融合互近邻和可信度的K-近邻分类算法

文章提出一种融合互近邻和可信度的K近邻算法,根据互近邻的概念删除噪声数据;利用由近邻诱导待分类样本标签的可信度,避免待分类样本近邻中大类吃小类的概率。该算法不仅可以减小噪声数据对分类的影响,而且一定程度上增强了K近邻分类算法的稳定性。该算法在UCI标准数据集上进行了测试,性能相当或优于其他分类器。     

FCNN深度学习模型及其在动物语音识别中的应用

为解决使用语音信号准确识别动物以保护和研究野生动物的问题,提出一种全连接算法与稀疏连接算法相结合的全卷积神经网络(FCNN: Fully Convolutional Neural Network),用于语音的自动识别.利用全连接算法提取更多的组合特征,稀疏连接算法筛选重要特征可加快收敛速度.同时给出了具体的模型结构及算法流程,并进行了动物语音识别实验.实验结果表明,该全卷积神经网络深度学习算法是一种语音自动识别的有效方法,解决了蛙声识别问题,为动物语音识别提供参考.