基于自适应的小波阈值和GTEO进行说话人识别

小波压缩是基于小波系数的阈值的一个简单去噪方法.它对于所有的含噪语音,都使用一致的阈值,不仅压缩了噪声,也压缩了部分语音成分,因此滤掉的语音感知质量会受到极大的影响.在小波去噪过程中采用了自适应阈值小波包方法.同时把小波去噪和推广的TEO结合起来,去提高系数的鲁棒性.为了进一步提高识别率,在识别阶段,采用改进的MCE算法.实验结果显示,提出的方法取得了较好的效果.     

图书馆数据存储中的重球最优阈值算法

对图书馆数据存储中的压缩感知问题的数值算法进行研究.将传统梯度下降法多步扩展的重球加速法与一种新的阈值技术——最优s阈值相结合,提出了用于求解压缩感知问题的两种算法：基于重球的最优s阈值算法和基于重球的最优s阈值追踪算法.证明了算法产生的迭代点序列全局收敛到压缩感知问题的一个解.     

基于权值的散乱点云压缩算法

随着点云数据规模的不断增大,基于一定的准则对散乱点云进行压缩和简化直接决定了点云重建的效率.详细介绍了现存的点云压缩算法的原理和方法,总结这些压缩算法的特点和适用对象,并结合散乱点云密度分布特点,提出基于权值的压缩算法,根据点云密度设定不同的权阈值进行点云的自适应压缩,实现散乱点云的快速压缩.最终通过特高压南阳站点云进行算法验证,确定了最佳权阈值,同时通过分析对比证实了算法的高效性和可行性.     

一种新的在图像压缩中的适度分层阈值法

从图像本身的统计特性出发,利用小波包对图像进行多层分解,提出适度分层阈值法,并将适度分层阈值法与分层阈值法对相同的图像进行对比实验.结果是,适度分层阈值法有效克服了DCT在图像压缩中存在的"方块效应",并且比分层阈值法对图像进行压缩更能达到较好的压缩效果.     

基于分块压缩感知的遥感图像多尺度融合

由于分块压缩采样缺乏全局特性,导致基于分块压缩感知的常规融合图像质量差、且存在分块效应。首先提出图像在小波变换域的非均匀分块压缩感知(WNBCS),然后对压缩采样结果用局部特征规则融合,再用迭代阈值投影算法重构融合图像和消除分块效应。最终提出基于分块压缩感知的遥感图像多尺度融合方法,并给出算法详细实现流程。仿真结果表明WNBCS改善了图像重构质量和速度。实际资料测试结果表明,局部特征压缩融合比最大值和加权融合结果具有更好的视觉效果和定量分析结果。所提融合方法考虑图像全局特性、简化融合决策过程,便于大数据量遥感图像的压缩融合。     

一维信号小波压缩的能量动态自适应阈值算法

提出了一种基于小波系数能量的动态自适应阈值算法,用离散小波变换对信号进行多尺度分解,依据小波系数在各层的能量分布以及每层小波系数的能量集中度,获取每层小波系数的压缩阈值。通过这种方法,可保留大部分小波系数能量,并兼顾压缩率性能。经仿真验证,本文阈值算法在多种小波和不同的分解尺度上的压缩性能稳定,与Birge-Massart策略阈值和全局阈值比较,在压缩率和保留能量综合性能评价上优于Birge-Massart策略阈值和全局阈值算法。     

长距离输送管道超声内检测数据的在线压缩算法

根据超声内检测A扫描波形数据的形成原理,提出了基于阈值分割与峰值点提取相结合的A扫描波形数据压缩算法.1次数据压缩采用基于阈值分割的压缩算法,2次数据压缩采用基于峰值点提取的压缩算法,并分别采用传统的数据压缩指标和厚度计算结果来验证所提压缩算法的有效性.结果表明:在保证管壁厚度测量精度的条件下,压缩因子可达200~300;所提出的压缩算法简单、运算速度快,能够有效解决长距离输送管道超声内检测海量数据的实时压缩与存储问题.     

基于目标进化的aiNet聚类算法

针对aiNet算法中没有定义目标函数、记忆网络动态无规律变化等问题,提出了基于目标进化的人工免疫网络聚类新算法,将人工免疫网络压缩聚类抽象为多目标规划问题,定义了记忆网络的整体进化目标,并采用疫苗注射策略提升免疫学习质量.中心聚类和非线性聚类的仿真结果表明:新算法的聚类质量、压缩质量、参数敏感性等优于原aiNet算法;新算法的平均类散布矩阵迹为4.1420,低于原aiNet的4.2575;样本压缩率比原aiNet算法高8.42%;聚类正确率对压缩阈值的敏感性比原aiNet算法弱.     

基于灰度冗余的红外图像直方图处理技术

该文提出一种改进的消除灰度冗余的红外图像直方图均衡算法.通过统计红外图像灰度的分布规律,将像素灰度分布为零的灰度级进行完全压缩,设定适当的阈值,将小于阈值的无效灰度级映射到阈值灰度级,对有效图像灰度级进行无损均衡.该算法在压缩灰度冗余的同时,进行直方图均衡,克服了传统直方图方法在图像增强时造成的灰度断层和丢失,提高了图像质量.     

