基于听觉图像的音乐流派自动分类

音乐流派的自动分类是音乐信息检索系统的重要组成部分.将听觉图像引入音乐流派的分类研究中,用听觉图像模型模拟人耳耳蜗结构,基于音乐流派分类研究常用的GTZAN数据库,将一维音频信号转换为二维听觉图像,对音乐听觉图像进行尺度不变特征转换（SIFT）及空间金字塔匹配（SPM）,从局部到整体地提取图像的纹理特征,最后采用LibSVM中线性核函数的支持向量机对音乐流派进行分类.实验结果表明,与同样基于人耳耳蜗结构提出的美尔频率倒谱系数（MFCC）流派分类方法相比,基于听觉图像的流派分类正确率提高15%.     

特征组合的中文音乐情感识别研究

音乐情感识别是音乐检索的一个重要组成部分.基于音乐声学特征分析,尝试提取代表音乐声学特性的时域、频域、倒谱域的各种特征,并利用支持向量机(support vector machine,简称SVM)算法对中文音频进行情感分类,以研究不同特征组合在音乐情感分类上的效果.通过对比各种不同特征组合的音乐情感识别效果,发现由4个时域特征、频谱、幅度谱和相位谱组成的音乐特征对中文音乐情感分类的效果良好.     

基于依存分析与特征组合的微博情感分析

针对微博短文本存在口语化、简洁化等社交网络特征,充分利用句法依存关系以及条件随机场(conditional random fields,CRFs),抽取候选评价对象,并在基于机器学习的微博情感分类方法的基础上结合情感分析词典,引入情感值、微博标签、主题等特征,优化分类性能。在COAE(Chinese opinion analysis evaluation)微博评测数据集上,以准确率、召回率、F1值为评价指标对所提方法进行验证,证实了基于句法依存分析与CRFs相结合的评价对象抽取方法的有效性,分析了各类特征对情感分类性能的影响,最终在COAE微博观点句识别任务中准确率达91.4%。     

基于非负稀疏表示的标签繁殖算法

提出了一种基于非负稀疏表示(nonnegative sparse representation,NSR)的半监督学习标签传播算法.该算法首先构造一个稀疏概率图(sparse probability graph,SPG),其权重由非负稀疏表示算法计算的非负系数组成,自然地反映了各样本之间的聚类关系,避免了传统半监督学习算法中的邻居选择和参数设置过程;然后通过对未标记样本的标签进行迭代繁殖至收敛而获得所有样本的标签.在人脸识别、物体识别、UCI机器学习和TDT文本数据集上的实验结果表明采用非负稀疏表示的标签传播算法比典型的标签繁殖算法具有更好的分类准确率.     

基于RF-BiLSTM-Attention音乐分类方法的京剧二分类仿真

为了普及国粹京剧，本研究提出一种将随机森林（Random Forest，RF）耦合注意力（Attention）机制和双向长短时记忆（BiLSTM）网络的音乐分类方法RF-BiLSTM-Attention，使用其进行京剧与其他类型音乐的二分类（以下简称“京剧二分类”）。首先，提取音乐所有光谱特征，利用RF选择重要特征；然后，在BiLSTM网络的隐藏层与输出层之间嵌入注意力层，对数据进行分类训练与预测。用来自大众音乐平台和GTZAN数据集的1 500首音乐进行京剧二分类实验，对比RF对循环神经网络（RNN）、长短时记忆（LSTM）网络、BiLSTM等9种模型的影响，结果表明：RF-BiLSTM-Attention模型的分类准确率为89.00%，运行时间为33.22 s，比简单模型中表现最好的RF-BiLSTM模型的分类准确率提高3.33%，运行时间缩短40.54%；比原始BiLSTM-Attention模型的分类准确率提高6.33%，运行时间缩短96.89%。与传统音频分类工作相比，本研究考虑了京剧二分类问题，对京剧起着良好的推广作用。     

多元图图形基元和特征基元提取与表示方法

提出一种多维数据多元图图形基元和特征基元提取和表示的方法.首先应用多维数据多元图表示原理实现无结构数据的结构化表示,然后在建立基于多元图图形基元和特征基元表示的一般化表示模型基础上,提取出了表征多元图图形的图形基元和特征基元.为验证该方法的正确性,采用UCI机器学习数据库中的Iris等数据进行了分类实验,不同分类方法实验结果对比证明该方法具有较好的识别效果.     

