基于高斯加权的GeesePSO改进算法

为了提高粒子群算法的优化性能,通过观察和分析雁群结队飞行的智能群体现象,国内学者提出了基于雁群启示的粒子群优化算法(GeesePSO,GPSO)。该算法虽然在一定程度上提高了PSO算法的性能,但是在GPSO算法中存在着不合理的加权平均机制,即最小值寻优方面的加权缺陷。针对该问题,本文通过采用高斯加权方法对GPSO进行合理改进,提出一种基于高斯加权改进的粒子群优化算法(Gaussian-Weighted GPSO,GWGPSO)。实验结果表明:新算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性等指标上得到了提高,从而证明高斯加权方式是合理的和正确的。

改进的AdaBoost.M2-SVM在低信噪比语音识别中的应用

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.