:声音转换技术可以将一个人的语音模式转换为与其特性不同的另一个人语音模式,使转换语音保 持源说话人原有语音信息内容不变,而具有目标说话人的声音特点。本文研究了由遗传算法训练的RBF神 经网络捕获说话人的语音频谱包络映射关系,以实现不同说话人之间声音特性的转换。实验对六个普通话单 元音音素的转换语音质量分别作了客观和主观评估,结果表明用神经网络方法可以获得所期望的转换语音 性能。实验结果还说明,与K-均值法相比,用遗传算法训练神经网络可以增强网络的全局寻优能力,使转换 语音与目标语音的平均频谱失

RBF神将网络经典讲解.

针 对 网 络 安 全 态 势 预 测 ， 为 了 提 高 预 测 精 度 和预 测 算 法 的 收 敛速 度 ， 采 用 一 种 改 进 的 粒子 群 算 法来 优 化径 向 基 函 数神 经 网 络 。 首 先 ， Ｐ ＳＯ 的 惯性 权 重 因 子 按 一 条 开 口 向 左 的 抛 物 线 递 减 ， 在 保证 全局 寻优 的 同 时 又 增 强 了 局 部搜 索 能 力 ； 其 次 ， 通过 权 重 因 子 的 调 节 自 动 寻 优 ， 并 将搜 寻到 的 全局 最优 值 解 码

遗传算法对径向基神将网络进行的改进，带有数据可以仿真。