انجمن کامپیوتر ایران

در اين مقاله يک طبق ه بندي کننده با ساختار ترکي بي ارائه شده که در آن از مدل مخفي مارکو ف (HMM) و بردارهاي پشتيبان ماشين (SVM) بصورت سريال به منظور بهبود طبقه بندي استفاده شده است. در اين ترکيب از مزاياي هر دو طبق هبندي کننده فوق استفاده شده، زيرا HMM توان ايي کار کردن با داد ه هاي ديناميک و سلسله مراتبي را داشت ه در حاليکه SVM عموميت بهتري مخصوصاً بر اي کلاسهاي با تعداد داد ههاي محدود دار د. در مرحله اول از طبقه بندي کننده HMM استفاده شده و بر اي حل مسأله عدم قط عيت آ ن، در مرحله بعد SVM به کار گرفته شده اس ت. همچنين بر اي بالا بردن کارا يي طبقه بندي کننده SVM از نسخه وزن دار شده آن استفاده شده که وزن دا د ها را بر اساس HMM ت عيين م يکند. روش ارائه شده در اين تحقيق بررو ي پايگاه داده هاي Cancer و Diabetes, Glass, Iris اعمال شده که نتايج حاکي از برتري اين روش ترکيبي برهر دو روش HMM و نسخه وزن دار شده SVM ميباشد.