《表1 实验结果：基于粒子群算法优化神经网络的电子音乐分类模型》

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《基于粒子群算法优化神经网络的电子音乐分类模型》

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为验证本文模型的分类结果，选取我国联合电子音乐平台中的10种电子音乐作为训练样本，输入所选电子音乐特征，其中，用电子音乐音高、音长表示电子音乐频域特征，用混响时间和音调表示电子音乐时域特征，电子音乐短时能量均方根表示电子音乐能量特征，采用本文电子音乐分类模型分别输出10种电子音乐所属的电子音乐类型，实验结果如表1所示。从表1中可以看出，采用本文电子音乐分类模型能够有效分类10种电子音乐的类型，对比分类结果与电子音乐实际所属类别发现，本文电子音乐分类模型分类效果与实际电子音乐所属类别相同，说明本文电子音乐分类模型分类精准度较高。