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一种改进的聚类算法及其在说话人识别上的应用

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:557 | 2009-09-07

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目前应用最广泛的模糊聚类算法是基于目标函数的模糊k-均值算法，针对该算法存
在的缺点，本文提出一种改进的聚类算法，利用遗传算法的全局优化的特点，在能够在正确获得未知对象的聚类中心数目的同时，克服模糊k-均值算法对初始中心点影响的缺陷。将该聚类算法用于确定EBF（椭圆基函数）网络的隐层节点和中心值等参数，在不依赖文本的话者确认实验中，获得了较好的识别效果。
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