基于距离排序的DUPSO-DSVM民歌快速分类算法研究

在网络信息快速发展的时代背景下,不同的音乐爱好者对音乐信息检索的需求也在不断提高,音乐分类成为了一个非常值得研究的问题。提出了将耗散均匀搜索粒子群优化算法DUPSO与基于距离排序的支持向量预选取算法DSVM相结合的DUPSO-DSVM民歌快速分类算法。该算法利用DUPSO算法对SVM的惩罚系数C和核函数参数g进行优化,并利用DSVM算法优化DUPSO算法的参数优化时间。实验结果表明,在使用了DUPSO-DSVM算法之后,算法的训练时间只占未使用DUPSO-DSVM算法的26.26%,民歌分类正确率为84%,但仍然保持着较高的分类正确率。