقی نمی‌بینید، بلکه فقط قله‌های هیمالیای غربی به ارتفاع ۵ تا ۶ کیلومتر دیده می‌شود که رودخانه سند از میان آن‌ها می‌گذرد. در دوره پیش از تاریخ، لداخ دریاچه بزرگی بود که شاید از واپسین بازمانده‌های دریای تتیس باستان بود. حتی در حال حاضر این منطقه دارای برخی از بزرگترین و زیباترین دریاچه‌های آب شیرین، پانگونگ و دریاچه‌های تسوموریری است. این سرزمین پیوندگاه تأثیرات فرهنگی و مذهبی بی شمار بومی از تبت، شبه قاره هند و آسیای مرکزی است. این منطقه قبلاً به نام مریول شناخته می‌شد.
جغرافیا
دایرةالمعارف بریتانیکا در سال ۱۹۱۱ بلتستان را به عنوان منتهی الیه غربی تبت توصیف می‌کند، که سرحد طبیعی آن رودخانه سند، از خم ناگهانی این رود به سمت جنوب در اطراف نقطه 35.86°N, 74.72°W است. این ویژگی‌ها جمعیت نسبتاً صلح آمیز تبتی را از قبایل جنگجوتر هندوآریایی در غرب جدا می‌کند. نویسندگان مسلمان در حدود قرن شانزدهم از بلتستان به عنوان «تبت کوچک» و از لداخ به عنوان «تبت بزرگ» یاد کرده و بر همانندی قومی آنها تأکید می‌کنند. به گفته احمد حسن دانی، بلتستان از رود سند به سمت بالا گسترش می‌یابد و توسط یخچال سیاچن از لداخ جدا می‌شود.
بلتستان توده‌ای صخره‌ای از کوه‌های بلند است که سازند غالب آن گنیس است. در شمال، یخچال بالتورو، بزرگترین یخچال در بین مناطق قطبی 35 mi طولانی، بین دو یال قرار دارد که بلندترین قله‌های آن به سمت جنوب 25000 ft و به سمت شمال 28265 ft هستند. رودخانه سند در تنگه ای باریک می‌گذرد و پس از دریافت رودخانه شیوک در 35.23°N, 75.92°W در این دره عریض می‌شود. سپس یک دشت هلالی‌شکل ۳۲ کیلومتری را می‌سازد که پهنای آن بین 1 and 5 mi تغییر دارد. ساکنان اصلی دره‌های کهرمنگ، خپلو، سکردو و روندو در طول مسیر این رودخانه‌ها نشیمن دارند.
دره‌ها و مناطق
اگرچه از سال ۱۹۷۱ تحت کنترل هند بود، اما از نظر جغرافیایی، بخش تورتوک در دره شیوک، بخشی از منطقه بلتستان است.
ریشه‌ها
امروزه، مردم کهرمنگ و خپلوی غربی چهره‌ای تبتی و کسانی که در سکردو، شگر و روستاهای شرقی خپلو ساکن‌اند ویژگی‌های داردی دارند. باور بر این بود که مردم بلتی در حوزه نفوذ ژانگ‌ژونگ قرار داشتند. بلتستان در سال ۶۸۶ توسط پادشاه تبت کنترل می‌شد. تحت تأثیر فرهنگ تبت، بلتی‌ها که به آیین‌های بون و زنده‌انگاری باور داشتند آغاز به گرویدن به بودیسم تبتی کردند. بناهای مذهبی مانند گومپا و استوپا در بلتستان ساخته شد و لاماها نقش مهمی در زندگی مردم محل ایفا کردند. برای قرن‌ها، بلتستان متشکل از ایالت‌های کوچک و مستقل دره‌ای بود که به واسطه روابط خونی حاکمانش (راجاها)، دادوستد، باورهای مشترک و پیوندهای فرهنگی و زبانی به هم مرتبط بودند. بلتستان به عنوان تبت کوچک شناخته می‌شد و این نام رفته رفته لداخ را هم دربر گرفت. لداخ بعدها به تبت بزرگ معروف شد. در زبان محلی، بلتستان با نام بلتیول و لداخ و بلتستان به نام مریول ("سرزمین قرمز") شناخته می‌شوند.
در سال ۱۱۹۰، خاندان مقپون سکردو توسط ابراهیم شاه (۱۱۹۰–۱۲۲۰) که در سکردو متولد شد، تأسیس شد. افراد این خانواده سلطنتی تقریباً ۷۰۰ سال بر بلتستان حکومت کردند. پادشاهان سلسله مقپون مرزهای بلتستان را تا بخش گیلگیت چترال و لداخ گسترش دادند.
در سده چهاردهم، روحانیون مسلمان کشمیر برای گسترش اسلام از مناطق کوهستانی بلتستان عبور کردند. فرقه صوفی نوربخشیه ایمان به اسلام را در بلتستان تبلیغ می‌کرد و در پایان قرن هفدهم اسلام در منطقه مسلط شد. با گذشت زمان تعداد زیادی نیز به مذهب شیعه و تعداد کمی به اسلام سنی گرویدند. کهرمنگ تحت کنترل خانواده سلطنتی نامگیال قرار گرفت و زمانی که راجه لداخ، جامیانگ منگیال، به شاهزادگان در کارگل حمله کرد، رابطه نزدیکی با لداخ برقرار کرد. مانگیال پادگان سکردو را در کهاربو نابود کرد و تعدادی از فرمانروایان کوچک مسلمان را در امیرنشین‌های پوریک (کارگل) گردن زد. علی شیر خان انچن، راجه از خپلو و شگر، از راه مارول با سپاهی نیرومند به راه افتاد و با شکست دادند سپاه لداخ، له (پایتخت لداخ) را اشغال کرد و راجه لداخ را به اسارت گرفت.
علی شیرخان انچن، گیلگیت و چترال را در پادشاهی خود، بلتستان، گنجاند که بنا به گزارش‌ها، مملکتی در حال شکوفایی بود. دره از خپچنه تا کاچورا هموار و حاصلخیز بود و درختان میوه فراوان داشت. در بیابان شنی که اکنون از ساندوس تا فرودگاه سکردو امتداد دارد، یک شهری آباد بود. سکردو پس از سیل ویرانگر انچن رونق پیشین خود را از دست داد.
گردشگری
سکردو دارای چندین استراحتگاه گردشی و بسیاری از ویژگی‌های طبیعی از جمله دشت‌ها، کوه‌ها و دریاچه‌های کوهی-دره‌ای است. دشت دئوسای، دریاچه ساتپارا و باشو نیز میزبان گردشگران هستند. در شمال سکردو، دره شگر دشت‌ها، مسیرهای پیاده‌روی، قله‌ها و مکان‌های کمپینگ را ارائه می‌کند. دره‌های دیگر در بلتستان عبارتند از خپلو، روندو، دریاچه کاچورا و کهرمنگ.
یخچال‌های طبیعی
بلتستان یک ناحیه صخره‌ای با 27000 sqmi, و بزرگترین خوشه از کوه‌ها در جهان و بزرگترین یخچال‌های طبیعی خارج از مناطق قطبی است. هیمالیا از هند، تبت و نپال به درون این منطقه پیشروی می‌کند و شمال آن‌ها رشته کوه قره‌قروم است. هر دو رشته در شمال غرب قرار دارند و توسط رودخانه سند از هم جدا شده‌اند. در امتداد رود سند و شاخه‌های آن دره‌های زیادی وجود دارد. یخچال‌های طبیعی عبارتند از: یخچال بالتورو، یخچال بیافو یخچال سیاچن، یخچال ترانگو و یخچال گادوین-آستین.
کوهنوردی
بلتستان بیش از ۲۰ قله با ارتفاع بیش از 20000 ft دارد، از جمله کی۲ (دومین کوه بلند روی زمین. سایر قله‌های شناخته شده عبارتند از: ماشربروم (همچنین به عنوان کی۱ شناخته می‌شود)، قله برود، قله پنهان، گاشربروم ۲، گاشربروم ۴ و چوگولیزا (در دره خپلو). فهرست قله‌ها در زیر:
دین
پیش از ورود اسلام، بودیسم تبتی و بون (به میزان کمتر) ادیان اصلی در بلتستان بودند. بودیسم را می‌توان به قبل از تشکیل امپراتوری تبت در این منطقه در طول قرن هفتم ردیابی کرد. این منطقه دارای تعدادی مکان باستانی بودایی است. اینها شامل صخره بودا مانتال، نقش برجسته بودا در لبه روستای در نزدیکی سکردو) و صخره مقدس هونزا است. در همین نزدیکی مکان‌های سابق پناهگاه‌های بودایی وجود دارد.
اسلام در قرون ۱۶ و ۱۷ توسط مبلغان صوفی به بلتستان آورده شد و بیشتر مردم به اسلام نوربخشی گرویدند. علما از پیروان سلسله صوفی کبرویه بودند. اکثر مسلمانان نوربخش در شهرستان‌های غنچه و شگر و ۳۰ درصد در شهرستان سکردو زندگی می‌کنند.
