[发明专利]一种基于混合特征选择和GWO-KELM模型的鸟声识别方法有效
申请号: | 202110347388.2 | 申请日: | 2021-03-31 |
公开(公告)号: | CN113066481B | 公开(公告)日: | 2023-05-09 |
发明(设计)人: | 周晓彦;李大鹏;徐华南 | 申请(专利权)人: | 南京信息工程大学 |
主分类号: | G10L15/02 | 分类号: | G10L15/02;G10L15/06;G10L15/08;G10L25/27;G10L25/51;G06F18/24 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 曹芸 |
地址: | 210032 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: |
本发明涉及一种基于混合特征选择和GWO‑KELM模型的鸟声识别方法,属于鸟鸣声分类识别技术领域。该方法包括如下步骤:首先从鸟声数据提取ComParE特征集,接着通过基于KELM和Fscore的混合特征选择算法对ComParE特征集进行特征选择得到适用于鸟声识别的特征子集,然后将特征子集在KELM模型十折交叉验证正确率作为灰狼优化算法的适应度,迭代寻找最优的正则化参数c和核函数参数 |
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搜索关键词: | 一种 基于 混合 特征 选择 gwo kelm 模型 鸟声 识别 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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