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1.
2.
研究了基于卷积神经网络的语音情感识别算法,改进了传统卷积神经网络训练过程中的卷积核权值的更新算法,使卷积核权值的更新算法与迭代次数有关联;同时为了增加情感语音之间的特征差异性,将语音信号经过预处理后得到的梅尔频率倒谱系数特征数据矩阵进行变换,提高卷积神经网络的表达能力.实验表明,改进后的语音情感识别算法的错误识别率比传统算法的错误识别率约减少7%.  相似文献   
3.
通过基于密度泛函理论(DFT)+U的第一性原理方法研究了单原子Co在TiO2(101)面的掺杂位置和方式、几何结构和整体能量以及掺杂后产物的制氢反应机制,得到了稳定且易出现的单原子修饰结构,即单原子Co吸附在4个O组成的表面空隙的中心位,记为Co/TiO2(101)。进一步对Co/TiO2(101)的析氢反应过程和性能进行研究,确定了当且仅当TiO2(101)面完成表面羟基化反应后,H原子全覆盖的TiO2(101)表面才能进行后续的析氢反应;此时单原子Co是唯一的反应位点,整体的制氢反应自由能ΔGH*比Co(111)面更加趋近于0,显示出其具有远优于金属Co的催化性能。此外,Co和TiO2间的电荷转移和相互作用使TiO2带隙出现新的掺杂能级,可带来作为光催化基材的TiO2光吸收性能的改善。  相似文献   
4.
合理布置的滑移/非滑移异质界面可以提高流体动压润滑性能,但目前滑移区和非滑移区的组合方式大多采用单一的直线拼接法,没有针对流体润滑摩擦副的各类工况设计出相应的优化方案,为此本文建立了一组离散式二次方程来描述滑移区和非滑移区拼接轨迹,并引入计算域单元的宽长比作为优化变量,分别以液膜刚度和摩擦因数作为优化目标,通过MATLAB数值仿真求解不同宽长比条件下滑移区和非滑移区的最优拼接轨迹。结果表明,与直线拼接法相比,选取二次方程所描述的抛物线作为滑移区和非滑移区拼接轨迹的方法使流体润滑摩擦副在摩擦因数和液膜刚度等性能指标上都有所改善,而且根据不同的优化目标参数可以方便地绘制出最优拼接方案,验证了本文方法在改善动压润滑性能上的可行性和普适性。  相似文献   
5.
目的针对当前新疆反恐维稳形势,运用定性定量相结合的方法进行分析,可为决策部门提供具有较强参考性、说服力的意见建议。方法通过研判内部优势劣势、外部机会威胁,设计数据层次评价模型,运用AHP-SWOT方法,分析各类因素,提出反恐维稳战略发展路径。结果充分利用外部机会,发挥自身优势,不断扩大战果,着力打赢反恐维稳攻坚仗。结论运用AHP-SWOT方法,能有效解决定性研判反恐维稳战略存在的不足,使分析更具合理性、准确性。  相似文献   
6.
【目的】为了有效提高机器人三维路径规划精度。【方法】基于模糊神经网络和遗传算法建立了一种新的路径规划方法。【结果】根据路径长度和路径能量提出了三维路径规划的评价指标和优化函数,同时利用模糊神经网络建立了三维路径的5层结构,并结合遗传算法来优化并求解最优路径。【结论】通过仿真实验深入研究了影响该方法的关键因素,结果表明该方法具有更好的适应性。  相似文献   
7.
正在中国,白鹤是吉祥、长寿、高雅、华贵的象征。国外有鸟类学家赞美白鹤具有最优雅最柔和的曲线美,是鸟类中的"百合花"。白鹤特征白鹤是一种大型涉禽,体长约130厘米~140厘米,体重5公斤~7公斤,头顶和脸裸露无羽呈鲜红色,喙橘黄,腿粉红。站立时全身羽毛洁白,飞翔时翅尖黑色,似白裳黑袖,故人们又称它为黑袖鹤。白鹤是个古老物种,据考证它在地球上已有6000万年的漫长历史,堪称鸟类中的"活化石"。在中国,白鹤是吉祥、长寿、高雅、华贵的象征。国外有鸟类学家赞美白鹤具有最优雅最柔和的曲线美,  相似文献   
8.
电力通信网是电网调度自动化、网络运营市场化和管理现代化的基础;是确保电网安全、稳定、经济运行的重要手段;是电力系统的重要基础设施。而光缆通信线路则是构成这张电力通信网的重要组成部分,如同配电线路之于电网的重要性,光缆通信线路的畅通无阻是整个电力通信网可靠通信、快速而准确的传送保护控制信息等的重要保障,随着电力通信网发展的日趋成熟,对光缆通信线路的可靠性要求越来越高,如何做好管理工作,增强其可靠性,越来越成为整个通信网发展建设过程中不可忽视的问题。而配电网其发展建设水平、管理维护水平等都已十分成熟,如果能够将光缆线路与配电线路同质化管理,则电力光缆线路的管理水平将前进一大步。  相似文献   
9.
正8月13日,先锋街道安全生产分管负责人约谈湖南鑫远商业管理公司(鑫悦汇)、湖南宏泰洋影院管理有限公司(鑫悦汇项目)、深圳市北方物业管理有限公司(鑫悦汇物业)三家单位,就鑫悦汇商场消防安全管理方面存在隐患进行了警示,并提出了整改建议。先锋街道安监站巡查发现鑫悦汇商场在夜晚四楼电影院营业期间关闭了疏散通道,存在一定的安全隐患。针对这一情况,街道对鑫悦汇商场经营方、管理方及电影院3家单位进行了警示约  相似文献   
10.
针对传统深度卷积神经网络分类精度不佳,参数量巨大,难以在内存受限的设备上进行部署的问题,本文提出了一种多尺度并行融合的轻量级卷积神经网络架构PL-Net。首先,将上层输出特征图分别送入两种不同尺度的深度可分离卷积层;然后对并行输出特征信息进行交叉融合,并加入残差学习,设计了一种并行轻量型模块PL-Module;同时,为了更好地提取特征信息,利用尺度降维卷积模块SR-Module来替换传统池化层;最后将上述两个模块相互堆叠构建轻量级网络。在CIFAR10、Caltech256和101_food数据集上进行训练与测试,结果表明:与同等规模的传统CNN、MobileNet-V2网络及SqueezeNet网络相比,PL-Net在减少网络参数的同时,提升了网络的分类精度,适合在内存受限的设备上进行部署。  相似文献   
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