基于改进混合高斯模型的前目标提取算法

前目标提取问题已经得到广泛的研究,而传统的混合高斯背模型提取的前目标含有许多误差点。针对这一缺点,本文对静态态背和动态背两种情况建立一种基于局部密度特征的改进的混合高斯模型,并设计相应的提取算法。实验结果表明,新算法可以精确地将前目标与背目标分离,得到的提取效果基本不含误差点,明显优于传统的混合高斯模型。     

浅谈低噪声路面类型及其适用性

文章在分析交通噪声的产生和危害的基础上,总结了各种类型低噪声路面的路面结构、材料组成特点及各其降噪机理,继而探讨了各种低噪声路面的适用性。     

铺设矩形地面所需矩形地砖的最优估计

利用高斯函数给出了铺设任意矩形地面所需矩形地砖最少块数的估算公式.     

水泵振动及其噪声的解决方法

对水泵运行过程中发出的噪声及产生振动的原因进行了分析,提出了避免或减轻水泵噪声及防振、减振的对策和方法.     

中小城市噪声污染及防治途径

论述了中小城市噪声的危害、来源以及评价方法,针对不同种类的噪声提出了减弱或者消除影响的方法.     

基于非均匀分配高斯的模型压缩技术

本文阐述了基于状态绑定和高斯绑定的多种模型压缩方法,并在此基础上提出了非均匀分配高斯数目的模型压缩技术,比较了基于对数似然率、KL距离和贝叶斯信息准则三种不同的非均匀分配高斯数目方法,在WSJO数据库上进行了比较实验,结果表明,该技术能够在现有均匀分配高斯的模型压缩技术的基础上,进一步提升系统性能,而且不会带来系统复杂度的增加。     

外输泵房噪声处理分析

外输泵房在运行时离心泵及电机高速运转,产生较大噪音,对人员危害较大,时间久了,人员会出现听力损害,并出现头痛、恶心、心率加快,血压不稳症状,严重影响人员健康,不利生产正常运行。此文就以外输北泵房处理方案为例,详细介绍了噪声处理的多种措施及其原理,并对各种措施进行经济可行性分析,提出最佳处理组合方案。     

全粒子推动野马优化算法的无人机三维路径规划

针对无人机路径规划求解计算量大、难收敛等问题,提出了一种基于全粒子推动野马算法的路径规划方法。建立三维环境模型与路径代价模型,将路径规划问题转化为多维函数优化问题;采用一种自适应邻域搜索策略,改善算法的开发能力;利用高斯随机游走策略对个体的历史最优位置进行回溯搜索,改善算法的探索能力;考虑到自适应策略对初始种群多样性敏感的问题,结合Tent 混沌映射初始化种群,提高算法的鲁棒性以及全局寻优能力;将提出的改进算法在13个经典测试函数中进行性能验证,并移植于无人机三维路径规划问题中。在30峰、40峰、50峰的环境模型下进行测试,与遗传算法、粒子群算法、SRM-PSO(self-regulating and self-perception particle swarm optimization with mutation mechanism)算法以及野马算法对比,全粒子推动野马算法皆取得最短平均路径,且在所有测试中都找到满足约束、无碰的路径。仿真结果证明,在复杂环境下全粒子推动野马算法具有优秀的全局寻优能力以及较好的鲁棒性。     

基于分层融合策略和上下文信息嵌入的多模态情绪识别

现有的多模态融合策略大多将不同模态特征进行简单拼接,忽略了针对单个模态固有特点的个性化融合需求。同时,在情绪识别阶段,独立地看待单个话语的情绪而不考虑其在前后话语语境下的情绪状态,可能导致情绪识别错误。为了解决上述问题,提出一种基于分层融合策略和上下文信息嵌入的多模态情绪识别方法,通过分层融合策略,采用层次递进的方式,依次融合不同的模态特征,以便减少单个模态的噪声干扰并解决不同模态间表达不一致的问题。该方法还充分利用融合后模态的上下文信息,综合考虑单个话语在上下文语境中的情绪表示,以便提升情绪识别的效果。在二分类情绪识别任务中,该方法的准确率比SOTA模型提升1.54%。在多分类情绪识别任务中,该方法的F1值比SOTA模型提升2.79%。