39、基于平稳小波的复杂环境下听力损失检测方法

基于平稳小波的复杂环境下听力损失检测方法

1. 算法基础

在相关算法中，图中的行数代表一组用于训练的栖息地编号，是以组为单位进行操作的。与BBO算法相比，熵阶参数的加入增加了可探索的维度，有助于找到更好的解决方案。改进后的适宜性指数向量（SIV）表示如下：
[Q = {QW_1, QW_2, Qr}]
其中，Q是训练的SIV表示，(QW_1)表示模型中从输入层到隐藏层的参数，(QW_2)是从隐藏层到输出层的参数，(Qr)显然是熵阶参数。输入层和隐藏层之间的参数公式如下：
[QW_1 = {qw_1, qb_1}]
这里，(qw_1)表示节点的权重，(qb_1)是待优化的偏置单元项。从隐藏层到输出层节点的一致表示定义为：
[QW_2 = {qw_2, qb_2}]
至此，3SBBO优化策略的构建完成。对于最终参数矩阵(Q \in \mathbb{R}^{m\times n})，m表示预定栖息地的数量，n表示单个模型的参数总数。

2. 实施步骤

• 特征提取 ：结合RE和 stationary wavelet进行特征提取。实验表明，最优的 stationary wavelet 分解级别为3，可生成10个特征值。
• 模型优化 ：采用3SBBO算法对模型进行优化，由于SIV中包含熵阶r，熵也是可变形式。3SBBO单次过程的流程图如下：

graph LR
    A[开始] --> B[初始化SIV]
    B --> C