我课设编写的spea2多目标进化算法源码

资 源 简 介

我课设编写的spea2多目标进化算法源码

详 情 说 明

本文将介绍一个结合了SPEA2多目标进化算法与广义形态分量分析(GMCALAB)的数字音识别系统的实现思路。该系统通过创新的算法融合，实现了对10类数字音频的有效分类。

多目标优化部分采用SPEA2算法框架，该算法通过维护外部存档和基于帕累托支配关系的适应度分配机制，能够有效平衡收敛性和多样性。在音频特征提取阶段，系统利用广义形态分量分析对音频信号进行分解，这种线性回归方法能够有效分离信号的组成成分。

识别系统的核心是逐步线性回归模型，该模型通过迭代选择特征变量，优化了特征空间的表示效率。系统采用最小均方误差准则作为优化目标，在保证识别精度的同时降低了计算复杂度。

整个系统的调试通过验证了算法组合的有效性，特别是在处理数字音频这类具有明显特征差异的信号时表现出色。这种融合方法为多目标优化在信号处理领域的应用提供了新的思路。