【摘 要】
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提出了基于雁群启示的粒子群优化算法改进的AdaBoost.M2-SVM算法.首先训练多个支持向量机作为弱分类器,用AdaBoost.M2算法将多个弱分类器集成为最终的强分类器,实现多类分类;
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院,太原理工大学理学院数学系
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提出了基于雁群启示的粒子群优化算法改进的AdaBoost.M2-SVM算法.首先训练多个支持向量机作为弱分类器,用AdaBoost.M2算法将多个弱分类器集成为最终的强分类器,实现多类分类;采用GeesePSO算法对AdaBoost.M2算法计算出的权值进行优化得到一组最优的权值,提高最终强分类器的提升能力.实验结果表明,在低信噪比语音识别中,与SVM相比,改进的AdaBoost.M2-SVM表现出更好的泛化能力,提高了识别准确率.
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