基于长短时记忆网络的多模态情感识别和空间标注

情感计算中音/视频的情感识别对人机交互等领域的深层次认知具有重要应用价值,在现代远程教育中可作为教学过程性实时评估的重要技术之一.为克服单一模态模型识别精度依赖于情感类型这一问题,本文提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络的多模态情感识别模型,采用双路LSTM分别模拟人类听觉和视觉处理通路处理语音和面部表情的情感信息,在eNTERFACE’05双模态情感数据集上进行训练和测试,并模拟人脑边缘系统情感区进行决策层加权特征融合,传统情绪六分类标准的准确率可达74.7%.同时,考虑到传统离散情绪六分类法无法进行程度度量,且存在外在表现相似和多情感同时并存的问题,本文提出一种新的多模态情感识别模型的空间标注法,采用模型层特征融合方法将情感分类特征映射到激活度-效价空间(Arousal-Valence Space),从而更好刻画情感的程度,实验结果显示准确率在空间两个维度上分别达到84.1%和86.6%.相比于已有的大多数相关研究,本文提出的模型运算量小,识别精度高,可进行实时在线情感识别.     

融入规则信息的神经机器翻译

为了将统计机器翻译技术中的规则信息引入到端到端的神经网络模型中,提出了一种将规则信息转化为近似等价的序列信息的方法.在此基础上,提出了两种融入规则信息的神经机器翻译模型,并在基于注意力机制的循环神经网络(RNN)模型上进行了验证.相对于未融入规则信息的基准模型在美国国家标准与技术研究院(NIST)评测集上的评测结果,上述两种模型的双语互译评估(BLEU)值均有所提高.实验表明,将规则等外部知识融入到神经机器翻译系统中是提升模型翻译质量的一种有效途径.     

认知网络中无线电信号智能感知方法研究

无线电信号在噪声波动情形下的检测性能有待提高.该文提出了认知用户根据无线电环境变化自动调整检测阈值的感知方法.融合中心应用坐标搜索算法为认知用户提供最优控制参数,认知用户依据最优参数设定检测阈值,并自主学习特定无线电环境下的最佳阈值.此外,该算法充分考虑了各认知用户的个体特征及其感知贡献,并提出了一种基于能量值的加权算法体现用户特征.实验结果说明该算法对噪声波动具有卓越的鲁棒性,在信噪比低于-15 dB时的检测概率远高于传统方法.     

我国5G与人工智能融合发展研究态势分析——基于文献计量与知识图谱

第五代移动通信技术(5G)与人工智能(AI)融合创新发展已成必然趋势.本文基于中国知网检索出的1772篇中文期刊文献数据,运用文献计量和CiteSpace绘制知识图谱的方法,系统分析我国学者关于5G与人工智能融合发展的研究态势.我们发现,国内相关研究成果自2015年来保持增长趋势,并呈现出"起步""快速演变"和"深化应...     

微波被动/红外复合导引头制导信息合成方法研究

多模复合寻的制导技术已经成为精确制导武器的发展方向,采用微波被动/红外双模制导模式,可有效提高制导系统的精度.多传感器制导信息合成方法是多模寻的制导的关键技术之一.对微波被动/红外复合导引头制导信息合成方法进行了研究,并在此基础上对无人机制导系统进行了仿真分析.     

飞机地面防撞多传感器数据融合系统研究

为了实现对不同传感器探测和跟踪的目标信息融合,提出了一种车载飞机地面防撞的多传感器数据融合系统.采用矩不变量的方法描述飞机的特征;采用Levenberg-Marquardt算法对标准的BP网络算法进行改进,使系统快递、稳定地进行飞机识别.该算法实现了多传感器多目标定位、航迹融合等关键技术,实验表明,该系统可以较好地实现目标定位、跟踪以及目标识别的目的.     

面向科技经济融合的中俄科技合作策略

当前,世界处于百年未有之大变局,全球科技合作呈现出“合作与竞争交织”的状态.中国和俄罗斯科技合作历史悠久,基础良好,双方基于科技经济融合的共同目标开展科技合作前景广阔.通过分析当前中俄科技合作的新背景,包括两国建立全面战略协作伙伴关系,共同面对“科技冷战”,共同面临后新冠肺炎疫情时期的科技挑战等,阐释了中俄双方科技合作...     

基于图像块分割及小波空间频率的多聚焦图像融合法

提出了一种基于图像块分割及小波空间频率的多聚焦图像融合算法.采用块区域局部小波空间频率作为图像是否清晰的判断依据,对于明显的清晰和模糊区域,直接选取清晰区域作为融合后的相应块区域;而对于清晰与模糊的边界区域,采用了基于像素的窗口空问频率的方法进行融合处理.实验对比结果表明,该方法明显优于小波变换方法和图像块方法.     

分布式多传感器结构中的数据融合方法

在分布式结构中,为了提高单个传感器的测量精度,为数据处理打下基础,首先对每一个传感器进行时间上的分批估计,降低误差的影响,得到各个传感器的局部决策值;接着对方差超过一定数值的数据进行基于相对距离的再处理;最后在最优融合原则下,运行加权自适应算法对各个局部决策值进行融合.数据分析结果表明,处理后的数据更接近测量真实值.     

采用滑动窗时域有限差分法对不规则地形电波传播预测

为了解决大区域电波传播精确预测时计算量大的问题,采用滑动窗时域有限差分方法对不规则地形上短波频段的地波传播进行预测.将经典FDTD(finite-difference time-domain)与脉冲追踪相结合,采用UPML吸收边界处理有耗地形,使垂直于地面的二维FDTD计算区域随脉冲传播而滑动,在迭代过程中保存必要的场分量,处理后得到不规则地形上的路径损耗与传播路径的关系曲线,并与经典的几何绕射理论的计算结果进行了比较.结果表明,其优点在于保持FDTD全波时域分析准确性高的特点同时降低了计算量.讨论了计算区域在滑动过程中由于包含的后向波信息的局部性对计算结果的影响,以及顶部吸收边界对侧向波的反射带来的误差.数值仿真结果表明了此方法的有效性.