本文選題：支持向量數(shù)據(jù)描述　切入點(diǎn)：多類分類　出處：《系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：支持向量數(shù)據(jù)描述(SVDD)將多類樣本數(shù)據(jù)每一類用各自的超球來界定,顯著降低了二次規(guī)劃計(jì)算復(fù)雜度,更易于解決多類分類問題,因此在語音識(shí)別研究領(lǐng)域越來越受到廣泛關(guān)注,本文針對(duì)語音樣本分類中特征向量重疊和更新等問題,對(duì)現(xiàn)有的SVDD多類分類算法進(jìn)行了改進(jìn),一方面,根據(jù)樣本所在空間位置,構(gòu)造超球重疊域決策函數(shù);另一方面,基于類增量學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)超球類支持向量的動(dòng)態(tài)改變。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提方法明顯縮短了建模時(shí)間并且具有更好的識(shí)別性能。
[Abstract]:Support vector data description (SVDDD) defines each class of multi-class sample data with its own hypersphere, which significantly reduces the computational complexity of quadratic programming and makes it easier to solve the multi-class classification problem. Therefore, it has attracted more and more attention in the field of speech recognition. Aiming at the problem of feature vector overlap and updating in speech sample classification, this paper improves the existing SVDD multi-class classification algorithm. On the one hand, the hypersphere overlapping domain decision function is constructed according to the location of the sample space; on the other hand, the hypersphere overlapping domain decision function is constructed. Based on class increment learning, the dynamic change of hypersphere support vector is realized. The simulation results show that the proposed method shortens the modeling time and has better recognition performance.
【作者單位】： 山西財(cái)經(jīng)大學(xué)信息管理學(xué)院;太原理工大學(xué);
【基金】：National Natural Science Foundation of China(61072087) Shanxi University of Finance&Economics School youth fund(QN2015014)
【分類號(hào)】：TN912.34

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5 孫f，

本文編號(hào)：1609321