موسیقی و هنر بلتی
بر اساس فرهنگ عامه بلتی، شاهزاده خانم گورکانی، گل خاتون، (در بلتستان به عنوان میندوق گیالمو - ملکه گل) شناخته می‌شود، موسیقی‌دانان و صنعتگران را با خود به منطقه آورد و آن‌ها موسیقی و هنر گورکانی را تحت حمایت او تبلیغ کردند. سازهای موسیقی مانند سورنای، کرنای، دهل و چانگ در آن زمان به بلتستان معرفی شدند.
رقص
رقص‌های کلاسیک و سایر رقص‌ها به رقص‌های شمشیر، بروکچوس و یخا و رقص غزل طبقه‌بندی می‌شوند. چهوغو پراسول به یاد پیروزی راجه‌های مقپون اجرا می‌شود. به نشانه احترام، نوازنده ای که طبل (دنگ) می‌نوازد برای مدت طولانی می‌نوازد. شاهزاده خانم مقپون گهگاه با این آهنگ می‌رقصید. گاشو-پا که با نام غبوس-لا-خوربا نیز شناخته می‌شود، یک رقص شمشیر است که با سلسله گاشو پوریک (کارگل) مرتبط است. اسنئوپا، دسته رقصندگان عمراه عروس و داماد از ۱۲ رقصنده به نام «وزیر» تشکیل شده و در عروسی‌های راجه‌ها برنامه اجرا می‌کنند.
معماری
معماری بلتی تحت تأثیرات تبتی و گورکانیان هند و معماری صومعه ای آن نشان دهنده ردپای بودایی به جا مانده در منطقه است. سبک نقاشی‌های دیواری بودایی را می‌توان در قلعه‌ها و خانقاه‌های نوربخشی دید، از جمله مسجد چقچن در خپلو، مسجد امبورک در شگر، خانقاه ملا شگر، دژ خپلو، دژ شگر و دژ سکردو.
چوگان
چوگان در بلتستان و منطقه قره‌قروم محبوب است و دست‌کم از سده ۱۵ تا ۱۶ در آنجا بازی شده‌است. حاکم مقپون، علی شیرخان انچن، این بازی را در طول فتوحات خود فراتر از گلگت و چترال به دره‌های دیگری معرفی کرد. کلمه انگلیسی برای چوگان یعنی «پولو» از کلمه بلتی polo گرفته شده‌است که به معنای «توپ مورد استفاده در بازی چوگان» است. خود بازی چوگان در زبان بلتی شاگران نامیده می‌شود.
رسانه‌ها
بنگاه سخن‌پراکنی پاکستان ایستگاه‌های رادیویی و تلویزیونی در خپلو دارد که برنامه‌های محلی را پخش می‌کنند، و تعداد انگشت شماری از خبرگزاری‌های خصوصی وجود دارد. دیلی کی یک روزنامه اردو است که در سکردو برای مدت طولانی در خدمت گلگت-بلتستان است و پیشگام رسانه‌های چاپی در گیلگیت بلتسان است. باد شمال بیشترین تیراژ روزانه را در گلگت و بلتستان دارد. نوای صوفیه ماهنامه‌ای است که موضوعات فرقه نوربخشی بلتستان را پوشش می‌دهد.
بلکا
بلکا (Belka) جایگزین مناسب رنگ و کاغذ دیواری، نوعی پوشش سلولوزی با الیاف طبیعی پنبه سلولز می‌باشد که توسط دستگاه‌های مخصوص در ابعاد بسیار ریز خرد شده و سپس با میزان مشخصی از رزین سلولزی وسنگ‌های تزئینی طبیعی مخلوط شده‌ است. این پوشش به دلیل برخورداری از مواد اولیه کاملاً طبیعی می‌تواند در فضاهای بهداشتی و درمانی مانند بیمارستان‌ها نیز مورد استفاده قرار گیرد. بلکا در زمره ی پوشش های دوستدار محیط زیست است. بلکابرروی گچ، خاک وگچ (شمشه کشی شده)، چوب، فلز، رنگ روغن، سیمان، شیشه و... قابل اجرامی باشد که انواع مختلفی دارد.
ویژگی‌ها
با در نظر گرفتن تاریخ پیدایش رنگ بلکا در نقاشی ساختمان به عنوان پوشش سلولزی این نتیجه‌گیری می‌شود كه بلكا صنعتی است كه با مرور زمان جایگزین رنگ‌های ساختمانی می‌شود و در عین حال زیبایی و سلامت بهداشتی و صرفه جویی منابع نفتی را به ارمغان می‌آورد. مزایای رنگ بلکا عبارتند از :
اجرا بر روی سطوح مختلف
باید توجه داشته باشید، از آنجا که برای آماده کردن خمیر بلکا باید از آب استفاده شود، خمیر اجرا شده می‌تواند مواد قابل حل در آب موجود در زیرسازی را در خود حل کند، تا جایی که این مواد در طول مدت خشک‌ شدن بلکا بر روی دیوار، کم کم به درون بلکا نفوذ کرده، به ایجاد طبله و تغییر رنگ در پوشش بلکا منجر می شود.
نحوه آماده کردن خیمر بلکا
'''2.     سپس به مقدار لازم (حدود 4 الی 5 لیتر) آب روی بلکا بریزید. نکته مهم: میزان اضافه کردن آب، به نوع زیر کار شما بستگی دارد. برای دیوار یا سقف رنگ روغنی یا سرامیک، خمیر بلکا باید سفت باشد. برای سطوح گچی، رنگ پلاستیک زیر سازی شده و بلکا روی بلکا ، باید خمیر شل باشد  و آب بیشتری بریزید تا راحت‌تر اجرا شود.'''
3.     بلکا را خوب  ورز دهید تا مواد بلکای خشک داخلش نماند و به خوبی با آب ترکیب شود.
4.     بعد از 30 دقیقه استرحت، دوباره بلکا را ورز بدهید.
5.     بلکا آماده اجراست به وسیلهٔ ماله مخصوص بلکا و ضخامت حدود 2 میلی‌متر، بلکا را روی دیوار یا سقف اجرا کنید.
'''نکته مهم: توجه داشته باشید هنگام اجرای بلکا ممکن است زیر کار مشخص باشد و همچنین بلکا رنگ یکدستی نداشته باشد. این مشکل بعد از خشک شدن برطرف شده و بلکا سطح زیر را به خوبی پوشش داده و رنگ یکنواختی پیدا می‌کند.'''
لازم به ذکر است که بلکا در اثر ترکیب با آب تیره می‌شود ولی پس از خشک شدن، رنگ اصلی خود را دوباره بدست می آورد.
منابع
اموزش تهیه خمیر و اجرای بلکا https://www.aparat.com/v/72my5
فیلم اجرای بلکا: http://www.aparat.com/v/Vr8F3
سمیر نصری
سمیر نصری (Samir Nasri؛ زادهٔ )، بازیکن پیشین فوتبال اهل فرانسه است که دارای‌تبار الجزایری است.
نصری در تیم‌های مارسی، آرسنال، منچستر سیتی، سویا، آنتالیااسپور، وستهام یونایتد و اندرلشت بازی کرد. وی دو قهرمانی لیگ برتر و دو قهرمانی جام حذفی انگلستان را با منچستر سیتی در کارنامه دارد. سمیر نصری همچنین ۴۱ بازی ملی و ۵ گل ملی در کارنامه خود دارد. سمیر نصری در ۲۶ سپتامبر ۲۰۲۱ در ۳۴ سالگی از فوتبال خداحافظی کرد.
دوپینگ
در سال ۲۰۱۶ در حالی که برای درمان مصدومیت خود در کلینیک دریپ در لس آنجلس اقامت داشت آزمایش دوپینگ وی مثبت اعلام شد. کمیته ضد دوپینگ به دلیل مصرف بیش از حد ماده ممنوعه هیدروتاسیون وی را به مدت ۶ ماه از فوتبال محروم کرد.
پس از اعلام این رای و به دنبال فرجام خواهی بازرس کمیته انضباطی و اخلاق یوفا محرومیت نصری به ۱۸ ماه افزایش یافت.
خداحافظی از فوتبال
در تاریخ ۲۶ سپتامبر ۲۰۲۱ سمیر نصری به صورت رسمی از فوتبال خداحافظی کرد.
دانشگاه گالودت
دانشگاه گالاودت کهن‌ترین موسسه آموزش عالی جهان مخصوص ناشنوایان است.
این دانشگاه واقع در شهر واشنگتن دی سی در آمریکاست، و در نزدیکی کنگره آمریکا قرار گرفته‌است.
دسمتوکسی‌یانگونین
دسمتوکسی‌یانگونین یک ترکیب شیمیایی با شناسه پاب‌کم ۵۲۷۳۶۲۱ است.
