本文關鍵詞：一種混沌人工魚群算法對SVM參數(shù)的優(yōu)化及應用

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【摘要】：通過結合混沌模型實現(xiàn)對人工魚群算法中各行為的改進,提出了一種混沌人工魚群算法(CAFSA)優(yōu)化SVM參數(shù)的方法,并采用測試函數(shù)進行測試和比較,再將尋優(yōu)的參數(shù)運用到一個非特定人、孤立詞的語音識別系統(tǒng)中.實驗結果表明,在不同低信噪比和不同詞匯量的條件下,基于混沌人工魚群算法的SVM模型與基于基本人工魚群算法的SVM模型相比,收斂速度明顯加快,語音識別率也有不同程度的提高.
【作者單位】： 太原理工大學信息工程學院;
【關鍵詞】： 混沌人工魚群算法 支持向量機 參數(shù)優(yōu)化 語音識別
【基金】：山西省科技攻關(社會發(fā)展)項目(20120313013-6) 山西省青年科技研究基金(2013021016-1)
【分類號】：TP18;TN912.34
【正文快照】： 1引言支持向量機[1](SVM)算法是一種研究有限樣本預測的特殊機器學習方法,具有泛化能力強、維數(shù)不敏感、收斂到全局最優(yōu)等特點,可以有效地解決過學習、欠學習及“維數(shù)災難”等問題[2].但影響支持向量機性能的一個重要因素是參數(shù)的選擇問題.因此,研究支持向量機參數(shù)的優(yōu)化方法,

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本文編號：873584