《表3 粒子群优化算法和支持向量机的电子音乐信号分类结果》

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《粒子群优化算法和支持向量机的电子音乐信号分类研究》

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采用粒子群优化算法和支持向量机的电子音乐信号分类方法对表1中的数据进行分类，得到的结果如表3所示。从表3可以看出，粒子群优化算法和支持向量机的电子音乐信号分类方法正确率平均值为93.466%，表明该方法是一种有效的电子音乐信号分类方法，能够对各种电子音乐信号进行准确识别。