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基于“快速投票”算法的HMM/SVM混合识别模型及应用
被引量：
1
1
作者
罗泽举
朱思铭
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第5期215-217,227,共4页
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...
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%。
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关键词
hmm/svm模型
“快速投票”方法
内含子和启动子识别
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题名
基于“快速投票”算法的HMM/SVM混合识别模型及应用
被引量：
1
1
作者
罗泽举
朱思铭
机构
重庆工商大学计算机科学与信息工程学院
中山大学数学与计算科学学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第5期215-217,227,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.10371135)
文摘
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
Keywords
hmm/
svm
models, ＂Fast voting＂ algorithm, Intron and promoter recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于“快速投票”算法的HMM/SVM混合识别模型及应用
罗泽举
朱思铭
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007
1
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