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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''强一致性'''：在标准假设下，对于任何固定的隐藏状态的根，最大似然估计量（MLE）序列收敛到真实参数值，即证明了MLE的强一致性。
# '''渐近正态性'''：在额外的正则性假设下，证明了在固定和非固定初始分布条件下，MLE的归一化估计量具有渐近正态分布，其协方差矩阵为[[Fisher信息矩阵]]的逆。
# '''几何遍历性质'''：证明了在几何遍历条件下，对于依赖于邻域的函数，分支[[马尔可夫链]]的似然贡献函数满足L2和几乎必然的收敛性。
这些结论为[[隐马尔可夫模型]]（HMM）和[[隐马尔可夫树]]（HMT）的参数估计提供了理论基础，特别是在模型参数的一致性和估计量的分布特性方面。