基于VQMAP模型和AdaBoost学习算法的说话人识别

为了解决传统说话人识别系统在集成学习后识别速度变慢且容易过学习的问题,构造了一种基于最大后验矢量量化(VQMAP)模型和自适应提升(AdaBoost)学习算法的说话人识别系统.首先,分析了说话人识别系统中基分类器性能对集成分类器泛化误差的影响.然后,针对说话人的类别数,构造适当精度的VQMAP模型.最后,利用包含提前终止策略的AdaBoost学习算法将该模型提升为强分类器.实验结果表明:该算法的识别速度较高,是最大后验高斯混合模型(GMMMAP)的9倍;该算法可有效控制AdaBoost学习算法在说话人识别中的过学习问题,其性能优于VQMAP模型,且在训练数据较少或者类别数可预计的情况下,其性能可接近甚至超过GMMMAP模型.     

基于溶解度法研究纳米AgI的表面热力学函数及规定热力学函数

溶解热力学法因具有操作简单、灵敏度高及无假设条件等独特优势,相比其它方法更加科学.该文通过沉淀法制备了69.3 nm碘化银纳米颗粒,测定了其在288.15 K、298.15 K、308.15 K、318.15 K、328.15 K温度下的水溶液中的电导率,结合溶解热力学理论计算纳米材料的溶解平衡常数.通过与块体AgI的热力学函数相关联,获取了纳米AgI的溶解热力学函数、表面热力学函数、偏摩尔表面热力学和规定热力学函数等热力学参数.     

牛顿迭代法加速收敛的一种修正格式

牛顿迭代法是求解非线性方程的一种重要的数值计算方法，在通常情况下，它具有至少平方收敛。本文利用文献[4]所建立的迭代格式Xn＋1=xn-f（xn）/af（xn）＋f＇（xn）,对迭代格式中的参数α的讨论，实现了牛顿迭代法加速收敛的一种修正格式。     

基于树莓派的嵌入式Linux多线程图像采集方法

为了提高利用OpenCV库函数进行图像采集的帧率、减少图像采集延迟,在基于树莓派的嵌入式Linux系统中,设计了一种多线程图像采集方法,并对图像采集的帧率和延迟进行了测试实验.实验结果表明,在使用USB接口或CSI接口摄像头进行图像采集的条件下,相对于直接调用OpenCV中的库函数进行图像采集,利用多线程采集方法可使采集帧率至少提升143.8%,采集延迟至少下降31.1%.     

不同类型学习困难青少年存在不同类型的工作记忆缺陷

工作记忆的3个子系统分别负责不同类型的信息加工. 总体上看, 学习困难组在言语工作记忆、视空间工作记忆和中央执行功能上均显著低于控制组, 不同类型学习困难儿童均存在工作记忆缺陷. 不同类型学习困难组存在的缺陷不尽相同, 3类学习困难儿童均存在言语工作记忆缺陷, 语文困难组的言语工作记忆与阅读广度不足有关, 数学困难儿童的言语工作记忆主要与计算广度有关, 双困难组在阅读广度和计算广度方面均存在缺陷; 数学困难和双困难组存在视空间工作记忆缺陷, 而语文困难的视空间工作记忆是完好的; 尽管不同类型学习困难儿童的中央执行功能任务上的成绩普遍低于控制组, 但他们的缺陷程度不同, 双困难组的中央执行功能的缺陷程度显著高于语文困难和数学困难组.     

基于隐马尔可夫模型与并行模型组合的特征补偿算法

提出了一种基于隐马尔可夫模型和并行模型组合的特征补偿算法.首先,利用一个包含较多状态的隐马尔可夫模型来描述全部单词特征向量的分布.然后,根据静音段估计的噪声均值和方差,采用并行模型组合方法调整隐马尔可夫模型的均值向量和协方差矩阵,使之与识别环境相匹配.最后,根据基于状态转移矩阵压缩的前向后向算法计算隐马尔可夫模型的后验概率,并通过最小均方误差准则估计纯净语音特征向量.实验结果表明,该算法能够更加准确地估计纯净语音特征向量,其性能明显优于基于高斯混合模型的特征补偿算法;状态转移矩阵压缩算法可以在不影响补偿精度的前提下,显著减少前向后向算法的计算量.     

基于相重构和主流形识别的非线性时间序列降噪方法

提出了一种基于相重构和主流形识别的非线性时间序列降噪方法.带噪的时间序列在高维的相空间中其本质特征隐含在一个低维的主流形中,利用局部切空间变换方法提取其主流形,再根据主流形对时间序列进行重构,就可以达到降噪的目的.与现有的非线性时间序列消噪算法不同,基于主流形的消噪算法更强调时间序列的整体结构.数值仿真分析的结果验证了该降噪方法能有效地消除非线性时间序列中的高斯白噪声.     

了解嚣官衰老时间表有助抗早衰

最近英国研究人员确认了人体一些器官的衰老退化时间表。     

基于局部投影和小波降噪的弱冲击特征信号的提取

综合局部投影算法及小波变换两者的优点,提出了基于局部投影和小波降噪的弱冲击信号的提取方法.实验结果表明,局部投影算法可以将背景信号和特征信号分解到不同的子空间上,小波降噪可以有效地用于包含尖峰或突变信号的降噪,结合局部投影和小波降噪的弱冲击信号的提取方法对于微弱特征信号的提取是非常有效的.     

基于Internet的高线精轧机组远程监测与诊断应用研究

介绍基于Internet的一种高线精轧机组远程监测与诊断系统的软件功能。该系统采用B/S模式并结合CORBA及SOAP/WebService技术。经运行实践证明,该系统能对现场设备的运行状态及时作出判断,具有较高的可靠性与稳定性。