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支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,具有很好的分类精度和泛化性能。支持向量机的训练需要求解一个带约束的二次规划问题,针对数据规模很大情况下经典训练方法变得很困难的缺点,提出一种基于改进混合蛙跳算法的支持向量机分类器参数优化方法,既提高了混合蛙跳算法的收敛速度和精度,又能借助混合蛙跳算法的全局随机搜索能力,为支持向量机参数的优化选择提供一条有效途径。本文提取情感语句的韵律特征、音质特征和混沌特征参数,提出一种基于改进蛙跳算法的数据融合方法,并利用基于改进蛙跳算法的支持向量机进行实用语音情感的识别研究。在实验中比较了PCA方法、BP神经网络和数据融合方法用于语音情感识别的识别率,研究结果表明本文所提的各项改进机制能有效提升情感识别率,为实用语音情感的识别提供一种新方法和新思路。 相似文献
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《电子学报:英文版》2017,(6):1198-1205
FPGA based soft vector processing accelerators are used frequently to perform highly parallel data processing tasks. Since they are not able to implement complex control manipulations using software, most FPGA systems now incorporate either a soft processor or hard processor. A FPGA based AXI bus compatible vector accelerator architecture is proposed which utilises fully pipelined and heterogeneous ALU for performance, and microcoding is employed for reusability. The design is tested with several design examples in four different lane configurations. Compared with Central processing unit (CPU), Digital signal processor (DSP), Altera C2H tool and OpenCL SDK implementations, the vector processor improves on execution time and energy consumption by factors of up to 6.6 and 6.4 respectively. 相似文献
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Xue Xiangyang 《电子科学学刊(英文版)》1996,13(1):40-47
A new scheme is presented to design a rotated Barnes-Wall lattice based vector quantizer(LVQ). The construction method of the LVQ and its fast quantizing algorithm are described at first. Then gain-shape lattice vector quantizer(GSLVQ) with LVQ as shape quantizer is discussed. Finally the GSLVQ is used in image-sequence coding and good experimental results are obtained. 相似文献
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