بهینه سازی پارامترهای ماشین بردار پشتیبان با استفاده از الگوریتم ژنتیک برای تشخیص سیگنال موسیقی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 بهینه سازی پارامترهای ماشین بردار پشتیبان با استفاده از الگوریتم ژنتیک برای تشخیص سیگنال موسیقی دارای ۶ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد بهینه سازی پارامترهای ماشین بردار پشتیبان با استفاده از الگوریتم ژنتیک برای تشخیص سیگنال موسیقی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی بهینه سازی پارامترهای ماشین بردار پشتیبان با استفاده از الگوریتم ژنتیک برای تشخیص سیگنال موسیقی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن بهینه سازی پارامترهای ماشین بردار پشتیبان با استفاده از الگوریتم ژنتیک برای تشخیص سیگنال موسیقی :

تعداد صفحات :۶

چکیده مقاله:

تشخیص خودکار سیگنال آلات موسیقی در بسیاری از سیستم های هوشمند آهنگ سازی و نوازندگی کاربرد فراوان دارد. ماشین بردار پشتیبان با کرنل RBF از موفق ترین روش های دسته بندی در تشخیص خودکار آلات موسیقی شناخته می شود. میزان تشخیص و دقت دسته بندی ماشین بردار پیشتیبان به پارامترهای کرنل RBF وابسته است. بنابراین انتخاب بهترین مقادیر برای پارامتر های کرنل RBF بسیار مهم و اساسی است. روش ارایه شده در این مقاله برای رفع این چالش، استفاده از الگوریتم ژنتیک است. که پارامترها را برای کرنل RBF انتخاب می کند. و با استفاده از پارامترهای انتخاب شده کرنل RBF دسته بندی ماشین بردار پشتیبان آموزش داده میشود. با توجه به نتایج به نتایج بدست آمده استفاده از روش پیشنهادی سبب می شود میزان دقت تشخیص آلات موسیقی به میزان ۰.۳۲ درصد افزایش پیدا کرده و به ۹۸.۵ درصد رسیده است