فرودگاه شهری لیوینگ استون اسپنسر جی. هاردی
'''فرودگاه شهری لیوینگ استون اسپنسر جی. هاردی''' یک فرودگاه همگانی بهره‌برداری هوایی است که یک باند فرود بتن دارد و طول باند آن ۱۵۲۵ متر است. این فرودگاه در شهر لیوینگستن، تگزاس کشور ایالات متحده آمریکا قرار دارد و در ارتفاع ۲۹۳ متری از سطح دریا واقع شده است.
امیان کواسیکرو
امیان کواسیکرو (به لاتین: Amian Kouassikro) یک منطقهٔ مسکونی در ساحل عاج است که در Moyen-Comoé Region واقع شده‌است.
گوووینا
گوووینا (به لاتین: Główina) یک روستا در لهستان است که در گمینا بروزنگ دوژه واقع شده‌است. گوووینا ۳۶۵ نفر جمعیت دارد.
دزدک (کهگیلویه)
دزک (کهگیلویه)، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان کهگیلویه در استان کهگیلویه و بویراحمد ایران است.
شاپورخواست
شاپورخواست از شهرهای دوره ساسانی بود. این شهر در مکانی که امروزه خرم‌آباد نام دارد، بنا شده بود. شاپورخواست پس از حمله مغول به ایران به‌طور کامل تخریب شد.
تاریخچه
در کتب مورخین و جغرافیا نگاران دوره اسلامی اطلاعات ارزنده‌ای در رابطه با شهرهای لرستان نوشته شده‌است که در شناسایی موقعیت آن‌ها کمک می‌کند. بر اساس این متون شاپورخواست یکی از شهرهای مهم این منطقه محسوب شده که در طول این دوران از عمران و آبادانی برخوردار بوده‌است. در لرستان آثار و مناطقی منسوب به شاپور ساسانی وجود دارد که از آن جمله می‌توان از شهر شاپورخواست، دژ شاپورخواست، پل شاپوری، پل شاپوری کاکارضا و شاهپورآباد در شهرستان الیگودرز نام برد.
شهر خایدالو
خایدالو یکی از شهرهای مهم تمدن عیلام و نام باستانی شهر خرم‌آباد بوده و گفته می‌شود شهر شاپورخواست به دستور شاپور یکم بر خرابه‌های آن ساخته شده‌است. از دیگر شهرهای بزرگ عیلام باستان می‌توان به سیمره و شوش اشاره کرد.
بنای شاپورخواست
پس از انقراض عیلامیان توسط آشور بانیپال، پادشاه آشور، خایدالو بخشی از دولت آشور می‌شود و در زمان هخامنشیان، لرستان و خایدالو به اتفاق ایلام کنونی و خوزستان ایالت سوم این امپراتوری عظیم بودند. در زمان اشکانی این سرزمین یکی از ساتراپ‌های (ایالت) این سلسله بوده‌است و سرانجام اینکه در زمان ساسانیان بر جای شهر خایدالو شاپور یکم، شهر شاپورخواست را بنا می‌کند که از مهم‌ترین شهرهای «پهله» بوده‌است.
اثبات جایگاه شهر
فردوسی در خصوص پایه‌گذاری شاپورخواست به دستور شاپور یکم که گویا آن زمان بخشی از خوزستان بوده، اینچنین می‌گوید:
فردوسی همچنین تاریخ ساخت شاپورخواست را با جندی شاپور یکی دانسته و می‌گوید:
اختلاف نظر
برخی محققین معتقدند خرم‌آباد فعلی در عهد ساسانیان در محل خایدالو واقع بوده‌است؛ هرچند هیچ سند باستان‌شناسی‌ای تاکنون در خصوص موقعیت شهر خایدالو یافت نشده‌است اما برخی دیگر از محققین معتقدند این که گفته شده‌است که توصیفی از خرم‌آباد در شاهنامه فردوسی آمده‌است، باید گفت که منظور او خرم‌آباد لرستان نبوده‌است. همچنین این محققین معتقدند که اتابکان لر کوچک نیز خرم‌آباد را روی خرابه‌های شهر ساسانیان بنا کرده‌اند. با این حال، در متون تاریخی صدر اسلام بجز چهار جایگاه در بلخ، ری، مرو و طبرستان نامی از خرم‌آباد آورده نشده‌است و موقعیت مکانی مناطق گفته شده و فاصله آن‌ها با شهر خرم‌آباد تا جندی شاپور، ذکر نام خرم‌آباد مورد نظر فردوسی بر آن‌ها را کاملاً منتفی می‌کند.
پس از حمله عرب‌ها
نامی از خرم‌آباد در وقایع تاریخی صدر اسلام که اعراب توانستند در سال ۲۱ هجری بخش‌های مهمی از ایران را به تصرف خویش درآورند نیامده‌است اما به این مطلب اشاره شده که در اواخر حکومت عثمان مردم شاپورخواست شورش کرده و در مقابل عرب‌ها ایستادگی کردند. این موضوع نشانگر اهمیت فوق‌العاده این شهر در آن زمان بوده‌است. اعراب پس از تسخیر منطقه دو مرکز حکومتی را در ماسبذان و مهرجانقذق که تحت سیطره ایالت کوفه اداره می‌شد، دایر کردند. محققین عقیده دارد که پس از تسخیر لرستان توسط اعراب، خرم‌آباد مجدداً به پراهمیت‌ترین نقاط سوق‌الجیشی تبدیل شده‌است. پس از این موضوع ظلم و ستم خلفای اموی و عباسی موجب گردید که اهالی لرستان و ایلام بارها دست به طغیان و شورش بزنند و با مخالفان خاندان‌های اموی و عباسی هم پیمان شوند که به شرکت اهالی لرستان و ایلام در قیام بابک خرمدین علیه مأمون عباسی می‌توان اشاره کرد. در کتاب حدودالعالم من المشرق الی المغرب (۳۷۲ هجری قمری) در ذکر شهرهای جبال (لرستان) بعد از ذکر نام شهر نهاوند و لیشتر به شهر سارجلست اشاره شده‌است که با توجه به این که شهرهای نهاوند و الشتر و شاپورخواست در مسیر راه باستانی همدان به خوزستان که توسط مقدسی و اصطخری بدان اشاره شده واقع شده‌اند، احتمالاً همان شاپورخواست است. در مجمل التواریخ والقصص در خصوص شاپور آورده‌است:
منابع جغرافیایی
کهن‌ترین منبع جغرافیایی و تاریخی که توصیفی از شاپورخواست ارائه می‌دهد، کتاب البلدان ابن فقیه (۲۹۰ قمری / ۹۳۰ میلادی) است. وی چهار کلمه راجع به موقعیت شاپورخواست نوشته که متن آن چنین است:
علی اشرف صادقی در این زمینه نوشته‌است: شاپورخواست نام قدیم خرم‌آباد است اما بطن ماستر که معادل شاپورخواست است، معلوم نیست چیست، بطن در عربی به معنای زمین، دره و زمین گود است. از جایی به نام «تل ماستر» یاد می‌کند که مورد توجه قباد بن فیروز بوده‌است و آن را در ردیف ماسبدان و مهر جانقذق نوشته‌است؛ بنابراین مکان‌یابی شاپورخواست که در قرن سوم مورد توجه ابن فقیه قرار گرفته منوط به یافتن بطن ماستر که همان شاپورخواست بوده می‌باشد و دره خرم‌آباد با وضعیت قیفی شکل خود می‌تواند همان «تل ماستر» باشد که ابن فقیه از آن یاد کرده‌است.
حمدالله مستوفی همچنین در ذکر موقعیت شاپورخواست در توصیف راه نهاوند به اصفهان می‌گوید:
در کتاب معجم البلدان آورده شده‌است: «سرماج قلعه حصینه بین همدان و خوزستان فی الجبال کانت لبدربن حسنویه الکردیه صاحب سابورخواست و هی من احسن قلاعه و اشدها امتناعا» و در خصوص نام قلعه سابورخواست نوشته‌است: «: اسم قلعه مدینه سابورخواست دز بز و منها اخذ فخرالملک ابو غالب اموال بدربن حسنویه المشهوره.»
و اما اصطخری در توصیف راهی که از همدان به خوزستان می‌رود و ذکر مسافات آن آورده‌است که اول از همدان تا رودآور و از رودآور تا نهاوند هفت فرسنگ و از نهاوند تا لاشتر (الشتر) ده فرسنگ و از لاشتر تا شابرخاست دوازده فرسنگ و از شابرخاست تا لور سی فرسنگ است و ابن حوقل نیز به همین اندازه مسافت از نهاوند تا لاشتر ده فرسخ و از لاشتر تا شاپورخواست دوازده فرسخ اشاره کرده‌است.
