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提出一种改进的径向基（RBF）神经网络，通过运用有监督的粒子群优化（Pso）聚类学习方法，来求解网络隐层基函数中心和宽度。并将此改进的RBF神经网络用于语音识别构建了语音识剐仿真系统。结果表明与标准RBF神经网络相比，PSO优化的RBF神经网络在缩短训练时间的同时，具有较高的识别率。
粒子群优化RBF神经网络的语音识别研究
【摘 要】
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提出一种改进的径向基（RBF）神经网络，通过运用有监督的粒子群优化（Pso）聚类学习方法，来求解网络隐层基函数中心和宽度。并将此改进的RBF神经网络用于语音识别构建了语音识剐仿真系
【机 构】
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四川大学电气信息学院
【出 处】
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数字技术与应用
【发表日期】
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2013年4期
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