【摘 要】
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提出了一种基于改进混合蛙跳算法的SVM训练算法.该算法保持了混合蛙跳算法参数少和容易实现的特点,同时通过模拟退火的降温过程来提高算法的进化速度和精度.并用耳语情感语音
【机 构】
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盐城纺织职业技术学院,东南大学信息科学与工程学院
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提出了一种基于改进混合蛙跳算法的SVM训练算法.该算法保持了混合蛙跳算法参数少和容易实现的特点,同时通过模拟退火的降温过程来提高算法的进化速度和精度.并用耳语情感语音识别实验来验证提出的基于改进混合蛙跳算法的SVM的有效性.实验结果表明,提出的新的模型的实验结果明显好于传统的SVM方法,证明了该方法的有效性.
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