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一种快速的Wrapper式特征子集选择新方法 总被引：1，自引：0，他引：1
Wrapper式特征选择方法需要耗费大量时间,为此提出了一种快速的Wrapper式特征选择新方法(Fast Feature Subset Ranking,简称FFSR).与以单个特征作为评价单位的传统方法不同,FFSR算法以特征子集作为评价单位,以子集收敛能力作为评价标准.FFSR算法从收敛速度和收敛极值两个方面对收敛能力进行分析,并利用Sequential Floating Forward Selection(简称SFFS)算法构造和评价快速收敛的子集.FFSR算法选择的特征子集能力接近SFFS算法,但所需时间较SFFS算法大幅度减少. 相似文献
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针对语音情感线性参数在刻画不同情感类型特征上的不足，将多重分形理论引人语音情感识别中．通过分析不同语音情感状态下的多重分形特征，提取多重分形谱参数和广义hurst指数作为新的语音情感特征参数，并结合传统语音声学特征，采用支持向量机SVM对其进行语音情感识别．试验结果表明，该方法可使系统的准确率和稳定性得到有效提高．非线... 相似文献
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