基于二分法语音信号识别准确率的研究

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中文摘要：人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统.近年来,人工神经网络在信号分类中得到了广泛的应用.但传统BP神经网络在应用时存在分类模型拟合准确度与运算复杂度之间的矛盾.网络模型简单,导致对多输出分类效果欠佳;若将拟合曲线复杂化,又会导致运算复杂度大幅提高.目前采用是非判断的网络模型因复杂程度较低,得到了广泛的应用.本文提出二分法的概念,将原始多输出判断结果分别通过逐级二分的思路,使得BP神经网络仅进行"是非"判断,从而提高识别的准确率.

作者：

石峰、巩银苗

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作者单位：

455000 安阳工学院河南安阳

关键词：

人工神经网络 BP算法二分法准确率

出版年：

2019

数字化用户

ISSN：

年,卷(期)：2019.25(26)

参考文献量7