基于深度卷积神经网络的三维模型识别

为了进一步提高三维模型的识别精度,提出了一种基于深度卷积神经网络的三维模型识别方法。将点云数据通过占用网格规范化计算转化为二值3D体素矩阵,通过附加正则化项的随机梯度下降算法提取体素矩阵的特征,再通过共享权重的旋转增强对训练集进行数据增广并以此对模型标签进行预测。实验结果表明,该算法在公开数据集ModelNet40及悉尼城市模型数据集上的识别精度均达到85%左右。与基于同类机器学习的三维模型识别算法相比,在相同训练数据集上该方法网络训练时间短,在相同测试数据集上模型识别准确率高,检索速度快。提出的体素占用网格模型的深度卷积神经网络,可以实现三维点云模型数据集及规范化体素模型数据集的识别和分类工作。     

基于间隔n元核的主观文本观点识别方法

主观文本观点识别是文本信息处理的一个重要研究方面,在产品推荐、智能信息检索、辅助决策等方面均具有重要的潜在应用价值.与连续的n元词的文本表示方法不同,间隔n元核能够提取主观文本中不规范不连续的特征.此外,间隔n元核的表示方法不需要进行词语依存关系分析和词语极性强度分级.在文本观点分类数据集和短评论数据集上的实验结果表明:与已有的观点分类方法相比,基于间隔n元核的方法有更高识别准确率;在不同特征数目下,增加间隔n元核特征均能够提高分类精度;间隔n元核是一种合适的主观文本特征表示方法.     

基于DKU-JNU-EMA数据库发音特征的方言识别

为研究广东话、客家话、潮州话和普通话的发音差异性，提出了一种基于发音特征的方言识别系统。本研究采用DKU-JNU-EMA数据库，以广东话、客家话、潮州话和普通话为研究对象，通过端点检测法实现对数据集的预处理，提取了数据集中发音器官的位移、速度和加速度参数，并对发音运动器官进行了空间和速度的统计学分析，然后选用随机森林和支持向量机分类器对所取的提特征集进行识别分类。实验结果表明，本文提取的发音特征在机器学习分类器的识别分类中是有效的，选用支持向量机做分类器时，在齿龈位置的分类平均准确率达到83.1%。     

基于大津算法和深度学习的开集声纹识别自适应阈值计算方法

针对开集声纹识别的自适应阈值计算问题, 提出一种基于大津算法和深度学习的阈值计算方法. 首先, 采用三层受限Boltzmann机堆叠而成的深度置信网络从Mel倒谱系数中提取语音深层特征; 其次, 通过Gauss混合模型计算特征的相似度值, 对特征的相似度值使用大津算法计算阈值. 实验结果表明, 该方法识别效果较理想, 与等错误率计算阈值方法相比, 具有更高的识别准确率.     

多特征筛选与支持向量机相融合的图像分类模型

针对图像分类中的特征选择问题,提出一种多特征筛选与支持向量机相融合的图像分类模型.首先提取图像的多种特征,并对特征进行归一化处理;然后根据平均影响值对特征进行筛选,选择一组最优的特征子集;最后采用支持向量机构建图像的多分类器.采用图像数据集SIMPLIcity进行仿真实验验证该模型的有效性.实验结果表明,该模型降低了图像分类的开销,提高了图像分类性能.     

应用体裁分析:英语学术论文的摘要写作

本文以由英语母语国家主办的高质量英语学术刊物上的英语学术论文的摘要为语料,审视了真实语料中的英文摘要的内容特点和语域特征,然后运用体裁分析手段深究摘要的这些特点存在的原因,并进一步归纳出英文摘要写作的语步,表示成图示。最后就如何写好英文摘要提出了确实可行的指导性步骤。本文也为如何应用体裁分析指导写作教学做了模范。然而,本研究的语料库较小,可能会导致研究结果的偏颇,某些研究结果在今后的研究中还需做进一步的验证。     

基于主题特征的Email分类研究

针对基于词语特征的Email分类综合性能（F-score）较低的问题,提出一种基于主题特征的Email分类方法.该方法利用领域知识及统计信息,从Email的词语特征空间中提取主题特征,并利用提取出的主题特征实现Email分类.通过对1080封Email进行分类测试,结果表明,由于主题特征能够更加准确地表达Email的主题思想,因此,与基于词语特征的分类方法相比,该方法在针对Email的全文及标题实现分类时,将平均F-score分别提高了13.16%和17.16%,从而使平均F-score提高到72.37%,基本可以满足实际应用的需求.     

