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目前应用于玻璃生产过程中的自动检测、自动记录和对执行机构控制的Ⅱ型仪表,随着人们对玻璃产品产量和质量需求不断提高的要求,显示出许多不足之处.如它所测得的数据是分散的,无自动汇总所测的各种数据的功能,因而就不能做出综合性的结论;它所构成的反馈控制的判断条件比较简单,不能根据生产过程中各主要环节的测定 相似文献
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针对缺少标记的情感图像数据会严重影响卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)性能的问题,利用半监督动态学习的方法建立了大规模的图像情感数据集——Large-scale deep emotion(LSDE)数据集。为了有效弥补图像特征和人类情感之间的差异,先将图像目标与背景进行分离,之后使用关系学习网络获得基于前景和背景图像的不同层级间的关系。在LSDE数据集、Twitter2数据集以及ArtPhoto数据集上的实验结果表明,关系学习网络能够有效地提取图像的多层级特征并学习到不同层级特征之间的关系,弥补图像特征和人类情感的差异,提高图像情感识别的准确率。 相似文献
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基于云南境内说话人母语为纳西语、僳僳语的汉语普通话语音,采用隐马尔可夫模型(HMM),由标准普通话语音库训练得到基线系统的声学模型(HMMSTD).然后以基线系统的声学模型为初始模型,分别用母语为纳西语、傈僳语的汉语普通话语音训练得到各自的声学模型(HMMNX和HMMLS),对于未知语音,根据各识别系统的概率得分。采用最大概率准则进行口音的分类判决.实验表明,基于HMM的口音识别系统,其正确识别率达93%。 相似文献
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基于矢量量化的组合参数法说话人识别 总被引:5,自引:0,他引:5
说话人识别的方法很多,提出的基于矢量量化(VQ)的算法,在语音特征表征上利用几种特征参数的组合使用来提高识别率,在VQ过程中,经典的K均值算法收敛速度快,但极易收敛于局部最佳点,为了使聚类算法收敛于全局最优点,同时提高识别率,采用模拟退火算法来改善聚类码本质量.讨论了具体的算法实现,并给出了一些实验数据,实验结果表明该处理方法是有效的. 相似文献
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图像上色是指从灰度图像中恢复图像的色彩信息,一张灰度图像可以有多个合理的上色结果,具有多模态的不确定性.另外,在上色过程中经常会出现颜色溢出、颜色暗淡等问题.传统的上色方法耗时长且效果不佳.最近,深度学习技术的应用使图像上色取得了显著的进展.文章将自然灰度图像上色分为4类:基于涂鸦的图像上色、基于参考图像的图像上色、全自动图像上色和基于文本的图像上色,并对这4类自然图像上色的技术方法进行回顾与总结;然后,讨论分析了深度学习给上色带来的影响、目前使用的损失函数以及评价指标;最后,总结了图像上色中存在的问题和未来的研究发向,为后续图像上色的研究提供参考. 相似文献
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基于MATLAB的“信号与系统”计算机辅助教学系统设计 总被引:6,自引:0,他引:6
对课程“信号与系统”的计算机辅助教学进行研究,提出了以MATLAB为平台开发的“信号与系统”计算机辅助教学软件模型,并介绍了重点知识演示子系统的具体实现。 相似文献
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