شاپورخواست مدفون شده
علاوه بر سنگ‌نبشته و روایات عامیانه در خصوص دژ شاپورخواست و پل شاپوری می‌توان به دو موقعیت مکانی دیگر در نزدیکی خرم‌آباد به نام تپه صبور و همچنین تپه ماسور اشاره کرد. اما تپه صبور در حدی نیست که بتوان آن را بقایای یک شهر دانست و تپه ماسور نیز فاقد شواهد معماری شهری متعلق به دوره ساسانی و صدراسلامی است. با این حال، وجود سنگ‌نبشته در خیابان شریعتی خرم‌آباد به عنوان یک سند باستانشناسی که از منطقه علفچر شهر شاپورخواست نام می‌برد، نشان می‌دهد که ما بایستی موقعیت شهر شاپورخواست را در فاصله‌ای نه چندان دور از این سنگ جستجو کنیم. علفچر یا مرتع مناطقی بوده‌اند که قابلیت کشاورزی نداشته‌اند از طرفی وجود آثاری از قرون اولیه اسلامی همچون مناره آجری، پل شکسته، گرداب سنگی، آسیاب گبری و همچنین شواهد باستانشناسی در منطقه قاضی‌آباد تا نزدیک آسیاب گبری از یک شهر قدیمی حکایت می‌کند که به‌طور اتفاقی در حین عملیات گاز‌رسانی و آب‌رسانی آثاری از آن کشف می‌گردد که عمدتاً با معماری لاشه سنگ و گچ همراه می‌باشد، می‌توان نتیجه گرفت که شهر قدیم شاپورخواست در محدوده مذکور واقع شده‌است. البته کاوشهای باستانشناسی در این محدوده می‌تواند در رسیدن به یک نتیجه قطعی کمک نماید. شهر شاپورخواست که در مسیر راه‌های مهم ارتباطی فلات ایران به جنوب و غرب واقع بوده‌است، از اهمیت بسیاری برخوردار بوده و در قرن چهارم هجری (۳۶۹ – ۴۰۵ هجری قمری) به مقر فرمانروایی اتابکان لر کوچک تبدیل شده‌است.
شاپورخواست در کتب تاریخی
در تاریخ جهان‌گشای جوینی در شرح حرکت سلطان جلاالدین به سوی بغداد نوشته شده‌است: «اوایل ماه‌های سال ۶۲۱ هجری بود که سلطان تصمیم گرفت به تستر (شوشتر) رود و زمستان آنجا اقامت کند، سلطان وقی به شابورخواست رسید، یک ماه در آنجا ماندگار شد. شابورخواست شهری بزرگ و معروف بوده که در تاریخ‌های معروف نام آن برده شده‌است، ولی اکنون شمایی از آن نمانده‌است.» جوینی در اینجا از شاپورخواست تحت عنوان «شابورخواست» یاد شده‌است. در فارسنامه ابن البلخی بنای شهر شاپورخواست به شاپور بن اردشیر نسبت داده شده و آورده‌است که شاپورخواست پهلوی الاشتر (الشتر) است. در تاریخ گزیده که در سال ۷۳۱ هجری به رشته تحریر درآمده‌است، حمدالله مستوفی در ذکر شهرهای آباد لر کوچک نوشته‌است: با استناد به متون تاریخی، شهر شاپورخواست تا قرن هشتم هجری به حیات خویش ادامه داده‌است، مستوفی در آن زمان از آن به عنوان قصبه‌ای یاد کرده‌است وی در کتاب نزهت القلوب که ده سال بعد در سال ۷۴۰ هجری قمری به رشته تحریر درآورده‌است، دیگر نامی از شاپورخواست به میان نمی‌آورد و تنها از «خرماباد» نام می‌برد که:
شاید انتخاب قلعه فلک‌الافلاک به عنوان ارگ حکومتی اتابکان لر کوچک در این تغییر و تحول مؤثر بوده‌است و از قرن هشتم هجری به بعد خرم‌آباد در طول تاریخ، پیوسته به حیات خویش ادامه داده‌است. در مراصدالاطلاع صفی الدین عبدالمؤمن بغدادی که در سال ۷۳۹ هجری درگذشته‌است دربارهٔ شاپورخواست نوشته‌است نام شهری است از ولایتی واقع در بین خوزستان و اصفهان، در بیست فرسنگی نهاوند، و شهر لور بین این شهر و خوزستان است.
شکل‌گیری مجدد
در اواخر قرن هفتم هجری شهر شاپورخواست به کلی ویران و خالی از سکنه شد و مردم آن به قسمت غربی قلعه فلک‌الافلاک که از لحاظ داشتن آب فراوان و موقعیت مناسب تر و همچنین امنیت، برتری داشت نقل مکان کردند، در حقیقت قلعه در این زمان هسته اصلی شهر خرم‌آباد فعلی را تشکیل داد و موجب شکل‌گیری آن در این منطقه شد. البته به نظر می‌رسد که آب شهر شاپورخواست از طریق نهری که از قسمت شرقی شهر می‌آمده تأمین می‌شده‌است که شاید خشک شدن این نهر عامل ترک این منطقه شده‌است. سعادت خودگو عوامل متعددی چون موقعیت سیاسی، ارتباطی و جغرافیایی در شکل‌گیری شهر خرم‌آباد دخیل دانسته و در این مورد نوشته‌است:
این پل در قسمت شرقی شهر خرم‌آباد واقع بوده‌است که اشاره ایشان قطعاً به پل گپ بوده و یکی از دروازه‌های قلعه نیز به نام همین پل یعنی دروازه پل معرفی شده‌است بدون شک استعداد طبیعی و بالقوه این دره همواره زمینه‌ساز شکل‌گیری و استمرار شهرهای قدیمی بوده‌است. به نظر می‌رسد که همان عواملی که در شکل‌گیری شهر شاپورخواست مؤثر بوده‌اند و همچنین واقع شدن شهر خرماباد در سه راهی ارتباطی بین مسیر اراک، بروجرد، خوزستان و مسیر کرمانشاه به خرم‌آباد و همدان به خوزستان و بالعکس در شکل‌گیری و توسعه آن نقش مهمی داشته‌است و به همه این موارد بایستی نقش جغرافیای تاریخی را اضافه نمود.
ای. کورکونوف
'''ای. کورکونوف''' (А. Коркунов) یک نولید کننده شکلات لوکس در روسیه است که در سال ۱۹۹۹ توسط دو کارآفرین به نام‌های اندرو کورکونوف و سرگئی لیاپونسف تأسیس شد. این شرکت یک مرکز تولید در اودینتسوفو، درست خارج از مسکو دارد و محصولات شکلات خود را در سراسر روسیه و جهان به فروش می‌رساند. این برند، تنها برند بومی روسی است که سطح شناخت مردم جهان از آن با برندهای کالاهای مصرفی پیشرو جهانی مانند سونی، ژیلت و ب‌ام‌و برابر است. این شرکت از نمادها و نوشته‌های قدیمی روسیه تزاری استفاده کرد تا این برند را با ثروتمندی و تجمل پیوند دهد.
مدل مارکوف پنهان
مدل پنهان مارکوف یک مدل مارکوف آماری است که در آن سیستم مدل شده به صورت یک فرایند مارکوف با حالت‌های مشاهده نشده (پنهان) فرض می‌شود. یک مدل پنهان مارکوف می‌تواند به عنوان ساده‌ترین شبکه بیزی پویا در نظر گرفته شود.
در مدل عادی مارکوف، حالت به‌طور مستقیم توسط ناظر قابل مشاهده است و بنابراین احتمال‌های انتقال بین حالت‌ها تنها پارامترهای موجود است. در یک مدل پنهان مارکوف، حالت به‌طور مستقیم قابل مشاهده نیست، اما خروجی، بسته به حالت، قابل مشاهده است. هر حالت یک توزیع احتمال روی سمبل‌های خروجی ممکن دارد؛ بنابراین دنبالهٔ سمبل‌های تولید شده توسط یک مدل پنهان مارکوف اطلاعاتی دربارهٔ دنبالهٔ حالت‌ها می‌دهد. توجه داشته باشید که صفت 'پنهان' به دنبالهٔ حالت‌هایی که مدل از آن‌ها عبور می‌کند اشاره دارد، نه به پارامترهای مدل؛ حتی اگر پارامترهای مدل به‌طور دقیق مشخص باشند، مدل همچنان 'پنهان' است.
مدل‌های پنهان مارکوف بیشتر به‌دلیل کاربردشان در بازشناخت الگو، مانند تشخیص صدا و دست‌خط، تشخیص اشاره و حرکت، برچسب‌گذاری اجزای سخن، بیوانفورماتیک و … شناخته‌شده هستند.