基于稀疏转稠密机制的仿射不变特征匹配算法

提出一种基于稀疏、稠密特征转换的仿射不变特征匹配算法,其中稀疏特征包括坐标,尺度,仿射模拟参数等,稠密特征指基于图像局部区域内光学属性的局部描述符.本文算法在Affine-SIFT算法基础之上,针对在特征提取阶段仅使用稀疏特征提取的缺陷做出了改进.由于稠密信息只有在稀疏参数满一定足检测条件时才能提取到特征,导致本可以匹配到的特征(包括稀疏、稠密参数)无法提取,将通过使用稀疏特征构造新的模拟图像,通过将稀疏特征重新稠密化,并在模拟图像基础上进一步提取稀疏特征,同时可检测到原始图像中检测不到的可匹配特征,最终达到增大特征建立匹配的概率,提升正确匹配数量的目标.经实验验证,本文提出的稀密特征转换算法相比于ASIFT算法能大量增加特征匹配的数量.除针对ASIFT方法提供扩展外,该方法也可用于扩展具有充分稀疏特征参数的其它特征提取和匹配方法,并适用于目标识别、目标分类和三维重建等问题.     

基于序贯似然比检验的运动想象脑电信号分类方法研究

快速准确地对脑电信号进行特征分类是脑-机接口研究的关键问题之一．从人脑决策模型出发,结合自适应小波基特征提取方法,提出了一种基于序贯似然比检验的运动想象脑电信号动态分类方法．该方法在分类中无须预先固定样本量,〖JP2〗而是逐次取样,累积分类信息,有利于解决脑-机接口的实时控制问题．为了更好地衡量该方法的有效性,进行了10次10折交叉验证,实验结果表明3个运动想象数据集共8位受试者的平均正确率达到87%以上,〖JP〗互信息和分类时间等指标也表明该方法能够有效提高脑-机接口系统的性能,具有较好的实用性．     

一种基于非线性特征提取的数据降维算法

为了获得良好的图像分类效果,需要采集尽可能多的图像数据特征,进而使得图像原始特征空间的维数越来越高,造成维数灾难.特征提取是通过线性或者非线性映射,将高维特征空间映射到低维空间,从而降低数据维数.现有的特征提取算法往往忽视了数据本身特有的复杂结构以及非线性因素,造成映射方向的模糊以及分类精确度的缺失.充分考虑了图像数据本身的二维特性,通过改进的非线性特征提取方法、流形学习方法来提取图像特征.实验表明,该算法在不影响图像分类效果的前提下可以大大降低数据维数,减少计算复杂度.     

微博文本和传统文本体裁特征对比

在总结常用特征集合的基础上,根据微博文本的特点以及特征选取原则,选取了适合微博文本体裁分析的特征集合,这些特征能典型的反应微博文本和其他文本形式的区别.还分别对不同的文本体裁进行特征值的统计,并将统计结果在不同的文本体裁之间进行了深入的对比分析,并从体裁的角度分析出不同文本体裁的特征值差别的原因.并从体裁特征的角度说明微博文本是一种新的体裁文本.     

基于类灰度图的类Haar特征构建及其应用

有效的特征提取是正确模式分类的基础.在Viola-Jones快速目标检测算法的基础上,侧重研究了类Haar特征原型的本质与提取,提出了类灰度图的概念,并以快速人脸检测为例,从类灰度图提取广义类Haar特征,从本质上拓展了类Haar特征的类型.基于类灰度图提取的广义类Haar特征在基于Adaboost的人脸检测系统性能超过Viola-Jones系统;作为弱分类器的滤波器构建是影响基于Adaboost分类算法性能的重要因素.