【摘 要】
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为有效解决音乐信息检索中基于情绪的音乐分类问题,在研究了二维情绪模型及音乐中情绪类别基础上,提出了一种基于情感的音乐自动分类方法,并根据人类的情感范围,利用改进的SVM算法对音乐进行高精度分类。该方法包括三个步骤:数据库建立、回归分析和情感分类。通过仿真分析,得出所提方法能够有效基于情感对音乐进行分类并具有较高的预测准确率,与随机森林、深度神经网络及K邻近算法(K=2,3,5)在分类器中进行对比,文中算法平均准确率明显提升。
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为有效解决音乐信息检索中基于情绪的音乐分类问题,在研究了二维情绪模型及音乐中情绪类别基础上,提出了一种基于情感的音乐自动分类方法,并根据人类的情感范围,利用改进的SVM算法对音乐进行高精度分类。该方法包括三个步骤:数据库建立、回归分析和情感分类。通过仿真分析,得出所提方法能够有效基于情感对音乐进行分类并具有较高的预测准确率,与随机森林、深度神经网络及K邻近算法(K=2,3,5)在分类器中进行对比,文中算法平均准确率明显提升。
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风电功率的预测精度直接关系到风电场的调度,因此提高风电功率预测的精度有着重要的意义。针对BP神经网络权值与阈值的随机初始化带来的预测精度不高的问题,提出一种改进天牛须算法(Improved Beetle Antennae Search,IBAS)优化神经网络参数的短期风电功率预测模型。将Metropolis准则引入天牛须算法中,降低在寻优过程中陷入局部最优解的概率,从而获取BP神经网络的最优初始权值和阈值,能够避免随意初始化引起的网络性能下降。将改进的BP神经网络预测模型应用到内蒙古地区某风电场进行短期风
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