一种基于同步性的听觉滤波信号关联度分析方法

受听觉系统运行机制的启发,提出一种以同步性为线索的信号分量间关联度的分析方法.首先对信号进行带通滤波、逆序滤波和半波整流,继而提取一次、二次和三次极值点,并生成三种单位序列.基于单位序列分别计算相邻滤波通道同步性和一、二次极值点同步性,这两种同步性可描述信号分量间的波形吻合程度和波动关联性.分析了带有侧隙的齿轮振动信号,结果表明所提方法可发现具有较高关联性的信号分量,有助于缩减数据量和揭示被测对象的动力行为特性.     

基于一种听觉模型的特征提取及语音识别

该文分析了人耳耳蜗及中枢听觉神经对声信号处理的机理，主要包括耳蜗对声信号的频率分析、柯蒂氏器官毛细胞的从振动机械能到电化学能的转换，听神侧抑制神经网络和增益调整四个层次，建立各个层次上听觉的数学模型。     

基于模糊神经网络的工况区域识别方法

以模糊集合和模糊神经网络为基础,提出了一种新的工况区域识别方法,并以工业生产过程中常见的精馏过程为例,进行了仿真,证实了该方法的有效性。     

基于听觉仿生模型的乐器识别

提出了一个用于乐器识别的听觉仿生系统.该系统基于人类听觉系统中对声源识别起关键作用的耳蜗基底膜、内毛细胞、耳蜗核等部位的生理学功能设计出听觉仿生系统,并对乐器特征进行了提取,进而建立模拟听皮层功能的自组织特征映射神经网络,对构建的由7种乐器243个独奏乐曲样本组成的乐器数据库进行分类识别,乐器识别正确率在75%以上.     

一种基于听觉模型的抗噪语音识别特征提取方法

提出了一种新的语音识别特征提取方法。该方法是建立在听觉模型的基础上,通过计算语音的上升过零率作为频率信息并通过非线性幅度加权相结合来获取语音特征。仿真实现了中小词汇量、孤立词的语音识别,得到了较好的实验结果,证明了此方法具有较强的抗噪声性能。     

基于工况识别的安全距离模型

针对传统自适应巡航控制系统安全距离模型缺乏对车辆驾驶工况变化考虑的问题,提出一种基于驾驶工况识别的安全距离模型。依据城市驾驶工况特点构建了4种典型城市工况,引入人工神经网络对车辆实时驾驶工况进行识别与预测,然后以现有安全距离模型为基础,结合工况识别结果,完成对该模型的优化。通过CarSim和Simulink联合仿真验证,结果表明：基于驾驶工况识别的安全距离模型可以更好地实现与前车的速度跟随与距离控制,提高了乘坐安全性与道路利用率。     

基于带通滤波和绿色因子的绿色识别方法

为识别大田作物长势监控图像中的绿色植物,提出了一种基于带通滤波和绿色因子的绿色植物识别方法.首先将自然光条件下采集的大田作物长势监控图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,并通过基于HSV的带通滤波器去掉RGB图像中的大部分背景;然后将处理过的RGB图像进行归一化,并利用ExG实现绿色植物的识别.实验结果表明,本方法能够正确识别大田作物长势监控图像中的绿色植物,能够较好地克服野外大田拍摄环境造成的识别难题.     

听觉计算模型在自动语音识别中的作用

听觉系统是语音信号处理过程不可分割的组成部分,听觉计算模型对自动语音识别研究具有非常重要的意义.简要评述了听觉计算模型近30年的研究进展,特别是近些年的研究成果,并指出听觉计算模型未来研究的主要方向.     

基于管网监测点的水力工况复核

在已有水力模型和部分水力监测点实测数据的基础上,根据最小二乘原理,建立了给水管网水力工况复核模型,并用改进遗传算法对其求解．通过实例证明了用改进遗传算法对水力工况复核能更快速、更精确地获得整个供水管网某时段的水力工况．     

基于特征模型的构件识别方法研究

构件识别被认为是基于构件的软件开发过程中最重要的阶段之一。主要介绍如何根据构件特征和特征模型间的对应关系,运用聚类算法从特征模型中识别出业务构件。首先,给出特征模型的形式化定义,然后给出基于特征的构件模型的形式化定义,最后根据构件模型和特征模型的关系,运用聚类算法从特征模型中识别出业务构件。     

