基于动态自适应RBF网络的元音识别研究

摘要：

鉴于BP网络训练时间过长,且易于陷入局部最优解,本文采用RBF网络来实现元音字母的语音识别.RBF网络的构造通过一种动态自适应聚类算法来完成,使得RBF网络具有在线学习能力.示例计算结果表明,这种RBF网络具有比BP网络和贝叶斯分类器更好的分类精度.

关键词：径向基函数、神经网络、元音识别

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：15-17