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混合蛙跳算法及其应用研究

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混合蛙跳算法及其应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-17页
  · 研究背景及意义第10-11页
  · 混合蛙跳算法的研究现状第11-12页
  · 聚类分析的研究现状第12-14页
  · 说话人识别的研究现状第14-15页
  · 本文主要研究内容第15页
  · 论文结构安排第15-17页
第2章 混合蛙跳算法及其优化性能分析第17-31页
  · 引言第17页
  · 混合蛙跳算法第17-20页
    · 混合蛙跳算法原理第17-19页
    · 混合蛙跳算法流程第19-20页
  · SFLA与FEP及PSO算法的异同第20-23页
    · 快速进化规划算法第21-22页
    · 粒子群优化算法第22页
    · 三种算法的异同第22-23页
  · SFLA与FEP及PSO算法的性能分析第23-30页
    · 优化函数介绍第23-26页
    · 算法性能衡量指标介绍第26-27页
    · 实验参数设置第27页
    · 实验结果及分析第27-30页
  · 本章小结第30-31页
第3章 带加速和老化机制的混合蛙跳算法第31-42页
  · 引言第31-32页
  · 混合蛙跳算法的局限性分析第32-33页
  · 带综合学习的混合蛙跳算法第33-34页
  · 带加速和老化机制的混合蛙跳算法第34-38页
    · 加速机制第34-35页
    · 老化机制第35-37页
    · 算法实现步骤第37-38页
  · 实验仿真及结果分析第38-41页
  · 本章小结第41-42页
第4章 改进的混合蛙跳算法在聚类分析中的应用研究第42-54页
  · 引言第42-43页
  · 聚类分析概述第43-44页
    · 聚类分析基本原理及常用方法第43页
    · K-Means聚类算法第43-44页
  · 基于改进混合蛙跳算法的聚类分析第44-48页
    · 改进的混合蛙跳算法第44-46页
    · 青蛙个体编码方式与适应值函数第46-47页
    · 改进聚类算法实现第47-48页
  · 实验仿真及结果分析第48-53页
    · 实验的数据集与参数第48-49页
    · 实验结果分析第49-53页
  · 本章小结第53-54页
第5章 混合协同优化算法在说话人识别中的应用研究第54-66页
  · 引言第54-55页
  · 双粒子群优化算法第55页
  · 基于高斯混合模型的说话人识别第55-58页
  · 混合协同优化算法第58-60页
    · 算法理论分析第58-59页
    · 算法流程第59-60页
  · 基于混合协同优化算法的GMM优化第60-61页
    · 算法的粒子结构和适应度函数设计第60页
    · 混合协同优化算法的搜索策略分析第60-61页
  · 混合协同优化算法在说话人识别中的应用研究第61页
  · 实验仿真及结果分析第61-65页
    · 实验数据选择及参数设置第62-63页
    · 实验结果与分析第63-65页
  · 本章小结第65-66页
第6章 总结与展望第66-68页
  · 本文工作总结第66页
  · 未来研究展望第66-68页
参考文献第68-71页
致谢第71-72页
攻读硕士学位期间的研究成果第72-73页

本篇论文共73页,点击这进入下载页面
 
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