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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(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)和高效的樹構(gòu)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(xùn)練算法基于最大似然法學(xué)習(xí)不同階次模型的權(quán)重，分類算法使用各階次的加權(quán)條件概率進(jìn)行貝葉斯分類預(yù)測。在三個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)嶋H序列集上進(jìn)行了系列實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明：新分類器對模型階數(shù)變化不敏感；與使用固定階模型的支持向量機(jī)等現(xiàn)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(yōu)階數(shù)參考值。
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