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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(yōu)階數參考值。
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