شرح ازنظر مسائل ظرف‌ها
مدل پنهان مارکوف در حالت گسسته جز خانوادهٔ مسائل ظرف‌ها قرار می‌گیرد. به‌طور مثال از ربینر ۱۹۸۹: ظروف x1،x2،x3... و توپهای رنگی y1,y2,y3… را در نظر می‌گیریم، که نفر مقابل دنباله‌ای از توپ‌ها را مشاهده کرده ولی اطلاعی از دنبالهٔ ظرف‌هایی که توپ‌ها از آن‌ها انتخاب‌شده ندارد. ظرف n ام با احتمالی وابسته به ظرف n-1 ام انتخاب می‌شود و چون به انتخاب ظرف‌های خیلی قبل‌تر وابسته نیست یک فرایند مارکوف است.
معماری مدل پنهان مارکوف
شکل زیر معماری کلی یک نمونه HMM را نشان می‌دهد. هر شکل بیضی یک متغیر تصادفی است که می‌تواند هر عددی از مقادیر را انتخاب کند. متغیر تصادفی x(t) یک حالت پنهان در زمان t و متغیر تصادفی y(t) مشاهده در زمانt است. فلش‌ها به معنای وابستگی‌های شرطی می‌باشند. از شکل مشخص است که توزیع احتمال شرطی متغیر پنهان x(t)، در همهٔ زمان هایt مقداری را برایx ارائه می‌دهد که فقط به مقدار متغیر پنهان x(t-1) وابسته است: مقادیر در زمان‌های t-2 و قبل‌تر از آن هیچ اثری ندارند. این مشخصهٔ مارکف نامیده می‌شود. به‌طور مشابه، مقدار متغیر مشاهده‌ایy(t) تنها به مقدار متغیر پنهانx(t) (هر دو در زمان خاص t) بستگی دارد. در حالت استاندارد مدل پنهان مارکوف که در اینجا در نظر گرفته شده‌است، فضای حالت متغیرهای پنهان گسسته است؛ درحالی‌که متغیرهای مشاهده‌ای می‌توانند گسسته یا پیوسته (از توزیع گوسین) باشند.
در مدل پنهان مارکوف دو نوع پارامتر وجود دارد:احتمال جابه‌جایی‌ها (بین حالات) و احتمال خروجی‌ها (یا مشاهدات). احتمال جابه‌جایی نحوهٔ انتقال از حالت t-1 به t را کنترل می‌کند.
فضای حالت پنهان شامل N مقدار ممکن برای حالات است. متغیر پنهان در زمان t می‌تواند هر یک از این مقادیر را اختیار کند. احتمال جابجایی احتمال این است که در زمان t در حالت k (یکی از حالات ممکن) و در زمان t+1 در حالت k1 باشیم. بنابرین در کل N^2احتمال جابجایی وجود دارد. (مجموع احتمالات جابجایی از یک حالت به تمام حالتهای دیگر ۱ است)
احتمال خروجی، احتمال رخ دادن هر یک از اعضای مجموعهٔ مشاهده‌ای را برای هر حالت پنهان ممکنه مشخص می‌سازد که می‌تواند از یک توزیع احتمال پیروی کند. تعداد اعضای مجموعهٔ مشاهده‌ای بستگی به طبیعت متغیر مشاهده‌ای دارد.
مسایلی که به کمک مدل پنهان مارکوف حل می‌شود
با توجه به پارامترهای مدل پنهان مارکوف، می‌توانیم مسایلی به صورت زیر را حل کنیم.
یادگیری
وظیفه یادگیری در HMM، یافتن بهترین احتمالات جابجایی‌ها و خروجی‌ها بر اساس یک دنباله یا دنباله‌هایی از خروجی هاست. معمولاً این پارامترها به وسیله متد maximum likelihood بر اساس خروجی داده شده تخمین زده می‌شوند. هیچ الگوریتم قطعی برای حل این مسئله وجود ندارد ولی برای پیدا کردن maximum likelihood محلی می‌توان از الگوریتم‌های کارایی مانند Baum-welch algorithmو یا Baldi-chauvin algorithmاستفاده کرد. الگوریتم Baum-Welch نمونه‌ای از الگوریتم forward-backwardو به صورت خاص موردی از الگوریتم expectation-maximization می‌باشد.
یک مثال ملموس
دو دوست به نام‌های آلیس و باب را در نظر بگیرید. آن‌ها دور از هم زندگی کرده و هر روز دربارهٔ کارهای روزمره‌شان با هم تلفنی صحبت می‌کنند. فعالیت‌های باب شامل "قدم زدن در پارک"،"خرید کردن" و "تمیز کردن آپارتمان" می‌شود. انتخاب اینکه هر روز کدام کار را انجام دهد منحصراً بستگی به هوای همان روز دارد. آلیس اطلاع دقیقی از هوای محل زندگی باب نداشته ولی از تمایلات کلی وی آگاه است (بنا به نوع هوا چه کاری را دوست دارد انجام دهد). بر اساس گفته‌های باب در پایان هر روز، آلیس سعی می‌کند هوای آن روز را حدس بزند. آلیس هوا را یک زنجیرهٔ گسستهٔ مارکوف می‌پندارد که دو حالت "بارانی" و "آفتابی" دارد. اما به‌طور مستقیم هوا را مشاهده نمی‌کند؛ بنابراین، حالات هوا بر او پنهان است. در هر روز احتمال اینکه باب به "قدم زدن"،"خرید کردن" و "تمیز کردن"بپردازد بستگی به هوا داشته و دارای یک احتمال مشخص است. مشاهدات مسئله شرح فعالیت‌هایی است که باب در انتهای هر روز به آلیس می‌گوید.
آلیس اطلاعات کلی دربارهٔ هوای محل زندگی باب و اینکه در هر نوع آب و هوا با چه احتمالی چه کار انجام می‌دهد را دارد. به عبارت دیگر پارامترهای مسئله HMM معلوم هستند که در کد زیر مشاهده می‌شوند:
در این کد start_probability نمایانگر احتمال رخ دادن هر یک از حالات HMM (بارانی یا آفتابی) در روز اولی که باب با آلیس صحبت می‌کند می‌باشد.transition_probability نمایانگر تغییر هوا بر اساس قواعد زنجیرهٔ مارکو است. به‌طور مثال اگر امروز بارانی باشد به احتمال ۳۰٪فردا آفتابی است.emition_probability نمایانگر این است که باب علاقه دارد که در هر هوایی چه کار کند به‌طور مثال در هوای بارانی با احتمال ۵۰٪ آپارتمانش را تمیز کرده یا در هوای آفتابی با احتمال ۶۰٪در پارک قدم می‌زند.
تاریخچه
مدل پنهان مارکوف برای اولین بار در مجموعه‌مقالات آماری leonard E.Baum و سایر نویسندگان در نیمه دوم دهه ۱۹۶۰ توضیح داده شد. یکی از اولین کاربردهای HMM تشخیص گفتار بوده که در اواسط دههٔ ۱۹۷۰ شروع شد. HMM در نیمهٔ دوم ۱۹۸۰ وارد حوزهٔ آنالیز دنباله‌های بیولوژیکی، به‌طور خاص DNA شد. از آن پس، کاربرد آن در بیوانفورماتیک گسترش یافت.
انواع مدل پنهان مارکوف
مدل پنهان مارکوف می‌تواند فرایندهای پیچیده مارکوف را که حالتها بر اساس توزیع احتمالی مشاهدات را نتیجه می‌دهند، مدل کند. به‌طور مثال اگر توزیع احتمال گوسین باشد در چنین مدل مارکوف پنهان خروجی حالتها نیز از توزیع گوسین تبعیت می‌کنند. علاوه بر این مدل پنهان مارکوف می‌تواند رفتارهای پیچیده‌تر را نیز مدل کند. جایی که خروجی حالت‌ها از ترکیب دو یا چند توزیع گوسین پیروی کند که در این حالت احتمال تولید یک مشاهده از حاصلضرب گوسین انتخاب شدهٔ اولی در احتمال تولید مشاهده از گوسین دیگر به دست می‌آید.
فرایند مارکوف گسسته
یک سیستم مانند شکل زیر را که در هر لحظه در یکی از حالت متمایز S1,... ,SN است در نظر بگیرید. در زمان‌های گسسته و با فواصل منظم، حالت سیستم با توجه به مجموعه‌ای از احتمالات تغییر می‌کند. برای زمان‌های… ,t=۱٬۲ حالت در لحظه t را با qt نشان می‌دهیم. برای یک توصیف مناسب از سیستم فعلی نیاز به دانستن حالت فعلی در کنار تمام حالات قبلی می‌باشد. برای یک حالت خاص از زنجیره مارکوف مرتبه اول، توصیف احتمالاتی تنها با حالت فعلی و حالت قبلی مشخص می‌شود.
حال تنها فرایندهایی را در نظر می‌گیریم که در آن‌ها سمت راست رابطه فوق مستقل از زمان است و به همین دلیل ما مجموعه‌ای از احتمالات انتقال بین حالت‌ها را خواهیم داشت.
