【摘 要】
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针对异常声音识别率低和算法复杂度高等技术难题,提出了一种基于粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)算法优化支持向量机(SVM)的识别方法.将PSO算法引入粒子滤波中,通过不断更新粒子
【机 构】
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西安电子科技大学通信工程学院; 西北工业大学机电学院; 东莞市三航军民融合创新研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51375385,51675425);2018年东莞市社会科技发展(重点)项目(20185071021600);陕西省重点研发计划项目(2018SF-365,2018GY-181)
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针对异常声音识别率低和算法复杂度高等技术难题,提出了一种基于粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)算法优化支持向量机(SVM)的识别方法.将PSO算法引入粒子滤波中,通过不断更新粒子速度和位置,使粒子群向高似然后验概率区域移动,提高粒子滤波的参数估计精度.将PSO-PF算法应用于SVM参数优化中,可解决现有SVM参数优化算法易陷入局部最优值等问题.实验结果表明,将所提方法应用于多类异常声音识别,能够有效提高识别率,降低算法复杂度.
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