HTK参数对普米语孤立词识别率的影响

普米语是一种无文字的少数民族语言,目前已处于濒危状态,建立语音语料库及开展语音识别研究是保护和传承普米语的重要手段.基于HTK的语音识别中,参数的选取对不同语言的识别率有很大的影响.针对MFCC维数、HMM状态数及GMM个数这3个参数对普米语的识别率进行研究,结果表明:普米语语音识别的最佳MFCC维数为13维,最佳HMM状态数为8个,最佳GMM个数为3个.     

疏松砂岩油藏大孔道定性识别新方法研究

疏松砂岩油藏在长期注水开发过程中,往往伴随着大孔道的出现,这严重影响了油藏水驱开发效果,制约了采出程度的进一步提高,因此,大孔道识别及有效封堵成为该类油藏急需解决的关键问题.通过研究分析,确定了影响大孔道从形成到发展的7种主要静态因素,以及标志大孔道形成的6种主要动态因素.将层次分析法及灰色关联法相结合,分别计算静态及动态因素的权重,建立了全新的大孔道定性识别模型.示踪剂监测结果验证了该方法的实用性和有效性.     

微积分一种重要类型极限的计算方法

给出了一种类型函数极限运算的公式及其在微积分极限计算中的具体应用,应用此极限公式可以求某些极限运算中参数的值,给出一元函数在某一点连续的充分条件和求一个曲线的渐近线,同时提供了一个命题的证明方法.     

锂电池异常状态监测的FEKF方法研究

为了保障锂离子电池的使用安全，提出了基于带渐消因子的扩展卡尔曼滤波 （Fading Extended Kalman Filter，FEKF）的电池状态在线监测方法. 建立锂电池一阶等效电路模型，利用递推最小二乘法进行锂电池状态参数在线辨识，建立状态方程；引入最优渐消因子，构造FEKF，得到端电压残差；使用端电压残差序列构造χ2分布的诊断函数，计算误检率与状态参数异常阈值. 实验结果显示利用FEKF生成的残差能更早对异常状态进行告警，证明FEKF能够显著提高χ2检验对锂电池内部缓变型异常状态判断的准确率.     

一类具有毒素和状态依赖时滞的离散种群模型的持久性

研究一类具有毒素和状态依赖时滞的离散种群模型,运用一些引理,得到了保证系统永久持续生存的充分条件。最后通过举例子验证了所得结论的可行性。     

几乎无偏刘估计的不可容许性

考虑了线性回归模型中,在Fisherian和Mahalanobis损失函数下,几乎无偏刘估计对于最小二乘估计的不可容许性;结论表明:几乎无偏刘估计在Mahalanobis损失函数下是不可容的;最后进行了数值模拟来表明结果.     

租赁设备的状态维修决策建模与优化

随着物联网技术飞速发展,租赁设备大多安装有传感系统,可以及时地对设备关键部件和整体运行状态进行检测,进而可基于设备的健康状态为其安排更为合理的维修方案,在降低租赁商维修费用的同时,尽量少地干预客户的正常施工,并且保证租赁设备在客户施工场所的可靠运行.本文研究了基于状态检测的租赁设备的最优维修问题,研究中引入了顺序状态检测,定义了基于状态的控制限维修策略,并建立了以维修开销最小为目标的解析模型,以决策系统最优的检测间隔和预防维修阈值.除检测、维修等基本费用外,模型中还进一步考虑了租赁系统的故障罚金和故障后维修超时罚金.在模型的求解中,推导了维修干预下设备任意时刻的检测概率和状态概率分布,作为模型构建和求解的依据.数值实验结果验证并表明了面向租赁设备的基于状态的维修策略的有效性.     

中国和美国信贷冲击跨境溢出效应的比较研究

本文构建了基于符号约束识别的GVAR模型,并用以考察中国和美国的信贷市场冲击对全球41个国家的不同溢出效应.研究结果表明,中国紧缩性信贷市场冲击对本国实体经济有显著的负效应,但仅限于短中期;而美国信贷冲击对本国乃至全球经济都具有相当大且持久的负影响.中国信贷冲击的跨国效应较小,且主要通过贸易渠道.中国信贷市场的本国冲击能解释中国产出近10%的波动,但无论是本国效应还是跨境传导,总需求冲击仍是驱动中国经济周期波动的最主要力量.     

基于改进Faster R-CNN的农田残膜识别方法

为了实现农田残膜的精准捡拾,提高残膜回收机的回收率.将改进Faster R-CNN卷积神经网络运用到农田残膜的识别检测中,提出了一种农田残膜的识别方法.以11MS-1850残膜回收机工作后遗留在农田表面的残膜为研究对象,分别在晴天、阴天不同时间段采集图像共计1648幅.通过更改图像亮度、旋转等方式扩充数据集,最终得到4950幅残膜样本图像,按照7:2:1划分为训练集(3465幅)、验证集(990幅)、测试集(495幅);采用双阈值算法替代传统的单阈值算法,降低了阈值对模型性能的影响;通过对比试验,选取具有残差网络结构的ResNet50作为主干特征提取网络,准确率可达88.84％,召回率为87.70％,总体精度为88.27％;为了使检测模型对小目标更加灵敏,根据数据集中残膜尺寸大小,在原有锚点基础上增加322和642的尺度参数,准确率、召回率、总体精度分别提升了1.29％、0.67％、0.97％,单幅检测时间为284.13 ms,基本满足了识别残膜的要求.可为残膜回收机加装补收装置提供参考,为研制人工智能残膜回收机提供理论基础.