که در آن احتمال انتقال بین حالات دارای خواص زیر است.
a_{ij}\ge0
۱- مدل مارکوف مرتبه صفر
یک مدل مارکوف از مرتبه صفر هیچ حافظه‌ای ندارد و برای هر t و t' در دنباله سمبل‌ها، خواهد بود. مدل مارکوف از مرتبه صفر مانند یک توزیع احتمال چند جمله‌ای می‌باشد.
۲- مدل مارکوف مرتبه اول
یک مدل مارکوف مرتبه اول دارای حافظه‌ای با طول ۱ می‌باشد. توزیع احتمال در این مدل به صورت زیر مشخص می‌شود.
تعریف فوق مانند این است که k مدل مارکوف در مرتبه صفر برای هر \ S_j داشته باشیم.
۳- مدل مارکوف مرتبه m ام
مرتبه یک مدل مارکوف برابر است با طول حافظه‌ای که مقادیر احتمال ممکن برای حالت بعدی به کمک آن محاسبه می‌شود. برای مثال، حالت بعدی در یک مدل مارکوف از درجه ۲ (مدل مارکوف مرتبه دوم) به دو حالت قبلی آن بستگی دارد.
مثال ۱: برای مثال اگر یک سکه معیوب A داشته باشیم که احتمالات شیر یا خط آمدن برای آن یکسان نباشد، می‌توان آن را با یک مدل مارکوف درجه صفر با استفاده از احتمالات (pr(H و (pr(H توصیف نمود.
pr(H)=0.6, pr(T)=۰٫۴
مثال ۲: حال فرض کنید که سه سکه با شرایط فوق در اختیار داریم. سکه‌ها را با اسامی B, A و C نام‌گذاری می‌نماییم. آنگاه برای توصیف روال زیر به یک مدل مارکوف مرتبه اول نیاز داریم: a) سکه X را پرتاب می‌کنیم و نتیجه را می‌نویسیم.
b) سکه C را نیز پرتاب می‌کنیم.
c) اگر سکه C خط آمد، آنگاه سکه X را تغییر می‌دهیم (A را با B یا B را با A جایگزین می‌کنیم) و در غیر این صورت تغییری در سکه‌ها نمی‌دهیم.
انجام روال فوق مدل مارکوف مرتبه اول زیر را نتیجه خواهد داد.
یک پردازش مارکوفی مانند نمونه فوق در طول پیمایش احتمالات، یک خروجی نیز خواهد داشت. یک خروجی نمونه برای پردازش فوق می‌تواند به شکل HTHHTHHttthtttHHTHHHHtthtthttht باشد. مدل مارکوف فوق را می‌توان به صورت نموداری از حالات و انتقال‌ها نیز نشان داد. کاملاً مشخص است که این‌گونه بازنمایی از مدل مارکوف مانند بازنمایی یک ماشین انتقال حالت محدود است که هر انتقال با یک احتمال همراه می‌باشد
مدل پنهان مارکوف (HMM)
تا اینجا ما مدل مارکوف، که در آن هر حالت متناظر با یک رویداد قابل مشاهده بود را معرفی نمودیم. در این بخش تعریف فوق را گسترش می‌دهیم، به این صورت که در آن، مشاهدات توابع احتمالاتی از حالتها هستند. در این صورت مدل حاصل یک مدل تصادفی با یک فرایند تصادفی زیرین است که پنهان است و تنها توسط مجموعه‌ای از فرایندهای تصادفی که دنباله مشاهدات را تولید می‌کنند قابل مشاهده است.
برای مثال فرض کنید که شما در یک اتاق هستید و در اتاق مجاور آن فرد دیگری سکه‌هایی را به هوا پرتاب می‌کند و بدون اینکه به شما بگوید این کار را چگونه انجام می‌دهد و تنها نتایج را به اطلاع شما می‌رساند. در این حالت شما با فرایند پنهان انداختن سکه‌ها و با دنباله‌ای از مشاهدات شیر یا خط مواجه هستید. مسئله‌ای که اینجا مطرح می‌شود چگونگی ساختن مدل مارکوف به منظور بیان این فرایند تصادفی است. برای مثال اگر تنها مشاهدات حاصل از انداختن یک سکه باشد، می‌توان با یک مدل دو حالته مسئله را بررسی نمود. یک مدل پنهان مارکوف را می‌توان با تعیین پارامترهای زیر ایجاد نمود:
تعداد حالات ممکن: تعداد حالتها در موفقیت مدل نقش به سزایی دارد و در یک مدل پنهان مارکوف هر حالت با یک رویداد متناظر است. برای اتصال حالتها روش‌های متفاوتی وجود دارد که در عمومی‌ترین شکل تمام حالتها به یکدیگر متصل می‌شوند و از یکدیگر قابل دسترسی می‌باشند. تعداد مشاهدات در هر حالت: تعداد مشاهدات برابر است با تعداد خروجیهایی که سیستم مدل شده خواهد داشت.
N تعداد حالتهای مدل M تعداد سمبلهای مشاهده در الفبا، اگر مشاهدات گسسته باشند آنگاه M یک مقدار نا محدود خواهد داشت.
که در آن \ q_{t}بیانگر حالت فعلی می‌باشد. احتمالات انتقال باید محدودیتها طبیعی یک توزیع احتمال تصادفی را برآورده نمایند. این محدودیتها شامل موارد زیر می‌گردند
برای حالات مدل ارگودیک برای تمامi وjها مقدار\ a_{ij} بزرگتر از صفر است و در موردی که اتصالی بین حالات وجود ندارد\ a_{ij}=0 است.
توزیع احتمال مشاهدات: یک توزیع احتمال برای هر یک از حالتها
که در آن \ v_{k} بیانگرkامین سمبل مشاهده شده در الفبا است و\ o_{t} بیانگر بردار پارامترهای ورودی فعلی می‌باشد. در مورد مقادیر احتمال حالتها نیز شرایط موجود در نظریه احتمال باید رعایت گردند.
اگر مشاهدات به صورت پیوسته باشند، باید به جای احتمالهای گسسته از یک تابع چگالی احتمال پیوسته استفاده شود. معمولاً چگالی احتمال به کمک یک مجموع وزندار از M توزیع نرمال μ تخمین زده می‌شود.
که در آن \ \mu_{jm}،>,\ C_{jm},, به ترتیب ضریب بردار میانگین، ضریب وزندهی و ماتریس کواریانس می‌باشند. در رابطه فوق مقادیر\ c_{jm} باید شرایط زیر را ارضا نماید:
توزیع احتمال حالت آغازین
که در آن
به این ترتیب ما می‌توانیم یک مدل پنهان مارکوف با توزیع احتمال گسسته را با استفاده از سه‌گانه زیر مشخص نماییم.
همچنین یک مدل پنهان مارکوف با توزیع احتمال پیوسته به صورت زیر نشان داده می‌شود.
انواع مدل‌های پنهان مارکوف و HMM پیوسته
همان‌طور که گفته شد نوع خاصی از HMM وجود دارد که در آن تمام حالات موجود با یکدیگر متصل هستند. لیکن مدل مخفی مارکوف از لحاظ ساختار و اصطلاحاً توپولوژی انواع مختلف دارد. همان‌طور که گفته شد برای مدل ارگودیک برای تمام i و jها \ a_{ij}>0 است و ساختار مدل مثل یک گفتار کامل است که راسها در آن دارای اتصالات بازگشتی نیز می‌باشند. لیکن برای کاربردهای متفاوت و با توجه به پیچیدگی فرایند نیاز به ساختار متفاوتی وجود دارد. از جمله این ساختارها که به شکل گسترده‌ای در کاربردهای شناسایی گفتار مبتنی بر واج و شناسایی گوینده مورد استفاده قرار می‌گیرد، مدل چپ به راست یا مدل بکیس است. این مدل که ساختار آن را در شکل ۲ نیز می‌بینید، دارای اتصالات چپ به راست است و برای مدل کردن سیگنالهایی که خواص آن‌ها با زمان تغییر می‌کند مورد استفاده قرار می‌گیرد. در مدل چپ به راست تنها یک حالت ورودی وجود دارد که همان حالت اول است و به این ترتیب:
مدلهای ارگودیک و چپ به راست مدل‌های HMM پایه هستند و در پردازش گفتار نیز بیشترین کاربرد را دارا می‌باشند. هرچند می‌توان با اتصال چندین مدل یا تغییر در ساختار اتصالات آن مدلهایی با انعطاف‌پذیری بیشتری ایجاد نمود. شکل ۲-ج یک نمونه از مدل موازی چپ به راست، که شامل دو مدل چپ به راست است، را نشان می‌دهد.
