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      一種改進(jìn)的聚類算法及其在說話人識別上的應(yīng)用

      2009-09-07 | rar | 557 | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      目前應(yīng)用最廣泛的模糊聚類算法是基于目標(biāo)函數(shù)的模糊k-均值算法，針對該算法存
      在的缺點(diǎn)，本文提出一種改進(jìn)的聚類算法，利用遺傳算法的全局優(yōu)化的特點(diǎn)，在能夠在正確獲得未知對象的聚類中心數(shù)目的同時(shí)，克服模糊k-均值算法對初始中心點(diǎn)影響的缺陷。將該聚類算法用于確定EBF（橢圓基函數(shù)）網(wǎng)絡(luò)的隱層節(jié)點(diǎn)和中心值等參數(shù)，在不依賴文本的話者確認(rèn)實(shí)驗(yàn)中，獲得了較好的識別效果。
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