| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9-12页 |
| ·课题研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作和结构安排 | 第13-16页 |
| 第2章 高斯混合模型简介 | 第16-21页 |
| ·高斯混合模型 | 第16-17页 |
| ·基于GMM的数据建模 | 第17-20页 |
| ·基于AIC准则的GMM分量个数的确定 | 第17-18页 |
| ·基于EM优化算法的GMM | 第18-20页 |
| ·基于GMM的模式分类 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 进化算法用于GMM的优化 | 第21-30页 |
| ·差分进化算法 | 第21-24页 |
| ·DE算法的进化机制 | 第22-23页 |
| ·DE算法的参数选取 | 第23-24页 |
| ·粒子群优化算法 | 第24-26页 |
| ·PSO算法的进化机制 | 第24-26页 |
| ·PSO算法的参数选取 | 第26页 |
| ·基于进化算法的GMM参数估计 | 第26-29页 |
| ·协方差参数化方法及种群个体表示 | 第26-28页 |
| ·个体适应度函数 | 第28页 |
| ·基于进化优化的GMM算法流程 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于进化算法的GMM在智能数据分析中的应用 | 第30-55页 |
| ·数据集来源和描述 | 第30-32页 |
| ·基于GMM的智能数据建模与分类 | 第32-53页 |
| ·结果比较与分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于进化算法的GMM在说话人识别中的应用 | 第55-81页 |
| ·说话人识别问题 | 第55-58页 |
| ·研究背景和问题描述 | 第55-57页 |
| ·现有研究方法概述 | 第57-58页 |
| ·基于GMM的说话人识别 | 第58-80页 |
| ·Speaker数据集来源和描述 | 第58-59页 |
| ·基于GMM的说话人识别原理 | 第59-60页 |
| ·基于EM算法的GMM在说话人识别中的应用 | 第60-66页 |
| ·基于进化算法的GMM在说话人识别中的应用 | 第66-79页 |
| ·结果及分析 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第6章 总结与展望 | 第81-83页 |
| ·总结 | 第81页 |
| ·展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 致谢 | 第86页 |