در قسمت‌های قبل مدل‌های HMM برای مجموعه مشاهدات گسسته را مورد بررسی قرار دادیم. اگر چه می‌توان با چندی‌سازی تمام فرایندهای پیوسته را به فرایندهای با دنباله مشاهدات گسسته تبدیل نمود، اما این کار ممکن است باعث افت مدل شود. در مدل HMM پیوسته احتمال قرار گرفتن مشاهدات در یک حالت را با توابع چگالی احتمال نشان می‌دهند. در این شرایط برای هر حالت i و ورودی O، احتمال مشاهده \ b_t(O) به صورت یک توزیع شامل M مخلوط نشان داده می‌شود:
مدل مخلوط گاوسی
مدل مخلوط گوسی یکی از مهمترین روش‌های مدل کردن سیگنال است که در واقع شبیه یک HMM یک حالته است که تابع چگالی احتمال آن حالت دارای چندین مخلوط نرمال می‌باشد. احتمال تعلق بردار آزمایشیd به یک مدل مخلوط گاوسی دارای M مخلوط به شکل زیر بیان می‌شود:
که در آن \ c_t وزن مخلوط \mu_t و \Sigma_tبه ترتیب بردار میانگین و ماتریس کوواریانس توزیع نرمال هستند. ماتریس کوواریانس مدل GMM معمولاً به صورت قطری در نظر گرفته می‌شود، گرچه امکان استفاده از ماتریس کامل نیز وجود دارد.
برای به‌دست آوردن پارامترهای مدل GMM، شامل وزن مخلوط‌های گاوسی و میانگین و کواریانس توزیع‌ها، از الگوریتم ماکزیمم نمودن امید ریاضی(EM)استفاده می‌شود. باید توجه داشت که تعداد مخلوطهای گاوسی با تعداد نمونه‌های موجود آموزشی رابطه مستقیم دارند و نمی‌توان با مجموعه داده‌ای ناچیز یک مدل GMM دارای تعداد بیش از حد از مخلوطها را آموزش داد. در تشکیل و آموزش مدل GMM مانند تمام روش‌های تشکیل مدل رعایت نسبت میزان پیچیدگی مدل و نمونه‌های آموزشی الزامی می‌باشد.
فرضیات تئوری مدل پنهان مارکوف
برای اینکه مدل پنهان مارکوف از لحاظ ریاضی و محاسباتی قابل بیان باشد فرضهای زیر در مورد آن در نظر گرفته می‌شود.
۱- فرض مارکوف
با داشتن یک مدل پنهان مارکوف، احتمال انتقال از حالت i به حالت j به صورت زیر تعریف می‌شود:
به بیان دیگر فرض می‌شود که حالت بعدی تنها به حالت فعلی بستگی دارد. مدل حاصل از فرض مارکوف یک مدل HMM مرتبه صفر می‌باشد. در حالت کلی، حالت بعدی می‌تواند با k حالت قبلی وابسته باشد. این مدل که مدل HMM مرتبه k ام گفته می‌شود، با استفاده از احتمالات انتقال به صورت زیر تعریف می‌گردد.
۲- فرض ایستایی (stationarity)
در اینجا فرض می‌شود که احتمال انتقال در بین حالات از زمان واقعی رخداد انتقال مستقل است. در این صورت می‌توان برا ی هر نوشت
۳- فرض استقلال خروجی
در این حالت فرض می‌شود که خروجی (مشاهدات) فعلی به صورت آماری از خروجی قبلی مستقل است. می‌توان این فرض را با داشتن دنباله‌ای از خروجی‌ها مانند بیان نمود:
آنگاه مطابق با این فرض برای مدل HMM با نام\ \lambda خواهیم داشت:
اگر چه بر خلاف دو فرض دیگر این فرض اعتبار کمتری دارد. در برخی حالات این فرضیه چندان معتبر نیست و موجب می‌شود که مدل HMM با ضعفهای عمده‌ای مواجه گردد.
مسئله ارزیابی و الگوریتم پیشرو (forward)
در این حالت مسئله این است که با داشتن مدل و دنباله مشاهدات  باید مقدار  را پیدا نماییم. می‌توانیم این مقدار را با روش‌های آماری مبتنی بر پارامترها محاسبه نماییم. البته این کار به محاسباتی با پیچیدگی \ O(N^T) احتیاج دارد. این تعداد محاسبات حتی برای مقادیر متوسط t نیز بسیار بزرگ است. به همین دلیل لازم است که راه دیگری برای این محاسبات پیدا نماییم. خوشبختانه روشی ارائه شده‌است که پیچیدگی محاسباتی کمی دارد و از متغیر کمکی \ a_t(i) با نام متغیر پیشرو استفاده می‌کند.>
متغیر پیشرو به صورت یک احتمال از دنباله مشاهدات تعریف می‌شود که در حالت i خاتمه می‌یابد. به بیان ریاضی:
آنگاه به سادگی مشاهده می‌شود که رابطه بازگشتی زیر برقرار است.
که در آن
با داشتن این رابطه بازگشتی می‌توانیم مقدار زیر را محاسبه نماییم.
و آنگاه احتمال به صورت زیر محاسبه خواهد شد:
پیچیدگی محاسباتی روش فوق که به الگوریتم پیشرو معروف است برابر با \ O(N^2T) است، که در مقایسه با حالت محاسبه مستقیم که قبلاً گفته شد، و دارای پیچیدگی نمایی بود، بسیار سریعتر است.
روشی مشابه روش فوق را می‌توان با تعیین متغیر پسرو، \beta_t(i)، به عنوان احتمال جزئی دنباله مشاهدات در حالت i تعریف نمود. متغیر پیشرو را می‌توان به شکل زیر نمایش داد.
مانند روش پیشرو یک رابطه بازگشتی به شکل زیر برای محاسبه \beta_t(i) وجود دارد.
می‌توان ثابت کرد که
آنگاه می‌توان با کمک هر دو روش پیشرو و پسرو مقدار احتمال را محاسبه نمود.
رابطه فوق بسیار مهم و مفید است و بخصوص برای استخراج روابط آموزش مبتنی بر گرادیان لازم می‌باشد.
مسئله کد گشایی و الگوریتم ویتربی (Viterbi Algorithm)
در این حالت می‌خواهیم با داشتن دنباله مشاهدات و مدل  دنباله حالات بهینه  برای تولید  را به‌دست آوریم.
یک راه حل این است که محتمل‌ترین حالت در لحظه t را به‌دست آوریم و تمام حالات را به این شکل برای دنبالهٔ ورودی به‌دست آوریم. اما برخی مواقع این روش به ما یک دنبالهٔ معتبر و بامعنا از حالات را نمی‌دهد. به همین دلیل، باید راهی پیدا کرد که یک چنین مشکلی نداشته باشد.
در یکی از این روش‌ها که با نام الگوریتم Viterbi شناخته می‌شود، دنباله حالات کامل با بیشترین مقدار نسبت شباهت پیدا می‌شود. در این روش برای ساده کردن محاسبات متغیر کمکی زیر را تعریف می‌نماییم.
که در شرایطی که حالت فعلی برابر با i باشد، بیشترین مقدار احتمال برای دنباله حالات و دنباله مشاهدات در زمان t را می‌دهد. به همین ترتیب می‌توان روابط بازگشتی زیر را نیز به‌دست‌آورد.
که در آن
به همین دلیل روال پیدا کردن دنباله حالات با بیشترین احتمال از محاسبهٔ مقدار و با کمک رابطهٔ فوق شروع می‌شود. در این روش در هر زمان یک اشاره گر به حالت برنده قبلی خواهیم داشت. در نهایت حالت \ j^* را با داشتن شرط زیر به‌دست می‌آوریم.
و با شروع از حالت \ j^*، دنباله حالات به شکل بازگشت به عقب و با دنبال کردن اشاره گر به حالات قبلی به‌دست می‌آید. با استفاده از این روش می‌توان مجموعه حالات مورد نظر را به‌دست‌آورد. این الگوریتم را می‌توان به صورت یک جستجو در گراف که نودهای آن برابر با حالتها مدل HMM در هر لحظه از زمان می‌باشند نیز تفسیر نمود
مسئله یادگیری
به‌طور کلی مسئله یادگیری به این موضوع می‌پردازد که چگونه می‌توان پارامترهای مدل HMM را تخمین زد تا مجموعه داده‌های آموزشی به بهترین نحو به کمک مدل HMM برای یک کاربرد مشخص بازنمایی شوند. به همین دلیل می‌توان نتیجه گرفت که میزان بهینه بودن مدل HMM برای کاربردهای مختلف، متفاوت است. به بیان دیگر می‌توان از چندین معیار بهینه‌سازی متفاوت استفاده نمود، که از این بین یکی برای کاربرد مورد نظر مناسب تر است. دو معیار بهینه‌سازی مختلف برای آموزش مدل HMM وجود دارد که شامل معیار بیشترین شباهت (ML) و معیار ماکزیمم اطلاعات متقابل (Maximum Mutual Information (MMI)) می‌باشند. آموزش به کمک هر یک از این معیارها در ادامه توضیح داده شده‌است.
