基于模糊模式识别的成年人体质测试数据评级分析

采用模糊模式识别的方法分折了2005年河北省成年人男女各一个年龄段的体质测试数据,依据数据本身的相关性,通过构造隶属函数评级,评判结果与按照<国民体质测定标准>得出的评级一致率达到70%以上,分析了误判的原因,并指出了方法的适用范围.借助隶属度描述综合评级结果,对<国标>的确定性评级划分给出了补充和修正.     

神经网络在车辆目标识别中的应用

提出了利用神经网络技术对战场侦察雷达目标回波的时域或频域信号进行处理,以实现对车辆目标进行分类识别的一种新算法.首先对目标的回波信号作时域或频域分析,从中提取信号的特征向量,然后利用所建立的神经网络模型对目标信号作训练识别,最后与经典谱分析的方法作比较,并采用实际数据验证这种识别算法是有效的.     

采用BP算法的多层感知机模型的蛋白识别

采用误差反传(BP)算法的多层感知机模型,对嗜热蛋白和常温蛋白进行模式识别.通过增加训练数据及多种检验方法检验模型稳定性及泛化能力,探讨蛋白分子大小对识别效果影响.结果表明,当动态参数为0.2,学习速率为0.5,隐含层节点数为11时,该模型在自一致性检验、交叉验证和独立样本测试3种检验方法中的识别精度分别为91.5%,88.2%和92.1%,其表现优于一些常见的模式识别算法,且具有良好的稳定性及泛化能力.此外,对于较大的或者中等大小蛋白质分子,其识别的精度都较高;而对于较小的蛋白分子,其识别效果较差.     

基于改进粒子群算法的造林规划

一直以来造林规划的工作者主要是靠手工进行规划或者运用一些通用的计算机软件来辅助规划,表现出工作繁琐、效率低、设计粗糙、计算不科学.首先给出一种改进的粒子群算法,即使用最简单的罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,然后将不同阶段搜索进度应用到粒子群算法中.该算法在优化目标函数的分析性质上没有特殊要求,并具有较强的全局寻优能力.用该改进粒子群算法来确定在资金、计划、苗木品种和数量等约束条件下小班造林规划最优方案,结果表明该算法在约束条件下造林规划效果很理想.     

纯音乐与语音-音乐混合片段的高准确识别方法

通过对同一首歌曲音频信号的特征分析,提出了一种基于音频片段平均短时能量和过0率标准偏差的融合判决方法．该方法解决了纯音乐与语音-音乐混合片段识别易混度高的问题,可以准确地识别同一首歌曲中纯音乐片段和语音-音乐混合片段,为去除音频中不需要的部分提供一种有效的预处理方法,并且可以更好地提高数据处理的效率和性能．实验结果表明,通过对不同风格、不同歌手以及不同语言的歌曲处理,纯音乐的平均正确率为92．30％,语音-音乐混合的平均正确率为96．36％．     

基于二维非参数化判别分析的人脸识别

基于二维线性判别分析和非参数化判别分析的思想,提出了一种新颖的用于人脸识别的特征提取方法--二维非参数化判别分析方法. 该方法解决了传统判别分析方法中的小样本问题与高斯分布假设问题. 可以准确、高效地实现人脸识别. 通过在ORL标准人脸数据库上的实验结果表明,算法相对于传统线性判别分析方法有显著优势.     

如何确定公路桥梁预算造价

文章从如何提取工程量及正确套用定额两方面,详述了编制桥梁工程预算造价的方法,并论述了施工组织设计对预算造价的影响.为广大预算人员合理确定桥梁造价提供参考.     

汉语普通话与沈阳方言转换的研究

中国地域辽阔,汉语包括多种方言。方言转换技术可实现方言间语音的转换,丰富语音交流的方式,增强语音交流的可懂性、友好性和趣味性。该文分析了普通话与沈阳方言在声调调类与调值、时长和特殊词等方面的差异;探讨了普通话与沈阳方言转换的可行性;提出了基于混合聚类算法的方言基频转换模型、基于统计的方言时长转换模型和基于加权有限状态机的特殊词识别算法;通过基本转换和说话人音色还原构建了方言转换系统,实现了实时普通话语音输入、沈阳方言语音输出。评测结果显示通过方言转换系统得到的方言语音与目标方言语音具有较高相似度。     

面向情感变化检测的汉语情感语音数据库

该文介绍了面向普通话情感变化检测的情感语音数据库CESD。该数据库的语音以对话形式录制,包括男女声情感对话语音1 200段。以生气、着急、中性、愉悦、高兴为基本情感,共包含20种情感变化模式。除语音文件外,还包含带有静音段/有效语音段、情感类别、情感变化段、情感质量等内容的标注文件。为了使更多的研究人员可以使用该数据库,利用P raat工具提取出67维常用声学特征,作为特征文件一同存储在该数据库中。对该数据库进行主观评价和情感变化检测的结果表明:语音情感状态自然、情感变化真实,能够满足语音情感识别和语音情感变化检测研究的双重需求。     

改进的基于增量估计的快速高斯计算

该文分析讨论了连续语音识别系统中的快速高斯计算问题。语音信号的短时平稳特性,使得相邻语音帧可能共享相似的分布。最大概率增量估计算法利用该特性,估计当前帧与基准帧间似然值增量的最大值,以减少似然值的精确计算量。该文针对该算法中增量上界被高估的问题,在增量上界平滑、最优G auss候选、风险因子设定等方面进行了改进。实验结果表明,在几乎不损失识别率的情况下,改进后的M P IE算法可节约40%的维数计算,解码速度相对提高10%。