一种混沌人工鱼群算法对SVM参数的优化及应用

朱文静; 白静

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一种混沌人工鱼群算法对SVM参数的优化及应用

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通过结合混沌模型实现对人工鱼群算法中各行为的改进,提出了一种混沌人工鱼群算法(CAFSA)优化SVM参数的方法,并采用测试函数进行测试和比较,再将寻优的参数运用到一个非特定人、孤立词的语音识别系统中.实验结果表明,在不同低信噪比和不同词汇量的条件下,基于混沌人工鱼群算法的SVM模型与基于基本人工鱼群算法的SVM模型相比,收敛速度明显加快,语音识别率也有不同程度的提高.

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来源
《微电子学与计算机》 |2016年第3期|89-93|共5页
作者
朱文静; 白静;
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作者单位

太原理工大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机软件;
关键词
混沌人工鱼群算法; 支持向量机; 参数优化; 语音识别;

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