基于遗传算法的非线性模式识别

文章设计了一种人工神经网络模型结构,以一种遗传算法进行该模型参数的组合优化建模,将其用于非线性模式识别.该方法不仅对线性问题有效,对非线性问题同样有效;该法简洁易行,优于多段线性分类器设计方法与BP误差回传网络算法.实例表明,遗传算法仅繁殖40代就能达到理想结果,其识别率达100%.     

用于抗噪声语音识别的谐振强度特征

基于传统的Mel倒谱系数(MFCC)系列特征的语音识别系统在噪声环境中的识别性能会急剧下降。为了进行噪声环境中的自动语音识别,提出了一种反映语音信号谐振程度的特征:谐振强度,并用之代替传统MFCC特征中的能量维(零维倒谱C0,或者帧能量E)。在展览馆噪声、人群噪声和汽车噪声等情况下的语音识别实验结果表明:基于这种新特征的语音识别系统比基于传统特征的语音识别系统有更高的平均识别率和更好的抗噪声能力。     

基于环境特征的语音识别置信度研究

传统的语音识别置信度方法基于各种静态特征进行分类判决,而忽略了词与周围环境之间的关系所携带的信息。为了进一步提高置信度特征的分类性能,该文提出了上下文环境、动态环境、句全局环境共3类5种环境特征,从空间与时间角度较全面地描述了词与环境之间的关系。实验结果表明:静态特征与环境特征联合分类的性能与只用静态特征相比有不同程度的提高,其中,静态环境与环境特征的二元联合最高有5.02%的相对改进,三元联合最高有6.11%的相对改进,说明环境特征确实是一种有价值的置信度特征,并且这几类环境特征之间存在一定的独立性。     

普光大湾地区断裂系统自动识别及裂缝建模研究

作为典型的裂缝孔隙型气藏,裂缝系统的识别和表征对于普光气田大湾区块产能建设和后期开发具有至关重要的意义。但是,该区块在逆断裂发育背景下,裂缝发育,非均质性更强,利用已知分属各断块的井预测井间、其他断块的储层属性也变得更加困难。为此,本文采用多学科协同分析方法,综合利用地震、钻井、测井、地质资料和研究成果,应用断裂系统自动分析技术和离散裂缝网格建模技术,采用确定性建模和随机性建模相结合的方法,建立了大湾气藏储层段飞仙关组、长兴组的离散裂缝模型,表征了裂缝的纵向、横向分布特征,实现了对储层裂缝系统精确、定量的描述,为气田下步开发研究提供了有效指导。     

基于非特定发音人拉祜语孤立词语音识别研究

选用200个拉祜语常用词,以词为识别单元,利用语音识别工具箱HTK开展非特定人拉祜语孤立词的语音识别研究.研究发现:特定发音人的识别率比较稳定,针对非特定发音孤立词,通过增加模型的混合高斯数目,其识别率得到显著提高,使得识别正确率保持在99%以内,为拉祜语孤立词识别提供了有效方法.     

基于加权主元分析(WPCA)的人脸识别

将特征加权和主元分析相结合,提出了一种新的加权主元分析方法;这种方法先根据加权重建误差最小化,计算出各类训练样本的加权子空间,然后计算测试样本点到各加权子空间的距离,并根据该距离进行分类识别.最后,通过对剑桥ORL数据库进行的试验证明,该方法与传统的主元分析相比可以在不增加运算量的情况下大大提高识别率.     

基于双控法弦支穹顶伺服施工过程非线性分析

基于结构几何非线性有限元法,推导了弦支穹顶结构施工过程的非线性有限元分析格式,同时针对索撑节点摩阻力对结构的真实影响,分析了索撑节点摩阻力对结构非线性刚度矩阵形成的修正算法,进而提出了可考虑索撑节点摩阻力的基于对外形和索力双控的伺服施工过程方法,并编制了相应算法.该算法可实现对施工过程的外形和预拉力的双重控制,且施工成形终态可最大精度地获取设计态所需的结构位形和索力.实例分析结果验证了该方法的可行性和精度.该方法对于采用张拉环索法施工的弦支穹顶结构具有一定的普适性.     

基于核Fisher判别分析的粮虫特征压缩方法

针对粮仓害虫种类多、类别之间相似度比较高的特点,提出基于核Fisher判别分析的粮虫特征压缩方法.利用高斯径向基核函数,对特征选择后的10维原始数字特征进行核Fisher判别分析,即通过非线性变换将样本数据从输入空间映射到高维特征空间,然后在高维特征空间进行特征提取.从粮虫分类效果方面,将KFDA法与FDA法、PCA法和KPCA法3种方法进行了比较分析.应用KFDA法提取的前4个特征,由最近邻分类器对粮仓中常见的9类粮虫进行分类,验证集的识别率为93.33%.结果表明:KFDA法对粮虫特征的非线性比较敏感,在有效降低特征维数的同时,还提高了类别之间的可分性.     

基于卷积神经网络的连续语音识别

在语音识别中,卷积神经网络( convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络( deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸。本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比。在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强。     

改进的决策树算法在手写体汉字识别中的应用

介绍脱机手写体汉字识别的基本流程,以传统决策树ID3模型为基础,对决策属性挑选策略进行改进.该方法基于信息增益的计算标准,通过引入属性间相关性关系对传统ID3算法“多值偏向性”的缺陷进行补偿,提出节点协调度的预剪枝策略.从分类精确度方面对改进的ID3算法和传统D3算法进行比较和分析.将改进的ID3算法应用于手写体汉字识...