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本文针对支持向量机中的参数通常靠交叉实验来确定的状况，提出了遗传支持向量机，并将之应用在音乐特征识别中。基于Matlab的实例仿真结果表明，该预测模型精度高于传统SVM预测模型，具有一定实用价值，为快速准确的音乐特征识别提供了一种新的方法和途径。
遗传支持向量机的应用
【摘 要】
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本文针对支持向量机中的参数通常靠交叉实验来确定的状况，提出了遗传支持向量机，并将之应用在音乐特征识别中。基于Matlab的实例仿真结果表明，该预测模型精度高于传统SVM预测模
【机 构】
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上海电力学院电力与自动化工程学院
【出 处】
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黑龙江科技信息
【发表日期】
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2012年31期
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