基于麻雀搜索算法优化支持向量机的刀具磨损识别

针对微小深孔钻削刀具磨损状态检测的工程需求,提出了基于钻削声信号的麻花钻头磨损状态识别方法。根据不同磨损程度的麻花钻在钻削过程中的声信号,使用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)将声信号分解成若干个固有模态函数(intrinsic mode functions, IMFs),通过时频联合分析探索刀具磨损与声信号特征之间的关联规律;再使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的参数,并利用SVM实现基于声信号特征的刀具磨损状态识别。实验结果表明,微小深孔钻头磨损程度与钻削声信号特征之间存在非线性耦合关系,声信号高频特征对钻头磨损程度的变化非常敏感;采用经过SSA优化后的SVM算法,基于优选的IMF特征能够准确识别钻削刀具磨损状态,识别准确率可达98.246%。     

利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别

为了提高语音识别系统的性能,基于全域优化的思想,提出了一种用于训练连续隐马尔柯夫模型（ＣＨＭＭ）的新算法——基因算法,并将该算法用于语音识别．用该算法训练ＣＨＭＭ,可得到最佳的模型参数,从而提高了语音识别率．利用该算法训练ＣＨＭＭ,不需要对ＣＨＭＭ的每一个参数单独进行估值,能够在一定的程度上提高训练速度．文中阐述了整个算法,给出了计算机模拟结果,并与传统的训练方法进行了比较．     

基于人耳听觉模型的语音质量客观评价方法

将人耳听觉模型应用于语音质量客观评价 ,用听觉模型对语音作处理得到近似的短时语音频谱 ,在此基础上得到谱距离作为语音质量的评判标准 .实验结果表明这种方法与主观评价结果的相关度达到 0 .83     

用遗传算法改进HMM的语音识别算法

提出了一种改进隐马尔可夫模型（HMM）的方法,即把遗传算法应用到Baum-Welch算法B值的优化当中,解决了Baum-Welch算法容易陷入局部最优解的缺点,得到了全局最优解,提高了语音识别系统的识别率。     

基于模糊数学理论的刀具状态识别

利用刀具状态多个特征参数的信息互补，根据理论建立刀具状态识别模型，并根据模糊统计法确定刀具状态与监控参数之间的模糊关系。最后结合原始功率信号的几个特征对刀具状态进行识别。对试验数据的测试表明，这种方法能有效提高刀具状态识别的正确率。     

基于改进主观贝叶斯方法识别电熔镁炉异常工况

电熔镁炉熔炼过程信息包含大量的不确定性,基于大数据分析的方法难以应用.为准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况,提出一种基于改进的主观贝叶斯在线规则推理方法.传统的主观贝叶斯方法参数赋值范围过大,针对这一问题,使用映射函数将参数赋值范围缩小到有限区间,以提高方法的实用性.在规则推理时,使用模糊隶属度函数对观察和证据进行模糊...     

基于模型匹配人脸识别的研究

提出了基于模型匹配的人脸识别方法.利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架,在定位出人的脸部位置后用模型框架定位和调整人的脸部特征部位,着重于解决人脸识别过程中的观察角度、遮挡和表情变化等因素影响.     

基于遗传算法优化机器学习模型的地下水潜在性预测

传统机器学习模型在地下水潜在性预测中,未考虑最优因子组合,会对地下水潜在性制图产生不利影响。为此,提出了遗传算法优化支持向量机的地下水潜在性预测方法。以云南省彝良县为研究区,从地形、水文、土壤、地质等方面选取了共15个影响因子;考虑模型性能和影响因子的作用,利用遗传优化算法筛选了包含11个影响因子的最优因子组合;然后使用支持向量机方法构建了地下水潜在性预测模型;最后计算了因子优化前后的模型准确度和受试者工作特性曲线下面积（area under curve,AUC）,并绘制了模型的受试者工作特性（receiver operating characteristic,ROC）曲线和地下水潜在性预测图。结果表明：因子优化前模型的准确度为0.774,验证集AUC为0.789,因子优化后模型的准确度为0.777,验证集AUC为0.806,分别提高了0.003和0.017。可见,所提方法的准确性、可靠性优于传统的支持向量机法,其结果可以为区域水文地质调查和地下水资源管理与规划提供科学参考。