小波分析中频带能量泄漏及对策

为了寻找信号特征提取优化的方法，排除误诊断，分析了Daubcchies小波系列的频带频率特性，指出了小波分析存在着频带能量泄漏的问题。频带能量泄漏不利于信号的特征提取和分析。通过仿真研究，得到了频带能量泄漏的基本规律，提出了频带能量增量比较法。该方法通过比较小波分析的相邻三个频带的能量增量，确定信号的特征频率分量所在的频带，进而以该频带的能量增量作为信号变化的特征。实验证明，运用该方法可以优化信号特征的提取。     

面向同源蛋白质探测的一种新型混合深度学习模型

根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有用的蛋白质特征信息;(2)如何更好地运用蛋白质特征信息,实现同源蛋白质的探测与识别。为了解决同源蛋白质探测与识别研究中的关键难点,本文提出一种基于混合深度学习架构的同源蛋白质探测与识别模型(HDLM-PHP)。通过采用统一的"管道式"深度学习架构,将蛋白质特征学习和探测识别统一为一个整体,提高同源蛋白质探测与识别的效能。采用多组并行的深度卷积神经网络,学习蛋白质的各种属性信息,以期获得丰富的待检测蛋白质和靶蛋白质的高级相关性特征,并通过全连接方式使用多层RBM结构融合和精炼这些相关性特征为全局相关性特征。通过统一的深度网络连接方式,以探测和识别任务为导向,学习到对于同源蛋白质预测最有效、最全面的蛋白质特征信息。在标准数据集SCOPe上,对所提模型进行性能与效率评测,结果表明:本文提出的模型能有效地学习到符合任务导向的蛋白质特征数据,提升同源蛋白质探测与识别的准确度和召回率,优于现有的模型和算法。     

基于特征提取的连接词识别方法

篇章分析是自然语言处理中一个重要的研究方向。连接词的识别作为篇章分析中的一个基本任务,对后续的篇章分析起到关键作用。针对连接词识别方法中的高维度特征空间问题,提出了基于特征提取的连接词识别方法。具体来讲,引用多种特征提取方法(IG、MI、DF、CHI、WLLR)对连接词识别中所用的所有特征进行打分排序,提取排在前面的一定数量的特征用于分类。实验结果表明特征提取方法能够有效降低特征维度,在仅仅使用50%的特征的情况下能够获得类似甚至更佳的识别性能。     

一种基于四叉树划分的改进ORB算法

原ORB （oriented FAST and rotated BRIEF）算法提取的图像特征点经常出现“扎堆重叠”现象，其分布较为密集且缺乏尺度不变性，因而容易造成图像特征点误匹配的问题。为了解决该问题，提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法。首先对图像建立尺度金字塔，然后使用四叉树划分图像并限制划分深度。用加速分段测试的特征（features fromaccelerated segment test，FAST）算法通过多个检测阈值对划分后的图像进行特征点检测。检测完毕后，根据划分出的子块总数和提取的特征点总数对划分出来的各个子块设置自适应阈值，提取ORB特征点。操作完成后通过采取非极大值抑制的方法筛选最佳特征点，并使用改良后的二元鲁棒独立基本特征（binary robust independent elementary features，BRIEF）算法计算得出特征点的描述符，最后进行特征点匹配。实验结果表明，本文算法提取的图像特征点较原ORB算法提取的效果在均匀程度上得到了明显地提升，冗余重叠的特征点数量减少，且在特征点提取速度方面较原ORB算法的提取速度提高了30%以上。     

基于图注意力网络的案件罪名预测方法:CP-GAT

案件罪名预测任务是基于文本数据去预测案件所属罪名.针对现有方法在相似罪名和长尾数据集上表现不佳的问题，提出了一种基于图注意力网络的案件罪名预测方法CP-GAT(charge prediction based on graph attention network).该方法首先使用司法文书数据集中的案例事件描述文本和案例对应的法条信息建立异质图结构数据，构建后的异质图包含两种类型的节点(词节点、案例节点)，两种类型的边(词节点与词节点相连的边，词节点与案例节点相连的边).在基于法律文本构建后的异质图上使用图注意力网络进行图特征提取，最后将得到的特征向量输入到罪名预测的分类器中，得到案例所属的罪名.在CAIL2018法律数据集上的实验结果表明，基于图注意力网络的罪名预测方法优于对比实验使用的方法，准确率和宏观F1值分别达到了95.2%和66.1，验证了提出的方法有利于提升案件罪名预测任务的性能.     

一种优化的高光谱图像特征提取方法

众所周知,特征提取方法在降低计算复杂度和增加高光谱图像分类精确度方面十分有效,针对此,提出了一种优化的图像融合和迭代率波的特征提取方法。首先,将高光谱图像分割成多个相邻波段的子集;然后,通过均值法把每个子集中的各个波段融合在一起;最后,对融合后的波段进行递归滤波处理,获得分类的特征信息。结果表明,该方法展示出较高的分类精确度。     

采用深度学习的异步电机故障诊断方法

为解决传统异步电机故障诊断方法因电机结构复杂、信号非平稳和机械大数据等因素引起的诊断困难问题,提出一种高效准确的异步电机故障诊断(SDAE)方法。该方法利用堆叠降噪自编码提取信号特征,结合Softmax分类器实现高效准确的电机故障诊断。首先,采集异步电机的整体电流和振动信号,将电流信号与傅里叶变换后的振动频域信号组合构成样本,并做归一化处理;然后,构建堆叠降噪自编码网络,确定网络层数、各隐藏层节点数、学习率等参数;最后,输入训练样本依次训练自编码和分类器,微调整个网络并用测试数据验证网络的优劣。试验结果表明,在合适的参数下采用SDAE方法的异步故障诊断准确率高达99.86%,比传统电机故障诊断方法提升至少6%。     

基于内容的音频检索技术研究

音频检索是基于内容的多媒体检索技术中的一个重要的组成部分.本文首先简单介绍了基于内容的音频检索的概念,然后对其特征提取部分做了详细介绍,并通过一个简单的测试系统进行实现.     

功率谱估计在扫描隧道显微术中的应用

扫描隧道显微镜(简称STM)所采集到的隧道电流信号,不仅包含着表征样品的表面形貌和分子结构的有效信号,而且还隐含着整个扫描隧道显微系统的动态特性.针对STM采集的信号,运用短时傅立叶变换对其波形数据进行功率谱密度估计,对信号在频率域中的特征向量加以提取.结果表明:基于谱空间的特征向量,准确地分辨出了工频在信号中的干扰,也能有效地解释和分析STM系统的动态特性,进而认为存在一小阻尼系统对信号施以影响;此外,分析的结果可以为STM扫描过程的控制,诊断以及扫描图像的重建和解释提供有力的理论指导.     

角点特征在目标识别中的应用

针对在视点变化情况下进行目标识别这一问题,作者结合主分量变换提出了一种基于Hausdorff距离的目标匹配算法,该算法在噪声和遮挡下性能稳定,时间代价较小.作者还提出了一种具有平移、旋转、尺度不变性以及对噪声有抗干扰能力的角点特征构造方法,通过BP网络实现目标分类.与其他三种形状特征进行实验对比,结果证明该方法在视点发生变化时对目标的识别更为有效.