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基于免疫优化多输出最小二乘支持向量机及其应用


  摘 要:传统的支持向量机是一种两类问题的判别方法, 不能直接应用于多类分类问题。为了解决这个问题,提出了一种免疫优化多输出最小二乘支持向量机方法。该方法利用免疫算法来优化最小二乘支持向量机的参数。将该方法应用于污水生化处理过程建模及语音情感识别,仿真结果表明,该方法具有更高的精度。

  关键词:免疫优化; 最小二乘支持向量机; 污水生化处理; 语音情感识别

  中图分类号:TP181文献标志码:A

  文章编号:1001-3695(2010)06-2065-03

  doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2010.06.019

  Multi-output least squares support vector machine based on immune optimization and its applications

  YE Hong-tao1,2, LUO Fei2

  (1. Dept. of Electronic Information & Control Engineering, Guangxi University of Technology, Liuzhou Guangxi 545006, China; 2. School of Automation Science & Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China)

  Abstract:The traditional support vector machine is used for the binary-class classification. It can not deal with multi-class classification directly. In order to solve the problem, proposed a method of multi-output least squares support vector machine (LS-SVM) based on immune optimization. Used the immune algorithm to optimize the parameters of LS-SVM. This method has been applied to modeling of biological wastewater treatment processes and speech emotion recognition. The results show this method has higher accuracy.

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