深度学习中对比散度算法的有偏性分析

为了给对比散度算法的进一步优化提供理论指导,尝试从理论上分析对比散度算法的收敛性。首先从仅含4个结点的玻尔兹曼机入手,利用单纯形表征模型的概率空间,以及流形表征概率空间与模型参数的关系,形象地表示了对比散度算法和极大似然算法的收敛过程,并从理论上推导出对比散度算法的收敛集与极大似然算法的收敛集之差不为空,从而证明了对比散度算法的有偏性。基于该结论,设计了一种先利用对比散度算法进行预训练,再利用极大似然算法调优的训练策略。实验结果表明,在应用该策略获得同等收敛效果的条件下,训练迭代步骤降低了83.3%。     

基于Logistic回归模型的目标截获概率等效方法

针对如何根据导弹少量陆上飞行试验及大量海上仿真试验的目标截获结果推算到海上实际飞行试验结果的问题,首先推导出目标截获概率的模型,得到截获概率是关于信杂比的函数的结论,接着引入仿真可信度的概念,对陆上飞行试验结果和仿真结果进行融合,提出了一种基于Logistic回归模型的目标截获概率等效方法.仿真结果表明,该方法实用可行.     

应用型本科学生信息检索能力调查分析──以徐州工程学院为例

以应用型本科学生为研究对象,通过实地问卷调查的方法,在徐州工程学院回收了196份有效问卷. 对受访学生个人信息、基本信息素质以及检索工具应用和检索结果甄别依据等进行了统计分析,对应用型本科学生信息检索能力进行了综合评判并给出改善意见.     

关于一般均衡理论的评论

供给需求曲线是经济学中最基本的理论，但其假定条件过于简单，本文从其缺陷中引入一般均衡理论，阐述一般均衡理论的特点和理论沿革，最后对一般均衡的社会福利效果从理论角度进行了归纳和评论。     

利用振动法定量评价工程岩体的完整性

岩体的完整性是工程岩体质量分级的重要指标之一，在现行规范中主要通过岩体的完整性系数 、体积节理数 、结构面发育程度进行判断。工程岩体的结构面复杂，定性判断较困难，且 值需转换为 值后才可进行定量评价。目前主要采用超声波法测量 值，由于该方法激振源为超声波，工作频段窄、测量低频振动时误差较大，测试距离短，使破碎或较破碎岩体的测量结果存在较大误差。本文通过振动法测量岩体的纵波波速：在浅层钻孔中激振，利用布设在岩体表面上的多个低频传感器接受振动信号,从而实现分段测量岩体纵波波速，求得各段岩体的完整性系数，准确地评价岩体完整性。采用本文方法，对工程岩体实例的结果表明与定性评价结果一致。     

单通道语音增强中深度学习方法研究现状与展望

语音增强是语音信号处理领域一种传统且依然非常活跃的研究分支。单通道语音增强是指从单个麦克风采集的带噪语音中尽可能恢复出干净语音，在移动通信、语音交互、数字助听等领域有重要的应用价值。传统的单通道语音增强技术在处理平稳噪声时已取得较好的增强性能，但在非平稳噪声条件下增强效果依然难以令人满意。近年来，随着人工智能的快速发展，基于深度学习的单通道语音增强在处理非平稳噪声问题方面已取得明显的进展。通过系统梳理单通道语音增强中深度学习方法的发展，并按照技术发展脉络，分基于参数映射、基于生成对抗机制和基于弱监督3个方面进行综述，介绍三类方法的基本原理，分析典型文献的技术思路，总结三类方法的优势与存在的问题，最后对深度学习技术在单通道语音增强领域的发展进行了展望。     

融合数据预滤波和频谱展宽的骨导语音增强方法

骨导语音具有天然的抗环境噪声能力，然而，受骨导麦克风佩戴位置和方式的影响，骨导语音在采集过程中常混入骨导麦克风与皮肤或衣服之间的摩擦声，导致现有基于深度学习的骨导语音增强方法鲁棒性不高、适应性不强。为提高骨导语音增强的鲁棒性，提出一种融合数据预滤波和频谱展宽的骨导语音增强方法。该方法首先通过低通滤波对骨导语音数据进行预处理以去除高频噪声，然后对预滤波后的骨导语音进行时频变换，并分别基于U Net和CRNN两种深度网络进行频谱展宽，最后通过时频逆变换重构出全频带语音。仿真结果表明，与现有深度网络增强方法相比，所提方法可以取得更好的PESQ和STOI客观评价指标，主观听感具有更好的清晰度，且对不同说话人具有更好的适应性。