利用遗传算法改进SOM网络初始权值的乐器分类

• 作者: 于凤芹 杨松
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 学科: 工学
• 关键词: 乐器分类 自组织特征映射网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 经验交流
• 页码范围: 238-240
• 分类号: TP18|TN912.3
• 字数: 2435字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3254.2012.04.053

摘要

针对SOM网络在分类中由于其初始权值的随机性而导致的训练次数过多且易陷入局部最小的问题,提出了利用遗传算法改进网络初始权值的乐器分类.仿真实验提取10种乐器的12阶MFCC系数,之后使用遗传算法计算出每种乐器各阶系数的适应度值,并以此作为网络的初始权值,之后使用已赋初值的SOM网络分类.仿真实验结果表明:利用遗传算法改进SOM网络初始权值的乐器分类方法的分类正确率最高可达到83.51％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨松	江南大学物联网工程学院	11	60	5.0	7.0
2	于凤芹	江南大学物联网工程学院	143	708	12.0	18.0