基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪中的应用

针对探地雷达采集的为非平稳信号且存在尖峰或突变状的特点,为了除去信号中的噪声,引入了基于提升算法的小波变换去噪方法.考虑到传统软硬阈值函数去噪方法存在的不足提出了改进的新阈值函数.通过对探地雷达二维正演仿真模型的去噪效果分析,综合计算时间和去噪效果考量,基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪方面具有一定的应用价值.     

胚胎阵列容错系统中单细胞替换的实现

介绍了一种新型的容错系统———胚胎阵列,并对其细胞结构进行改进,在每个细胞内增加了一个switch单元.改进后的胚胎阵列采用单细胞替换法实现容错.当有细胞发生错误时,只需把出错细胞替换掉即可使系统再次正常运行,不需要涉及到其他正常工作的细胞,在一定程度上减少了资源浪费.     

基于人工免疫和FARIMA模型的流量预测方法研究

针对Internet迅速发展而造成的网络拥塞现象,基于人工免疫算法与FARIMA模型提出了一种新的流量预测方法PAIF(Prediction method based on Artificial Immune and FA-RIMA).该方法首先利用人工免疫算法建立了预测策略,并结合FARIMA模型预测结果进行融合,以此提高预测精度.其次,以实际数据进行仿真实验,深入研究了影响PAIF预测误差的因素,同时对比分析了单独使用FARIMA模型的情况.实验结果表明,PPAIF具有较好的适应性.     

基于人工免疫系统的检测器生成算法改进

研究了免疫检测器的生成机制,通过采用k平均聚类算法提取到的规则生成未成熟检测器,提出了将模糊逻辑理论运用到成熟检测器激活及记忆检测器生成的进化方法,改进了传统的以人工免疫为基础的入侵检测系统中随机生成未成熟检测器的算法.实验表明该方法能够提高检测器的检测性能,证实了该算法的有效性.     

基于人工免疫有序聚类的视频关键帧提取方法

针对现有的基于无监督聚类的视频关键帧提取方法没有考虑镜头内容的时序性、对初始类的划分较敏感、易陷入局部最优等问题,提出了一种新的基于人工免疫的有序样本聚类算法.在传统人工免疫聚类算法的基础上引入了抗原记忆识别机制及改进了抗体的克隆与超变异机制,并在此基础上给出了基于人工免疫有序聚类的视频关键帧提取方法.该方法将镜头帧序列看成一个入侵机体的抗原序列,然后基于首次应答与再次应答机制依次为每个抗原产生记忆细胞池,最终每个记忆细胞池能识别的邻近抗原对应一个类别并选取距其类中心最近的帧为关键帧.对大量不同类型的视频进行了试验.结果表明,该方法能得到较高的保真度和压缩率,能够十分有效地提取出反映镜头内容变化的关键帧.     

用改进的人工免疫算法设计时滞滤波器系统

为了改善闭环系统的动态性能,设计了含有时滞滤波器的闭环系统.首先,描述了一类含时滞滤波器的闭环系统的数学模型;其次,提出了用改进的人工免疫算法优化闭环系统参数的方法;最后,进行了仿真.仿真结果表明,用改进的人工免疫算法寻找最优闭环系统,与基本的遗传算法相比,闭环系统有更好动态性能.     

基于独特型网络动力学模型的人工免疫算法

针对传统人工免疫算法中相似度、浓度以及抗体现有评价方式存在的缺陷，采用独特型网络动力学模型，通过改进亲和力计算方法，使之综合表达函数值和抗体相似程度的信息，以抗体的浓度作为适应值，提出了一种基于独特型网络动力学模型的人工免疫算法．仿真结果表明，这种算法对多模态函数优化是有效的，其搜索效率及收敛速度均优于常见的人工免疫网络算法Opt—aiNet．     

免疫危险理论在电子邮件分类中的应用

在对危险理论、人工免疫和云模型的研究基础上,提出了一种基于危险理论的电子邮件分类模型并对模型的框架和工作原理进行了详细的描述.实验证明该模型总体性能优于贝叶斯分类,能有效地识别出有害的非我,达到降低伪肯定率和伪否定率的目的.     

基于支持向量机免疫集成预测的电信网络性能监控

为实现持续有效的电信网络性能监控,提出一种改进的支持向量机预测基线法.利用人工免疫网络优化支持向量机参数、核函数参数、嵌入维数和样本规模等回归分析的自由参数,提出支持向量机免疫集成预测算法.根据电信网络性能的周期性特点构建同点时间序列模型,以预测的置信区间为基线对电信网络性能进行监控,通过对某软交换服务器的CPU负荷进行实验分析.研究结果表明:与经验自由参数相比,支持向量机免疫集成预测算法能取得更加精确的回归模式,其误差平方和减少55.4％,同点时间序列模型能有效克服连续时间序列中存在的异常输入敏感问题,准确发现多个连续的异常点.     

基于遗传算法的变结构神经Petri网模型

将Petri网理论引入到神经网络模型的研究中，依据生物学神经系统的可塑性，通过适当扩展规范Petri网，建立了人工神经元状态转化的Petri网模型．在此基础上给出了利用遗传算法设计变结构神经Petri网的方法，该方法不仅可以得到满足要求的网络参数，而且能对网络的拓扑结构进行优化．仿真结果验证了该方法的可行性．     

用神经网络方法识别地图中的孤立地标

本文讨论了神经元网络方法识别地图中孤立地标，对汉明网的结构，性能和方法进行了分析，提出了改变形式，并对改进的汉明网进行了实验验证，最后用它识别１：５００００地图中孤立地标，取得了满意的结果。