计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (2): 135-137.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.02.041
骆瑞玲1,2,李 明2,李 睿2
LUO Rui-ling1,2,LI Ming2,LI Rui2
摘要: 针对PSO算法容易陷于局部极值的缺点,提出了一种改进的PSO优化算法(IPSO)。该算法根据粒子进化速度对粒子个体极值进行自适应扰动,使粒子及时跳出局部极值点而继续优化,从而扩大粒子搜索范围。改进后的PSO算法加快了收敛速度,能够很好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡。同时,给出了应用IPSO算法训练支持向量机的方法,并将其应用于说话人辨识。改进后的PSO可以使SVM用较少的SV取得最优分类面,从而减少SVM的训练量,提高了说话人辨识速度。
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