資料介紹
針對基于固定階Markov鏈模型的方法不能充分利用不同階次子序列結構特征的問題,提出一種基于多階Markov模型的符號序列貝葉斯分類新方法。首先,建立了基于多階次Markov模型的條件概率分布模型;其次,提出一種附后綴表的n一階子序列后綴樹結構和高效的樹構造算法,該算法能夠在掃描一遍序列集過程中建立多階條件概率模型;最后,提出符號序列的貝葉斯分類器,其訓練算法基于最大似然法學習不同階次模型的權重,分類算法使用各階次的加權條件概率進行貝葉斯分類預測。在三個應用領域實際序列集上進行了系列實驗,結果表明:新分類器對模型階數變化不敏感;與使用固定階模型的支持向量機等現有方法相比,所提方法在基因序列與語音序列上可以取得40%以上的分類精度提升,且可輸出符號序列Markov模型最優階數參考值。

Markov
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