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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,最后在该参数上对KELM模型进行训练,得到识别结果。本发明使用大规模声学特征集ComParE,减弱了噪声对于识别结果的影响;通过基于KELM和Fscore的混合特征选择算法,降低了特征集的冗余度,提高了识别准确率;通过GWO优化KELM分类模型,找到最佳参数充分发挥KELM模型的性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110347388.2 | 专利名称: | 一种基于混合特征选择和GWO-KELM模型的鸟声识别方法 |
申请日: | 2021-03-31 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G10L15/02搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2021-07-02 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113066481A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |