用遗传算法改进的RBF神经网络在语音识别系统中的应用

• 作者: 张雪英 李高云
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 自适应遗传算法 RBF神经网络 语音识别
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机工程
• 页码范围: 345-347,352
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.3
• 语种: 中文

摘要

针对传统的RBF网络求取隐层基函数中心的K-均值聚类算法的缺点,利用遗传算法的全局搜索性能,将遗传算法用于RBF网络的训练过程.由于简单遗传算法存在收敛速度慢及不能收敛到全局最优解等不足,引入自然数编码的自适应遗传算法,加快网络的训练速度.将该算法应用到语音识别系统中,实验结果表明:使用该方法的识别结果优于使用K-均值聚类算法选取质心的RBF网络的识别结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雪英	太原理工大学信息工程学院	233	1213	15.0	23.0
2	李高云	太原理工大学信息工程学院	2	8	2.0	2.0