在支持向量机的应用中发现其学习性能的好坏与核函数及其参数选择有着直接的关系，但由于应用不同，各类特征有很大的差别，并且无规律可循，目前参数选择没有固定的方法。因此本文采用人工鱼群算法优化支持向量机参数，并将之运用在语音识别中。实验结果表明，得到的参数可使支持向量机具有良好的泛化性能，且其语音识别结果较基于隐马尔科夫模型的识别结果有较大的提高。
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