用于分布式识别的语音参数的提取和性能分析

主要研究用于分布式语音识别(DSR)的语音参数的提取方法以及参数性能分析。以前所用到的语音参数大部分是LPC倒谱参数,但其抗噪声性能较差。文中主要讨论了MEL倒谱参数,并在移动通信环境下,比较了两者的性能。     

统计模式识别的研究

模式识别的基本目标就是在有监督和无监督的情况下进行分类,在模式识别的各种模型中,基于统计的方法已经被广泛的研究并应用于实际.一些新的技术和方法的引入（神经网络和支持向量机方法）也促进了该领域发展,文章研究了基于统计的模式识别的进展情况,给出了模式识别的概念、原理、方法并对各种方法进行了相关的评述.     

基于ASP的网络高中数学试题库的设计与实现

在分析了目前高中老师和学生对题库的需求的基础上,确定了建立高中数学题库的目标.介绍了题库系统的数据库设计和系统功能模块,并且详细讨论了系统实现的关键技术和系统安全问题.试验结果表明,该题库能满足不同用户的多样化需求.     

对或有事项的确认与披露的思考

或有事项是会计实务中比较难把握的事项。就或有事项的会计处理及披露作了一些探讨，并以一个实例进一步说明了或有事项的处理及披露。     

非对称极化散射矩阵的目标识别方法研究

本文针对单基地测量时线性目标的极化散射矩阵为非对称这一实际情况．根据散射矩阵理论将其进行了对称性修正，在此基础之上，利用本征极化作为雷达目标极化特性的表征并进一步提取了目标的极化特征，同时对五种飞机目标进行了识别实验研究，取得了良好的目标分类或识别效果。     

基本图素分类的综合判定

本文采用关于手绘图形基本图素的“角度和变量”与“最大距离”综合判定分类法,以流程图符为例,实现了手绘基本图形的在线机器识别.系统的识别率达94.0%～99.5%,无明显等待.     

技能映射通过析取模型诱导的多分知识结构

基于程序性知识的评估,提出由项目自身的状态结构诱导多分知识结构的方法,以建立适用于问题解答的多分评估体系.首先,根据各项目的解答或操作步骤设定响应值集,通过项目状态转移函数定义项目状态空间;然后,用操作程序表示技能,由过程函数导出析取的技能映射;最后,讨论技能映射通过析取模型诱导的多分知识结构.结果表明：技能映射通过析取模型诱导的多分知识结构是多分知识空间.     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

数据驱动下交通异常行为的双层识别模型

为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识...     

利用早停可微架构搜索的三维点云模型分类

针对现有三维点云分类网络采用人工设计费时费力的问题,提出早停可微架构搜索(early-stopping differentiable architecture search,ES-DARTS)算法。利用从人工设计网络架构中提取到的先验知识,预定义一个包含高效候选操作的搜索空间,可快速搜索出适用于三维模型分类任务的高性能网络模型;通过追踪网络搜索阶段各候选操作的权重变化,找出跳跃连接操作在双重优化过程中发挥不公平竞争作用的临界点并在此处停止搜索,以保证各候选操作之间的稳定性,解决DARTS算法搜索过程中易出现性能崩溃的问题。提出的算法在ModelNet40数据集上达到了93.2%的识别准确率,比当前人工设计的主流网络具有更高的识别准确率。