利用SVM的聚类算法在时间序列信号识别中的应用

摘要：

　　研究了一维时间序列信号识别的问题。针对基于混合高斯模型的隐马尔科夫(HMM)编码准确率低的问题，提出了一种利用多个支持向量机构造混合支持向量机，从而为隐马尔科夫模型提供更精确的观测值编码和发生矩阵，能有效的提高HMM在语音信号识别或者文字识别中的准确率。本方法可以应用到语音识别，文字识别以及生物信息处理等领域。

关键词： 时间序列信号识别 隐马尔科夫模型 支持向量机 语音信号识别 文字识别 生物信息处理

作者: 汪永涛

作者单位: 安徽财贸职业学院电子信息系,安徽 合肥 230601

会议类型: 国内会议

会议名称: 2011年江苏省人工智能学术会议

会议地点: 徐州

会议语种:中文

页码: 182-184

在线出版日期: 2011-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）