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为达到更好的分类效果,提出一种基于邻域相似则序列相似猜想的序列分类方法,将样本序列所定义的有约束隐马尔可夫模型（HMM）空间转换到无约束HMM空间,在标准HMM处提取邻域信息,并将所有邻域信息导入到SVM中进行分类。实验结果表明,与其他经典序列分类方法相比,该方法能较大程度地提高分类效果及速度,同时也验证了最初猜想的正确性。