معیار بیشترین شباهت((Maximum Likelihood (ML)
در معیار ML ما سعی داریم که احتمال یک دنباله ورودی \ O^w که به کلاس w تعلق دارد را با داشتن مدل HMM همان کلاس به‌دست آوریم. این میزان احتمال برابر با نسبت شباهت کلی دنبالهٔ مشاهدات است و به صورت زیر محاسبه می‌شود.
اگر چه هیچ راه حل تحلیلی مناسبی برای مدل وجود ندارد که مقدار \ L_{tot} را ماکزیمم نماید، لیکن می‌توانیم با استفاده از یک روال بازگشتی پارامترهای مدل را به شکلی انتخاب کنیم که مقدار ماکزیمم به‌دست آید. روش Baum-Welch یا روش مبتنی بر گرادیان از جملهٔ این روش‌ها هستند.
الگوریتم بام- ولش
این روش را می‌توان به سادگی و با محاسبه احتمال رخداد پارامترها یا با محاسبه حداکثر رابطه زیر بر روی تعریف نمود.
یکی از ویژگی‌های مخصوص این الگوریتم این است که همگرایی در آن تضمین شده‌است. برای توصیف این الگوریتم که به الگوریتم پیشرو- پسرو نیز معروف است، باید علاوه بر متغیرهای کمکی پیشرو و پسرو که قبلاً تعریف شده‌اند، متغیرهای کمکی بیشتری تعریف شود. البته می‌توان این متغیرها را در قالب متغیرهای پیشرو و پسرو نیز تعریف نمود.
اولین متغیر از این دست احتمال بودن در حالت i در زمان t و در حالت j در زمان t+1 است، که به صورت زیر تعریف می‌شود.
این تعریف با تعریف زیر معادل است.
می‌توان این متغیر را با استفاده از متغیرهای پیشرو و پسرو به صورت زیر تعریف نمود.
متغیر دوم بیانگر احتمال پسین حالت i با داشتن دنباله مشاهدات و مدل پنهان مارکوف می‌باشد و به صورت زیر بیان می‌شود.
این متغیر را نیز می‌توان در قالب متغیرهای پیشرو و پسرو تعریف نمود.
رابطه بین دو متغیر فوق به صورت زیر بیان می‌شود.
اکنون می‌توان الگوریتم آموزش بام – ولش را با ماکزیمم کردن مقدار به‌دست‌آورد. اگر مدل اولیهٔ ما باشد، می‌توانیم متغیرهای پسرو و پیشرو و متغیرهای \xi و \gamma را تعریف نمود. مرحلهٔ بعدی این است که پارامترهای مدل را با توجه به روابط بازتخمین زیر به‌روزرسانی کنیم.
فرمول‌های بازتخمین را می‌توان به‌راحتی به شکلی تغییر داد که با توابع چگالی پیوسته نیز قابل استفاده باشند.
الگوریتم حداکثرسازی امید ریاضی (Expectation Maximization)
الگوریتم حداکثرسازی امید ریاضی یا EM به عنوان یک نمونه از الگوریتم بام – ولش در آموزش مدل‌های HMM مورد استفاده قرار می‌گیرد. الگوریتم EM دارای دو فاز تحت عنوان Expectation و Maximization است. مراحل آموزش مدل در الگوریتم EM به صورت زیر است. روال فوق تا زمانی که میزان نسبت شباهت نسبت به مرحله قبل بهبود مناسبی داشته باشد ادامه می‌یابد.
روش مبتنی بر گرادیان
در روش مبتنی بر گرادیان هر پارامتر\ \Theta از مدل \ \lambdaبا توجه به رابطه زیر تغییر داده می‌شود.
که در آن مقدار J با ید مینیمم شود. در این حالت خواهیم داشت.
از آنجا که مینیمم کردن J معادل است با مینیمم کردن\ L_{tot}نیاز است است تا معیار ML بهینه به‌دست آید. آنگاه مسئله، یافتن مقدار مشتق برای تمام پارامترهای\ \Thetaاز مدل است. این کار را می‌توان به سادگی با استفاده از مقدار\ L_{tot}
با مشتق گرفتن از رابطهٔ قبل به این نتیجه دست می‌یابیم:
از آنجا که در رابطهٔ فوق مقدار بر حسب به‌دست می‌آید، می‌توان رابطه به‌دست‌آورد.
در روش مبتنی بر گرادیان، مقدار را باید برای پارامترهای \ a_{g} (احتمال انتقال) و \ b_{g} (احتمال مشاهدات) به‌دست‌آورد.
استفاده از مدل HMM در شناسایی گفتار
بحث شناسایی اتوماتیک گفتار را می‌توان از دو جنبه مورد بررسی قرار داد. مدل پنهان مارکوف (HMM) تلاشی است برای مدل‌سازی آماری دستگاه تولید گفتار و به همین دلیل به اولین دسته از روش‌های شناسایی گفتار تعلق دارد. در طول چندین سال گذشته این روش به عنوان موفقترین روش در شناسایی گفتار مورد استفاده قرار گرفته‌است. دلیل اصلی این مسئله این است که مدل HMM قادر است به شکل بسیار خوبی خصوصیات سیگنال گفتار را در یک قالب ریاضی قابل فهم تعریف نماید.
در یک سیستم ASR مبتنی بر HMM قبل از آموزش HMM یک مرحله استخراج ویژگی‌ها انجام می‌گردد. به این ترتیب ورودی HMM یک دنباله گسسته از پارامترهای برداری است. بردارهای ویژگی می‌تواند به یکی از دو طریق بردارهای چندی‌سازی شده یا مقادیر پیوسته به مدل HMM آموزش داده شوند. می‌توان مدل HMM را به گونه‌ای طراحی نمود که هر یک از این انواع ورودیها را دریافت نماید. مسئله مهم این است که مدل HMM چگونه با طبیعت تصادفی مقادیر بردار ویژگی سازگاری پیدا خواهد کرد.
استفاده از HMM در شناسایی کلمات جداگانه
در حالت کلی شناسایی واحدهای گفتاری جدا از هم به کاربردی اطلاق می‌شود که در آن یک کلمه، یک زیر کلمه یا دنباله‌ای از کلمات به صورت جداگانه و به تنهایی شناسایی شود. باید توجه داشت که این تعریف با مسئله شناسایی گفتار گسسته که در آن گفتار به صورت گسسته بیان می‌شود متفاوت است. در این بین شناسایی کلمات جداگانه کاربرد بیشتری به نسبت دو مورد دیگر دارد و دو مورد دیگر بیشتر در عرصه مطالعات تئوری مورد بررسی قرار می‌گیرند. برای این کاربرد راه حلهای مختلفی وجود دارد زیرا معیارهای بهینه‌سازی متفاوتی را برای این منظور معرفی شده‌است و الگوریتمهای پیاده‌سازی شده مختلفی نیز برای هر معیار موجود است. این مسئله را از دو جنبه آموزش و شناسایی مورد بررسی قرار می‌دهیم.
آموزش
فرض می‌کنیم که فاز پیش پردازش سیستم دنباله مشاهدات زیر را تولید نماید:
پارامترهای اولیه تمام مدل‌های HMM را با یک مجموعه از مقادیر مشخص مقدار دهی می‌نماییم.
در آغاز این مسئله را برای حالت clamped در نظر بگیرید. از آنجایی که ما برای هر کلاس از واحدها یک HMM داریم، می‌توانیم مدلاز کلاس l را که دنباله مشاهدات فعلی به آن مربوط می‌شود، را انتخاب نماییم.
برای حالت free نیز به مانند حالت قبل می‌توان مقدار نسبت شباهت را به‌دست‌آورد.
که در آن \ L_{m}^{I}بیانگر میزان شباهت دنبالهٔ مشاهدات فعلی به کلاس l در مدل است.
شناسایی
در مقایسه با آموزش، روال شناسایی بسیار ساده‌تر است. الگوریتم دنبالهٔ مشاهدات موردنظر را دریافت می‌کند.
در این حالت نرخ شناسایی به صورت نسبت بین واحدهای شناسایی صحیح به کل واحدهای آموزشی حساب می‌شود.
اندیس درمیان ۱
درمیان ۱ یک اندیس فلزی است که در حوالی شهر سر بیشه استان خراسان قرار دارد و مادهٔ معدنی موجود در آن، مس است.
ماریا نامووا
ماریا نامووا (زاده ۲۳ ژوئن ۱۹۷۳) خوانندهٔ اهل لتونی است.
او در سال ۲۰۰۲ برنده مسابقه یوروویژن شد.
انزو زیدان
انزو الن زیدان فرناندز (Enzo Alan Zidane Fernández؛ زادهٔ )، بازیکن فوتبال اهل فرانسه است.
وی فرزند زین الدین زیدان، بازیکن فوتبال سابق و سرمربی فرانسوی رئال مادرید است.