【摘 要】
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隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是一种双重随机概率模型,已广泛应用于序列数据建模.针对符号序列分类中距离度量定义的困难,提出一种符号序列的预训练HMM分类新方
【机 构】
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福建师范大学数学与信息学院,数字福建环境监测物联网实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1805263,61672157),福建师范大学创新团队资助项目(IRTL1704)
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隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是一种双重随机概率模型,已广泛应用于序列数据建模.针对符号序列分类中距离度量定义的困难,提出一种符号序列的预训练HMM分类新方法.首先,定义一种基于HMM状态转移矩阵的序列距离新度量;其次,为得到不同序列在HMM隐状态共享条件下的状态转移矩阵,提出一种两阶段的预训练方法,先在所有序列上进行HMM预训练以学习所有序列共享的隐状态,再使用共享状态为每条序列进行训练得到各自的状态转移矩阵;最后用近邻分类器对符号序列进行基于距离的分类.在三个应用领域
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