解决线性规划系统识别问题的新方法

对一类特殊的逆线性规划问题———线性规划系统识别———进行研究,即试图通过给定的输入-输出数据来估计线性规划模型的技术系数矩阵以及目标函数系数.构建了估计技术系数矩阵的行估计模型,并对该模型进行改进得到更好的估计模型;基于Troutt提出的最大决策效率方法,构建了估计标准化目标函数系数的模型;通过两个数值算例说明该估计方法具有良好的表面有效性,且符合提出的后续验证准则.     

基于2D-Haar声学特征的大规模说话人识别方法

随着待识别人数的增加,文本无关的说话人识别准确率下降明显. 针对这一问题提出了一种高准确率大规模说话人识别方法,该方法采用多个连续音频帧的声学帧特征构成声学特征图,进而获得高维度的2D-Haar声学特征,为训练出性能更优的分类器提供可能;再利用AdaBoost.MH算法筛选出具有较好区分度的2D-Haar声学特征组合进行分类器训练. 实验结果表明,600人规模下的正确识别率为89.5%,100～600人规模下的平均准确率为91.3%. 该方法适用于大规模说话人的识别,引入的2D-Haar声学特征有效,识别准确率高. 此外,该方法还具有较低的算法复杂度和较高的时间效率.      

关于提高牙体解剖学教学质量方法的新探索

口腔解剖生理学是一门重要的专业基础课,西北民族大学口腔医学院将多媒体辅助教学法、PBL教学法、Blackboard网络教学平台及锥形束CT应用在口腔解剖教学中,增加了学生的学习兴趣,加强了教与学的互动,促进了解剖生理教学效果的提高,同时也为口腔解剖生理学的教学提供了新的可探讨的教学参考方法。     

一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型

针对传统行为识别方法仅利用底层特征识别的不足,提出了一种将动作属性与贝叶斯网络相结合的行为识别方法.首先,提取视频中的时空兴趣点及其3D-SIFT特征描述符,用词袋的方法建立时空词典对视频序列进行表示;然后,利用底层特征训练属性分类器,构造由底层特征到高层特征的映射,将底层特征样本经过属性分类器后得到行为—属性的样本信息,并采用MAP(最大后验概率)准则学习贝叶斯网络结构,从而建立一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型.实验结果表明该模型能有效地进行行为识别.     

基于跳-扩散过程的振动系统的模态识别方法(英文)

本文提出了Lévy激励下LTI系统的一种时域模态识别方法.系统响应可看做是一个跳-扩散过程.基于二次变差和多幂次变差的性质,跳-扩散过程被分解成扩散过程和纯跳激励的过程,二者都具有和原系统相同的未知参数.最后通过扩散过程的极大似然估计方法来估计Lévy激励下LTI系统的参数.数值结果表明该方法估计精度高.     

融合GMM及SVM的特定音频事件高精度识别方法

针对特定音频事件识别中持续时间特别短的音频事件漏检概率高、识别速度较慢的问题,提出一种融合高斯混合模型（GMM）及支持向量机（SVM）的特定音频事件识别算法. 该方法利用GMM的统计分布描述能力和SVM的推广泛化能力,将GMM和SVM分别识别的结果进行融合处理,以手枪、步枪、机关枪等10类以上枪声为实验数据,无需针对每种枪声生成相应的识别模板,仅需训练生成2个识别模板. 实验结果表明,识别准确率达到92.71%. 该方法模板数量少,不需要多次训练,算法复杂度较低,不仅便于应用而且可大幅提升识别效率.      

考虑信噪比和车-桥耦合效应的桥梁健康监测

目前桥梁健康监测在海量数据采集、分析和存储等方面存在不足,限制了健康监测的应用和推广.为了舍弃大量信噪比低或无异常的数据,节约计算资源并提高分析效率,在理论依据的基础上实现具有针对性的监测,提出考虑信噪比和车-桥耦合效应的桥梁监测策略.对监测信号成分进行分析,指出为了实现监测策略,需要根据车-桥耦合动力理论确定合理准确的监测阈值.将车群等效为具有主体部分和耦合均布质量的时变动力模型,建立桥梁结构与移动车群相耦合的动力平衡方程及其解析表达式.以一实际简支梁健康监测为例,根据车-桥耦合理论分析车群的均布质量、行驶速度以及振动频率对桥梁动力反应的影响,并结合实际监测数据确定监测阈值,实现监测策略,验证了分析方法及监测策略的有效性.     

基于互信息和文化基因算法的网络流量特征选择

利用文化基因框架的引导,提出一种结合了封装和过滤的混合型特征选择算法.该算法在传统的遗传算法中采用了基于互信息的局部搜索算法,全局搜索以分类器精度为适应度函数,保证得到全局最优解;局部搜索以联合互信息为评价指标,加快了寻找最优特征子集的收敛速度.实验表明,与现有算法相比,该算法在特征数量和计算复杂度上有显著改进,采用该算法的网络流量识别方法能以更少的特征获得更高的分类精度.     

基于LIF技术的煤矿水源识别系统应用

本文主要叙述LIF(激光诱导荧光光谱分析)技术的基本原理以及在水源识别中的应用,重点分析LIF技术的系统构成和主要模块的选择设计。通过该系统对某矿的送检水样和标准水样进行荧光实验,得到水样的荧光光谱图。传统的水源识别主要依据水中代表离子的离子浓度进行分析,但是从荧光光谱分析水中代表离子的离子浓度难度较大。本文提出一种较为简单且实用的方法由荧光光谱进行水源的精确识别,即使用相应分析软件分别测量未知水样与标准水样的欧氏距离,得出未知水样的精确分类。对未知水样的水源识别验证了该系统的可行性,解决了当前煤矿无法对突水情况进行实时在线监测的难题,对于煤矿的安全生产具有重要意义。