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基于自适应遗传算法的多参数优化方法
- 专利权人:
- 北京理工大学
- 发明人:
- 罗森林,胡雅娴,潘丽敏,高晓芳
- 申请号：
- CN201710331199.X
- 公开号：
- CN107170442A
- 申请日:
- 2017.05.11
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于自适应遗传算法的多参数优化方法。从应用场景的角度讲，属于音频事件识别技术领域；从技术实现的角度来讲，亦属于计算机科学与音频处理技术领域。首先，对数据进行预处理，提取音频训练样本的底层特征，生成特征向量，并使用AdaBoost算法训练音频事件识别模型；其次，将音频事件识别系统的底层特征提取层、特征向量生成层、模型训练层的多参数进行二进制级联编码；然后，设定参数优化适应度函数以及循环终止条件；最后，采用自适应遗传算法优化参数，逼近最优解。本发明所述方法，可以减少参数优化训练时间，提高音频事件识别系统的准确率，解决了音频事件识别系统难以实现多层次参数联合优化的问题。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
