本文選題：支持向量數(shù)據(jù)描述　切入點：多類分類　出處：《系統(tǒng)仿真學報》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：支持向量數(shù)據(jù)描述(SVDD)將多類樣本數(shù)據(jù)每一類用各自的超球來界定,顯著降低了二次規(guī)劃計算復雜度,更易于解決多類分類問題,因此在語音識別研究領域越來越受到廣泛關注,本文針對語音樣本分類中特征向量重疊和更新等問題,對現(xiàn)有的SVDD多類分類算法進行了改進,一方面,根據(jù)樣本所在空間位置,構造超球重疊域決策函數(shù);另一方面,基于類增量學習,實現(xiàn)超球類支持向量的動態(tài)改變。仿真實驗結果表明,本文所提方法明顯縮短了建模時間并且具有更好的識別性能。
[Abstract]:Support vector data description (SVDDD) defines each class of multi-class sample data with its own hypersphere, which significantly reduces the computational complexity of quadratic programming and makes it easier to solve the multi-class classification problem. Therefore, it has attracted more and more attention in the field of speech recognition. Aiming at the problem of feature vector overlap and updating in speech sample classification, this paper improves the existing SVDD multi-class classification algorithm. On the one hand, the hypersphere overlapping domain decision function is constructed according to the location of the sample space; on the other hand, the hypersphere overlapping domain decision function is constructed. Based on class increment learning, the dynamic change of hypersphere support vector is realized. The simulation results show that the proposed method shortens the modeling time and has better recognition performance.
【作者單位】： 山西財經(jīng)大學信息管理學院;太原理工大學;
【基金】：National Natural Science Foundation of China(61072087) Shanxi University of Finance&Economics School youth fund(QN2015014)
【分類號】：TN912.34

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本文編號：1609321