地铁列车常用气制动故障特征提取

为了对地铁列车常用气制动的隐患进行挖掘,选择中继阀前端气缸容积(CV)实际压力与目标压力的跟随性能作为故障特征;利用地铁列车按模式运行的特点,根据CV目标压力变化情况,将常用气制动过程划分为减速阶段、停车保持阶段和缓解阶段等三个典型阶段.根据各阶段特点,提出了三种故障特征提取方法:相关系数法、平均绝对误差法和直接提取法,得到了6个故障特征.最后,在制动系统可靠性试验台上试验模拟了三类典型隐患故障,采用对故障隐患的响应准则,对比各故障特征量在隐患工况和正常工况时的幅值,探讨了各故障特征对不同隐患工况的识别能力,初步验证了隐患特征对不同隐患进行挖掘的有效性,为利用在途数据进行隐患挖掘提供了一个可行途径.     

基于改进的隐马尔科夫模型的语音识别方法

针对隐马尔可夫（HMM）语音识别模型状态输出独立同分布等与语音实际特性不够协调的假设以及在使用段长信息时存在的缺陷,对隐马尔可夫模型进行改进,提出马尔可夫族模型。马尔可夫族模型可看作一个数学上由多个马尔可夫链构成的多重随机过程,HMM模型则是双重随机过程,因而,HMM模型可视为马尔可夫族模型的特例。马尔可夫族模型用条件独立性假设取代了HMM模型的独立性假设。相对条件独立性假设,独立性假设是过强假设,因而,基于马尔可夫族模型的语音模型更符合语音实际物理过程。在马尔可夫族语音识别模型中引入状态段长信息,能自动根据语速对语音单元段长进行调整。非特定人连续语音实验结果表明,利用状态段长信息的改进语音识别模型比经典HMM模型的性能明显提高。     

关于确定生态系统模型中高精度参数的研究

文章主要研究确定生态系统模型中高精度参数的问题。首先利用给出的观测数据的周期性,先对有误差的数据进行去噪预处理,然后建立了以仿真值和观测值的方差为目标的选优模型,利用计算机进行了搜索和仿真找出最优解。结果表明该模型能够有效地解决高精度参数估计中消除测量数据误差的问题。     

基于HMM／SVM的音频自动分类

提出一种基于隐马尔可夫模型和支持向量机混合模型的音频分类方法,用于语音、音乐、语音＋音乐、静音4类音频分类。首先利用4个HMM分类器对音频进行初步分类,确定最可能的两种音频分类结果,再用相应的SVM分类器做最终判决。实验结果表明,隐马尔可夫模型和支持向量机的两级分类器分类性能较好。     

基于MDI与进化计算相结合的HMM训练方法

MDI为HMM训练的优化准则之一,但传统的MDI是基于局部最优求解的,所得的解也是一个局部最优解,而进化计算则是基于全局搜索的。为此,提出了将MDI及进化计算相结合来训练HMM的方法。各个模型用个体来表示,个体的适应值采用模型的最小差别信息。实验结果表明,该方法所得的系统识别率高于传统的方法。     

深度神经网络技术在汉语语音识别声学建模中的优化策略

将深度神经网络作为声学模型引入面向汉语电话自然口语交谈语音识别系统。针对自然口语中识别字错误率较高的问题,从语音的声学特征类型选择、模型训练时元参数调节以及改善模型泛化能力等方面出发,对基于深度神经网络的声学模型建模技术进行了一系列的优化。针对训练样本中状态先验概率分布稀疏的情况,提出了一种状态先验概率平滑算法,在一定程度上缓解了这种数据稀疏问题,经平滑后,字错误率下降超过1%。在所采用的3个电话自然口语交谈测试集上,相对于优化前的深度神经网络模型,经过优化后的模型取得了性能的一致提升,字错误率平均相对降低15%。实验结果表明,所采用优化策略可以有效地改善深度神经网络声学模型性能。     

基于时变状态转移隐半马尔科夫模型的寿命预测

隐半马尔科夫模型在进行系统状态估计及寿命预测时,其状态转移概率矩阵是固定值,得到的剩余寿命预测值呈阶梯状变化,与系统的实际剩余寿命值之间存在着较大的误差.针对上述问题,提出了具有时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型,根据系统的3种典型退化状态分析,给出3种不同的状态转移系数.与初始状态转移矩阵相结合,得到随时间变化的状态转移矩阵.提高系统在当前健康状态下的剩余持续时间估计精度,最终得到更为准确的总体剩余寿命预测值.结果表明,基于时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型相比传统的隐半马尔科夫模型,可显著提高剩余寿命预测的准确性.     

基于近似贝叶斯计算的HMM隐状态估计

为了得到似然函数不解析可得的 HMM 隐状态估计,将HMM 隐状态估计看成一个贝叶斯最优滤波问题,采用基于近似贝叶斯计算的离子滤波算法对此类问题进行求解,从而解决了一些常用算法如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波及离子滤波等都不能解决的似然函数不解析可得的滤波问题。     

基于隐朴素贝叶斯分类方法的垂直切换算法

为解决车辆在相对高速运动下产生网络间切换的“乒乓效应”,根据隐朴素贝叶斯分类思想,突破原有贝叶斯决策中关于属性之间完全独立的假设,建立属性间的关系,同时引入自适应修正概率,降低切换次数,避免了运算的复杂度。仿真结果表明,改进算法与原算法及其他算法相比较,可以有效降低切换次数,并且拥有更低的运行时间,提升了在车联网环境下垂直切换的稳定性与效率。     

一类随机Hamiltonian系统的特征值问题

考虑随机Hamiltonian系统在边值条件为非零情形下的特征值问题,对一类带参数λ的正倒向随机微分方程,利用对偶转换技术和构造一系列Riccati方程的方法,给出了随机Hamiltonian方程的特征值,同时解释了对应特征函数的统计周期现象.