Page 196 - 《应用声学》2023年第3期

634 2023 年 5 月

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ᝫጷᬷፇ౧ 0.9 ᝫጷᬷፇ౧
0.90 ฾តᬷፇ౧ ฾តᬷፇ౧
ࣱکюᆸဋ 0.85 ࣱکюᆸဋ 0.8
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
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(a) β=2, SVMѬዝፇ౧ (b) β=2, CNNѬዝፇ౧

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0.75 0.7
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(c) β=1, SVMѬዝፇ౧ (d) β=1, CNNѬዝፇ౧
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(e) β=0, SVMѬዝፇ౧ (f) β=0, CNNѬዝፇ౧
图 7 不同度量函数下的分类结果
Fig. 7 Classification results under different metric functions

图 7 中绿色虚线表示训练集上的分类结果，蓝 结合图 7 与表 2，在同样使用 NMF 方法作为特
色点划线表示测试集上的分类结果，左右两侧分 征输入的情况下，使用 SVM 作为分类器的效果好
别为使用 SVM 和 CNN 的分类结果。表 2 表示采用 于 LeNet 的分类结果，其平均准确率的最大值在
SVM 与 CNN 作为分类器时，不同距离度量函数下 β = 1、d = 1 时取得，即距离度量函数选取为广义
的平均准确率最大值以及相应的字典原子数。 K-L散度、字典原子数选取为1的情形。在不同的度