基于模糊核熵的短语音说话人识别

为了解决由于模糊加权指数选取不当而导致系统性能下降的问题,将熵函数引入到核映射的特征空间中,提出了一种基于模糊核熵的短语音说话人识别新方法.通过定义特征空间中的模糊核熵目标函数,设计了模糊核熵矢量量化器,在高维特征空间中对说话人的语音进行训练和识别匹配.引入熵的算法具有更加清晰简洁的数学形式和物理含义.为了进一步提高系统性能,利用模拟退火法对熵函数中的模糊熵度进行全局优化,提出了一种基于模拟退火的模糊熵度更新方法.实验表明,该方法对于较短的训练语音,其识别效果优于高斯混合模型和模糊核矢量量化.     

基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法及其仿真研究

利用遗传算法的全局收敛性及模糊C-均值（FCM）聚类强大的局部寻优能力，提出了一种基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法。对说话人的训练语音数据进行遗传-模糊的软聚类分析，从而得到分类中心的全局最优解，作为每个说话人的语音模型，最后利用最大总平均隶属度函数准则对待识别语音进行模糊聚类识别．除此之外，使用自适应参数增加遗传算法的局部搜索能力。实验结果表明，这种算法克服了传统硬聚类的缺点，避免了FCM对初值敏感及容易陷入最小值的缺陷，使聚类更加合理，更好地描述了说话人的语音特征。     

模糊相关性文本无关矢量量化说话人辨认研究

文本无关说话人识别的一个关键问题是寻求一种有效的说话人个性特征量.利用模糊向量内积理论,提出了一种新的物理量:连续特征矢量模糊相关度(CFVFC),以反映相邻特征矢量问的相关性,进而突出说话人的个性特征,并在此基础上研究了新的矢量量化(VQ)说话人识别方法.实验表明CFVFC是一种有效的识别信息,对于干净语音的说话人辨认,可以提高识别系统的识别率;在加噪声情况下,能增强识别系统的鲁棒性.     

基于广义特征值和核函数的非线性盲分离算法

在给出了一种基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法的基础上,结合核特征空间而给出了一种非线性混合信号盲分离算法。该算法首先将混合信号映射到高维核特征空间,同时构造该核特征空间的一组正交基。其次,通过这组正交基将高维核特征空间的信号映射到参数空间,从而把非线性混合信号盲分离问题转化为参数空间的线性混合信号盲分离问题。在参数空间中,应用基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法对信号进行分离。该算法具有闭解形式,计算简单,收敛精度较高,稳定性好。仿真结果表明该算法是有效的,具有良好的分离性能。     

核Fisher判别分析方法评估消费者信用风险

利用基于核函数和线性Fisher判别构建的核Fisher方法评估消费者信用风险。该方法首先通过核函数建立一个非线性映射,把原空间中的样本点投影到一个高维特征空间,然后在高维特征空间中应用线性Fisher函数,把具有不同属性值的样本点判别到相应的类别。通过对个人信贷数据的研究表明,核Fisher方法可以有效地评估消费者信用风险。     

SAR目标多尺度概率密度估计与识别

针对SAR目标识别问题,提出了一种基于核非线性映射的SAR目标多尺度概率密度特征的估计方法,并利用该特征进行目标识别。首先将SAR目标图像在多尺度域中分解,按一定规则建立多尺度根矢量;将多尺度根矢量经非线性映射到另一空间中,在该空间中利用基于核函数的技术结合parzen窗非参数估计得到概率密度函数。通过这一途径得到的多尺度概率密度分布挖掘了目标散射在尺度之间的相互关系,分布特征之间的相对熵测度可以用与目标分类识别。以MSTAR实测SAR目标数据集进行了多尺度概率密度估计和目标识别试验和分析,试验结果表明了提出方法的有效性。     

核的最近邻算法及其仿真

为了提高近邻法的分类性能,提出了核的最近邻算法。通过mercer核,将样本映射到高维特征空间,再用近邻法分类。核映射改善了样本的空间分布,突显了样本的类别特征,从而提高了分类的性能。给出了核近邻算法的判决过程。对于人工数据和入侵检测数据的仿真显示,核近邻分类方法的分类性能优于传统的最近邻分类法。     

基于神经网络集成的说话人识别算法仿真研究

说话人识别研究中采用的语音信号特征同时包含了语义信息和话者信息,二者相互影响,给识别带来了很大的困难。为解决这个问题,我们将集成思想应用于说话人识别中,针对每个汉语单韵音的特征空间训练一个神经网络实现说话人分类,并使用另一个神经网络对多个单韵音神经网络识别器的识别结果进行结合。该方法可以有效地避免语义信息对说话人识别的干扰,提高识别精度。不仅如此,神经网络集成的识别结果还可以同时给出该帧语音所属的单韵音类型。仿真实验结果表明,集成系统的识别精度高于单一神经网络,并且在与多种算法的对比中也展示了良好的性能,更重要的是,该方法给出了一种从语音特征中分离语义信息和说话人信息的新思路。     

核稀疏概念编码算法及在图像表示中的应用

稀疏编码算法是一种常用的图像数据表示方法.为了处理高度非线性分布的数据,文中提出了一种核稀疏概念编码算法,并应用于图像表示.该算法首先对邻域图进行谱分析,提取数据的几何流形结构信息;然后将原始特征空间数据映射到高维特征空间中,利用谱回归在高维特征空间中来计算基向量;最后在高维特征空间中对每个样本逐个进行表示.文中算法不仅能有效地处理非线性结构数据,而且只需求解一个稀疏特征值问题和两个回归问题,计算简单有效.在Yale、ORL和PIE图像库的聚类实验表明,文中算法的准确率和归一化互信息均优于其它几种对比算法.     

SAR场景图像中车辆目标的自动识别

提出一种在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)场景图像中进行自动目标识别的方法,并针对识别流程中分类阶段对目标方位角敏感的问题,基于相关滤波器理论与核特征分析方法,提出一种对SAR目标方位角具有较强鲁棒性的非线性相关滤波器。该滤波器使用特征向量降低对训练图像的依赖性,并将特征空间进行非线性扩展,大大提高了目标的正确分类率,同时利用核函数避免了因为高维矢量而造成的计算问题。MSTAR实测SAR图像数据的实验结果表明,方法切实有效,所提出的滤波器对目标方位角失真具有较强的容忍性,不需要存储目标模板和估计目标方位角就能够实现高效率、高准确率的目标分类。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

正~~     

TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

正~~     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。     

Innovation Versus Environmental Protection Presumptions

The paper is about negotiating with issues that discourage innovation. The subject is environmental deterioration, with concern directed at the impediments that keep it from being innovatively resolved. The paper is organized around three issues. (1) The dominant model of environmental concern, called environmental protection, is managed predominantly via command and control approaches. (2) Command and control, by relying on analytical segmentation to subdivide the problem into digestible bits and using formal legislation to direct it, are not up to emerging challenges in the area. (3) More robust models are available but difficult to experiment with due to impediments that discourage change. These impediments are seen in ideals associated with protection, prevention, recycling, and sustainability that tend to do more to sustain harmful practices than to seek beneficial alternatives. Being able to appreciate the underlying restrictions of entropy could help stimulate a more innovative agenda. These issues are tested via a project funded by the EPA entitled ENERGY STAR Homes.