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由于相互类别之间的相似性，文档分类、医学诊断或场景分类等多类别分类问题很难解决。为了获得良好的分类结果，必须使用可靠的工具。本文研究了使用对象作为属性的场景分类问题。分类过程由一个著名的数学工具：隐马尔可夫模型来建模。我们引入合适的关系，将隐马尔可夫模型的参数缩放为场景分类的变量。隐马尔可夫链的构造由权重度量和排序函数支持。最后，推理算法从离散马尔可夫链中提取出最合适的场景类别。为了提高分类过程的准确性，并行方法构造了几个离散马尔可夫链。我们对不同的数据集进行了大量测试，并将分类精度与一些最先进的方法进行了比较。所提出的方法以优于其他方法而与众不同<\/p> “，”DOI“：”10.4018\/ijcini.20211001.oa6“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2022,3,23]]，”date-time“：”2022-03-23T12:42:36Z“，”timestamp“：1648039356000}，”page“：1-30”，”source“：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：0，”title“：[”Hidden Markov Models Architecture建模的基于对象的场景分类“]，”前缀“：”104018“，”volume“：”15“，”author“：[{”given“：”Benrais“，”family“：”Lamine“，”sequence“：”first“，”affiliation“：[}”name“：”USTHB，Bab Ezzouar，Algeria“}]}，{”fixed“：”Baha“，”家庭“：”Nadia“，”序列“：”additional“，”从属关系“：[[{“name”：“USTHB、Bab Ezouar，阿尔及利亚”}]}]，”member“：”2432“，”container-title“：[”国际认知信息杂志cs和自然智能“]，“original-title”：[]，“language”：“ng”，“link”：[{“URL”：“https:\\/www.igi-global.com/viewtitle.aspx？TitleId=285523”，“content-type”：“unspecified”，“content-version”：“vor”，“intended-application”：“similarity-checking”}]，“deposed”：{“date-parts”：[2023,16]]，“date-time”：”2023-01-16T21:48:37Z“，“timestamp”：1673905717000}，“分数”：1，“资源”：{“主要”：{“URL”：“https:\/\/services.igi-global.com/resolvedoi\/resolve.aspx？doi=10.4018\/IJCINI.20211001.oa6”}}，“副标题”：[“”]，“短标题”：[]，“已发布”：{”日期-部件“：[[2022,3,23]]}，”引用计数“：0，”日志发布“：{问题”：“4”，“发布-打印”：{“日期-部件”：[2021,10]]}}“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.4018\/IJCINI.20211001.oa6”，“关系”：{}，“ISSN”：[“1557-3958”，“1557-39”]，“issn-type”：[{“value”：“1557-3958”