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改进的T-S模糊神经网络在语音识别中的应用

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摘要

给出一种改进的具有四层网络结构的T-S模糊神经网络算法,通过在隶属度上加入一个与输入维数有关的补偿因子,使其能够应用到语音识别系统中,并解决了由输入维数过大而引起的规则灾问题.实验结果表明改进的T-S模糊神经网络能够应用于语音识别系统,同时表明该网络的识别率比RBF网络高,并且鲁棒性较好.

著录项

来源
《计算机工程与应用》|2009年第4期|246-248|共3页
作者
王鹏; 张雪英;
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作者单位

太原理工大学,信息工程学院,太原,030024;

太原理工大学,信息工程学院,太原,030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音信号处理;
关键词
模糊; 神经网络:语音识别;
入库时间 2022-08-18 04:37:15

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