本文選題：貓群優(yōu)化算法 + 克隆擴(kuò)增�。� 參考：《模式識別與人工智能》2014年07期

【摘要】：在矢量量化的碼書設(shè)計過程中,針對傳統(tǒng)的LBG算法對初始碼書選取的依賴性及易陷入局部最優(yōu)的缺陷,提出基于免疫貓群優(yōu)化算法的矢量量化碼書設(shè)計.將整個種群分為搜索組和跟蹤組,運用克隆擴(kuò)增算子在搜尋組中進(jìn)行局部搜索,根據(jù)適應(yīng)度值大小調(diào)節(jié)變異個體數(shù)目,保持解的多樣性.運用動態(tài)疫苗提取與接種算子使跟蹤組個體基因與疫苗進(jìn)行交叉變異,向最優(yōu)解靠攏,防止無監(jiān)督交叉變異可能引起的退化現(xiàn)象.通過濃度平衡算子和選擇算子更新子代種群,防止種群"早熟".將訓(xùn)練出全局最優(yōu)碼書輸入到HMM模型進(jìn)行訓(xùn)練和識別,實驗結(jié)果表明,基于免疫貓群優(yōu)化算法的矢量量化碼書設(shè)計不依賴于初始碼書選取,魯棒性強且降低語音識別誤差率.
[Abstract]:In the course of codebook design of vector quantization (VQ), a novel codebook design based on immune Cat Swarm Optimization (IQSO) is proposed to overcome the dependence of the traditional LBG algorithm on the initial codebook selection and the defect that it is easy to fall into the local optimal condition. The whole population is divided into search group and tracking group. Local search is carried out in search group by clone amplification operator, and the number of variant individuals is adjusted according to fitness value, and the diversity of solution is maintained. Dynamic vaccine extraction and inoculation operators are used to make individual genes in the tracking group cross mutate with the vaccine in order to close to the optimal solution to prevent possible degradation caused by unsupervised crossover mutation. The concentration balance operator and the selection operator are used to renew the progeny population to prevent the population from precocity. The global optimal codebook is input into the HMM model for training and recognition. The experimental results show that the vector quantization codebook design based on immune cat swarm optimization algorithm does not depend on the initial codebook selection and is robust and reduces the speech recognition error rate.
【作者單位】： 天津理工大學(xué)智能計算及軟件新技術(shù)重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(No.61001174) 天津市高等學(xué)科科技發(fā)展基金項目(No.20071308)資助
【分類號】：TN912.34

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本文編號：1927395