一种基于近邻传播聚类的语音端点检测方法

为提高语音端点检测在低信噪比情况下的准确性,提出一种基于近邻传播聚类的语音端点检测算法.首先采用能量语音端点检测去除静音段;然后利用近邻传播聚类自动获取类别数的优点,有效地将语音细分为无语义语音和静音段、远场噪声段等各种类别;最后结合后处理方法,对语音端点做进一步过滤处理.实验结果表明:该算法在低信噪比的情况下,与传统的能量语音端点检测相比,其有效语音检测的漏警率相对下降13%,虚警率相对下降14%;在实际应用中,如声纹确认和声音检测等,与经典算法相比,该算法检测的准确率与效率等性能得到了显著提升.     

基于运动信息和相位一致性的运动目标提取

提出一种新的时空结合的运动目标分割方法。该算法首先在累积帧差图像上使用改进的高阶统计(HOS)算法检测出运动区域,用最大连通区域表示初始运动目标模板,利用基于Log-Gabor复小波变换的相位一致性边缘检测算法提取出每一帧的单边缘信息,结合初始运动模板与空域边缘图像得到更精确的运动目标模板,最后结合原图像分割出运动对象。实验结果表明该算法能从对比度较小和噪声较大的视频序列中精确地提取出运动目标,且不受光照变化的影响。     

基于改进频繁模式树的最大频繁项目集更新挖掘算法

在挖掘最大频繁项目集的过程中,通过改变最小支持度阈值可以挖掘更有用的最大频繁项目集,为此提出了一种最大频繁项目集更新挖掘算法UAMMFI(Updating Algorithm for Mining Maximal Frequent Itemsets)。算法基于改进后的频繁模式树结构,在更新挖掘过程中,不需产生候选项目集和条件模式树,并且充分利用先前已挖掘的最大频繁项目集中包含的信息,快速更新挖掘出最小支持度阈值变化后的最大频繁项目集。实验结果表明,算法能够高效更新挖掘最大频繁项目集。     

基于模糊熵和结构特征的边缘检测方法

为了使检测的图像边缘结核定位好,并且产生边续的精细边缘,同时能有效滤除边缘图像中的噪声,提出一种基于模糊熵与边缘结构特征相结合的新的图像边缘检测方法。该方法首先将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,计算出每个像素在模糊熵特征空间的相异测度,结合3×3 邻域内的12种有效的边缘结构,提取图像中每个像素的结构信息测度图像阵列和方向信息测度图像阵列,然后对结构信息测度图像阵列和方向信息测度图像阵列实施非极大抑制,确定最终的边缘像素图像。实验结果表明该方法所检测出的图像边缘细节丰富,单像素宽,定位准确,有较好的抗噪性。     

反抛物线渐变传输线及其在准宽带匹配中的应用

本文将黑田等效原理推广到集总参数和分布参数混合电路中,精确地给出了反抛物线渐变传输线(RPTL)的等效电路。论述了利用 RPTL 实现源电阻 Rg 与并联 RL 负载之间的无变压器准宽带匹配的设计方法。     

基于佳点集遗传算法的边缘检测

为了提高遗传算法应用于边缘检测的收敛速度,提出了一种基于佳点集遗传算法(GGA)的边缘检测方法.该方法利用佳点集理论构造交叉操作使得子代保留最能代表其家族性能的双亲共同基因以提高算法收敛速度.在用遗传算法进行边缘检测之前,将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,然后运用模糊熵理论对图像进行相异性增强处理,滤去非边缘像素以便缩小解空间规模,为提高算法的收敛速度提供了另一个有效的途径.实验结果表明,所提出的图像边缘检测方法具有较好收敛效率,所检测出的图像边缘细节丰富、单边缘、定位准确.     

迁移学习在Web图像内容审核中的应用研究

针对当前Web不良图像内容监管和智能审核需求快速增加,人工和传统算法审核监管在规模、灵活性和响应时间上存在的不足,以及现有相关暴力图像数据样本的缺乏,提出一种基于深度模型迁移学习的Web图像内容审核方法。首先,收集自建暴力图像样本数据集,并对其进行数据增强和图像增强处理;其次,选择ImageNet数据集上训练完成的VGG16 (Visual Geometry Group)和Resnet50 (Residual Neural Network)两种典型的预训练深度神经网络模型进行迁移学习;最后,通过共享通用视觉特征、模型权重参数迁移以及微调,最终优化得到图像内容审核模型;通过对比验证实验研究,发现图像内容审核模型识别性能明显优于现有其他方法,正确率达到了95%以上,能满足实际应用需求。     

芨芨草染色体的核型分析

对芨芨草(Achnatherum splendens (Trin.)Nevski)体细胞染色体计数，并对其核型进行分析，结果表明：芨芨草的染色体数目为2n=48；核型公式为2n=2x=48=2M 20nm 26nsm；从核型类型来看为2B型。     

准宽带匹配网络计算机辅助设计

文章介绍了一种准宽带匹配ＣＡＤ方法。这一方法可按照通带内的极大－极小增益响应,用最优化方法直接寻找匹配网络策动函数,据此综合匹配网络,全部设计工作均由机助进行,避免了解析方法中选择最佳功率传输函数的困难和复杂的运算,并用实例说明ＣＡＤ方法优于解析方法。