【摘 要】
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为提高机器学习性能,解决语音识别系统在噪声环境中识别率变差等问题,在分析支持向量机（SVM）模型抗噪性的基础上,提出一种基于生境共享机制的并行结构人工鱼群算法（PAFSA）优化SVM
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为提高机器学习性能,解决语音识别系统在噪声环境中识别率变差等问题,在分析支持向量机（SVM）模型抗噪性的基础上,提出一种基于生境共享机制的并行结构人工鱼群算法（PAFSA）优化SVM参数的方法。该算法对人工鱼群算法的循环主体进行改进,结合小生境技术的共享机制,在寻优的过程中维持样本个体的多样性,提高求解速度和解的精确性,并利用测试函数对该优化方法进行测试和比较,证明其有效性;用PAFSA对SVM中的惩罚因子C及高斯核参数γ进行优化,并将优选的参数用于一个非特定人、孤立词、中等词汇量的语音识别系统中。实验结
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