25、机器学习在自动语音识别声学模型训练及神经网络规则演化中的应用

机器学习在自动语音识别声学模型训练及神经网络规则演化中的应用

神经网络规则演化方法

数据编码与规则提取方法

在神经网络规则演化方面，存在两种数据编码方法，分别为二进制编码和二进制 + 实数编码。基于这两种编码方法，产生了两种不同的规则提取方法。通过实验发现，使用二进制 + 实数编码时，能用更少的规则实现更成功的分类。

实际应用与效果

将该方法应用于实际的分类问题，数据来源于加州大学欧文分校（UCI）机器学习库。对比实验结果表明，这种方法能生成更准确的规则。不过，该方法也存在一定问题，即会形成大量规则。未来的工作目标是减少规则数量，用更少的规则实现分类。

两种编码方法对比

编码方法	规则数量	分类效果
二进制编码	较多	一般
二进制 + 实数编码	较少	更成功

规则演化流程

graph LR
    A[获取数据] --> B[选择编码方法]
    B --> C{编码类型}
    C -- 二进制编码 --> D[规则提取方法1]
    C -- 二进制