基于"快速投票"算法的HMM/SVM混合识别模型及应用

摘要：

提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)的双层过滤识别系统.根据隐马尔可夫模型训练中不同结构的序列其L值分布范围不同的特点,对传统多类"投票模型"进行改进,提出一种"快速投票"算法.先用HMM对人类内含子和外显子进行识别,同时,对于L值区域有重叠造成识别率较低的部分,再用支持向量机进行第二次识别过滤.这一模型克服了传统用单一HMM识别方法的不足,实现了HMM和SVM的优势互补.实验表明,用HMM/SVM进行两类识别,其平均识别率达到了90%,进行多类识别,平均识别率达到了91.5%.

关键词：HMM/SVM模型、"快速投票"方法、内含子和启动子识别

所属期刊栏目：34

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金10371135

在线出版日期：2007-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：215-217,227