【摘 要】
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为弥补传统的基于隐Markov模型在前提假设上的不足,提出了二阶隐马尔可夫模型。在研究二阶隐马尔可夫模型和凝聚算法在时空序列分析的基础上,提出了一种新的基于HMM2的时间序
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:71173248);陕西社会科学基金(编号:13Q081);西安邮电大学青年教师科研基金项目(编号:ZL2012-30)资助
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为弥补传统的基于隐Markov模型在前提假设上的不足,提出了二阶隐马尔可夫模型。在研究二阶隐马尔可夫模型和凝聚算法在时空序列分析的基础上,提出了一种新的基于HMM2的时间序列凝聚算法。该算法应用HMM2对时间序列进行建模,合理考虑了概率和模型历史状态的关联性,按照相异度原则将序列聚成几个类,每个类用模型代表,进而对这些模型训练、合并及迭代得到聚类结果。实验比较了该算法与基于HMM算法的聚类质量,研究了聚类正确率与聚类数、距离正确率与模型距离的关系。结果表明,该算法比传统的基于HMM的聚类算法具有更好的性能。
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