一种基于边界识别的聚类算法

针对基于密度的聚类算法由高密度区到低密度区的处理顺序所带来的不能识别低密度对象类别的缺陷,通过对聚类过程中可能存在的边界识别进行讨论,提出了一种基于边界识别的聚类算法.该算法的思想是：同簇优先权高于密度优先权,即在选择下一个对象进行聚类时,在已聚类的对象中优先选择同一簇的对象,当对象沿某一方向扩展到达簇边界时停止扩展,转而向其他方向扩展,这种处理顺序能使得类别最大化.通过分析簇边界的密度变化特征,建立了边界识别准则,并根据该准则对数据进行聚类.通过在合成数据和美国加州大学提供的知识挖掘数据库数据集上的实验结果表明,所提算法能有效地处理低密度区域的数据,与识别聚类结构的对象排序算法相比,聚类效果可提高4%左右,而时间性能相当.     

彩铃的语音搜索功能设计与实现

随着彩铃业务的迅猛发展,彩铃平台中业务的人性化程度显得日趋重要.研究提出了一种在彩铃平台上实现语音搜索功能的方案.该方案结合ASR语音识别技术和搜索引擎索引技术,支持可配置的铃音排序策略,并可针对不同用户的喜好对搜索结果进行调整,是对彩铃业务的有力增强.     

3 175例急性中毒患者的院前识别与急救分析

目的:探讨急性中毒的院前识别诊断与急救,提高急性中毒的院前急救水平.方法:对3 175例急性中毒的院前急救情况进行回顾性分析.结果:现场死亡14例,心肺复苏成功2例,2例病情较重放弃治疗,554例就地处理,其余全部送入综合性医院急诊科.结论:中毒的救治贵在早期、及时、准确的识别诊断和处理,院前急救直接关系着患者的预后,加强院前急救,提高急性中毒的救治水平.     

空间杆系结构的单元分组及统计损伤识别方法

提出一种基于应变模态的空间杆系结构统计损伤识别方法.为了减少待识别单元的数量,根据相似度对所有单元进行分组,从而将结构的损伤识别分两步实行首先识别出所有可能损伤单元的范围,然后再进行结构损伤的定位和损伤程度的估计,其中,对于较深程度的损伤,采用应变模态的修正摄动矩阵,最后采用数值仿真分析进行了验证.     

运动目标识别与跟踪系统实现方案探讨

本论文主要研究视频序列图像中运动目标识别与跟踪的基本原理及实现方案。运动目标识别与跟踪系统是主要是通过对成像设备所获取的图像序列进行处理,力图从复杂的背景中识别出目标,并对目标的运动规律加以预测,实现对目标的连续、准确的跟踪。系统的算法涉及目标图像的预处理、目标识别与目标跟踪等。     

用射频识别技术改造传统产业的研究

射频识别(RFID)技术在传统领域的应用愈来愈广泛,本文阐述了射频识别技术应用的基本原理,分析了射频识别在食品安全管理以及物流和供应链中的典型应用及该技术在传统领域发展应用的几个关键因素,如成本问题、隐私权和安全性,环境保护问题.     

HMM自适应法在应力变异语音识别系统的应用

为了使应力变异在顽健语音识别系统中能够达到较好的识别效果,研究了基于隐马尔可夫模型(HMM)的自适应技术,提出了将最大后验概率(MAP)和最大似然回归方法(MLLR)用于应力变异语音的自适应中.实验结果表明,与基本系统相比,两种方法均有效地提高系统识别率.以SD为初始模型的最大后验概率方法在150个训练样本时识别效果最好,可以达到90.4%.     

大型发电机定子绕组故障放电的特性与识别

大型发电机定子绕组的故障放电是造成大型发电机损坏的重要原因。大型发电机定子绕组故障放电的识别,特别是如何有效地从强大的噪声干扰中最大限度不失真地抽取故障放电的特征信息,是大型发电机故障放电在线监测的技术关键。本文介绍了大型发电机定子绕组故障放电的原因、机理、危害、识别方法和抗干扰措施。     

粒子群算法在应急疏散中的应用研究

在人员密集场所的应急疏散过程中，有秩序、有效率的疏散将成为拯救生命的关键因素。对传统的粒子群算法进行改进，在算法中加入了领导者（即培训过的工作人员）、影响力因子等，并对高密度人员场所撤离疏散过程中的非适应性人群行为进行了仿真实验，重点分析了领导者的分布、数量、影响力因子等因素对整个疏散过程的影响，为人员高密度场所的疏散...     

认不出自己的脸盲症

海德·赛勒患有面孔遗忘症,也就是大众所熟知的"脸盲症"。她说道:"我记不住人脸,对我而言,任何人的脸都只是一张面孔,没有特别之处。我无法像处理车的外观和宠物的样子一般,区分人脸的信息。这不是视力问题,而是认知问题。很多情况下,这种病症可以算是隐性的。因为大脑很容易找到许多其他因素来辨认一个人:头发的颜色、走路的姿态或是某件衣