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针对基于固定阶Markov链模型的方法不能充分利用不同阶次子序列结构特征的问题,提出一种基于多阶Markov模型的符号序列贝叶斯分类新方法。首先,建立了基于多阶次Markov模型的条件概率分布模型;其次,提出一种附后缀表的n-阶子序列后缀树结构和高效的树构造算法,该算法能够在扫描一遍序列集过程中建立多阶条件概率模型;最后,提出符号序列的贝叶斯分类器,其训练算法基于最大似然法学习不同阶次模型的权重,分类算法使用各阶次的加权条件概率进行贝叶斯分类预测。在三个应用领域实际序列集上进行了系列实验,结果表明: