利用遗传算法改进SOM网络初始权值的乐器分类

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％.

关键词：乐器分类、自组织特征映射网络、遗传算法

所属期刊栏目：21

分类号：TP1;TP3

资助基金：国家自然科学基金61075008

在线出版日期：2012-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：238-240