A Bayesian approach to learning Hidden Markov model topology with applications to biological sequence analysis In der statistischen Modellierung und der statistischen Mustererkennung werden Hidden Markov Modelle (HMM) in zahlreichen Anwendungsgebieten erfolgreich eingesetzt. Dabei besteht ein fundamentales Problem in der Auswahl der zugrundeliegenden Architektur bzw. Topologie also der Anzahl der Zustände des HMMs und der zwischen ihnen erlaubten Übergänge. Dies gilt insbesondere wenn das Wissen aus dem Anwendungsbereich unzureichend für eine gesicherte Topologie Wahl ist oder bei der sogenannten black box Modellierung. Die Bedeutung der HMM Topologie ergibt sich aus der Tatsache daß eine zu große Anzahl an Zuständen zu unverläßlichen Parameterschätzungen führt und andererseits eine zu geringe Anzahl an Zuständen es nicht erlaubt relevante statistische Eigenschaften der Datenquelle zu modellieren. Wir haben einen Algorithmus entwickelt der ausgehend von Sequenzdaten die von einem ergodischen Prozess erzeugt wurden ein HMM samt Topologie und Parametern lernt. Der dafür benutzte Bayes\\sche Ansatz erlaubt eine Steuerung der erzielten Generalisierung mittels einer a priori Verteilung über einen zentralen Parameter.