PSO-SVM在说话人确认系统中的研究

来源 :2010年全国声学学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zjbdamo

【摘要】

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　　通过理论分析可知，惩罚系数C和核函数参数g的选取对支持向量机的性能有很大影响。木文将PSO快速全局优化的特点应川于SVM的训练模型，比较好的解决了一次规划问题。相对丁SV

【作者】

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杨艺敏景新幸杨海燕

【机构】

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桂林电子科技大学，信息与通信学院，桂林 541004

【出处】

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2010年全国声学学术会议

【发表日期】

：

2010年期

【关键词】

：

说话人确认粒子群优化 PSO算法计算量支持向量机优化性能优化过程系统局部最小泛化能力参数识别率训练寻优方法调节 SVM

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　　通过理论分析可知，惩罚系数C和核函数参数g的选取对支持向量机的性能有很大影响。木文将PSO快速全局优化的特点应川于SVM的训练模型，比较好的解决了一次规划问题。相对丁SVM算法，PSO-S V M算法应用在说话人确认系统中，有效提高了系统的识别准确率。

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