利用SVM的聚类算法在时间序列信号识别中的应用
Using SVM and HMM for Serial Signal Processing
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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.Abstract: To aim the problem of one dimensional signal processing and recognition, such as speech recognition, we propose a mixture SVM model instead of mixture Gaussian model for Hidden Markov model.The method can be used in other areas such as biometrics.
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