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搜索资源列表

  1. 基于HMMSVM两级结构的汉语易混淆语音识别

  2. 基于HMM的汉语语音识别中，易混淆语音的识别率仍然不高．在分析HMM固有缺陷的基础上，本出一种使用SVM在HMM系统上进行二次识别来提高易混淆语音识别率的方法．通过引入置信度估计环节系统性能和效率．通过充分利用Viterbi解码获得的信息来构造新的分类特征，从而解决标准SVM难以处长数据的问题．详细探讨这种两级识别结构中置信度估计、分类特征提取和SVM识别器构造等问题．语音的结果显示，与采用HMM／SVM混合结构的模型相比，本文方法在对识别速度影响很小的情况下可以使有明显提高．这表明所提出的具

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-23
    • 文件大小：581kb
    • 提供者：viviantena

  1. 语音识别确认中的置信特征和判定算法

  2. 提出了一种基于支持向量机的联合多种置信特征进行语音识别确认的判定方法.从待确认语音中提 取出分段的后验概率和线性预测编码识别结果置信特征,其中后验概率根据垃圾模型近似计算得到;设计支持 向量机分类器联合多种置信特征给出最终确认结果.实验结果表明,所提出的置信特征和支持向量机分类器取 得了很好的确认效果.

  3. 所属分类：管理软件

    • 发布日期：2011-07-16
    • 文件大小：322kb
    • 提供者：x764150486

  1. 路测流程与路测规范

  2. 路测流程与路测规范 路测是对GSM无线网络的下行信号，也就是GSM的空中接口（Um）进行测试，主要用于获得以下数据：服务小区信号强度、话音质量（误码率）、各相邻小区的信号强度与质量、切换及接入的信令过程（L3层信息）、小区识别码（BSIC）、区域识别码（LAC）、手机所处的地理位置信、呼叫管理（CM）、移动管理（MM）等。其作用主要在于网络质量的评估（例如覆盖率、接通率和话音质量等等）和无线网络的优化（例如掉话分析、干扰分析等等）。 第一节 路测数据采集和测试工具的要求 一、 数据采集的要求

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2013-07-13
    • 文件大小：99kb
    • 提供者：u011391153

  1. matlab6.0数学手册

  2. MATLAB 已成为多学科、多种工作平台的功能强大、界面友好、语言自然并且开放性强的大型应用软件，目前的最高版本是6.0 版。本教程以6.0 版为基础，从高等工科院校的数学课程出发，提供了使用MATLAB 的实践性指导。本教程以教学的手段，系统详细地介绍了MATLAB 在高等数学、数值分析、函数作图、线性代数、概率统计和优化理论中的应用，并配备了大量的例题，让读者能很快掌握MATLAB 的运算技巧。 本教程按逻辑编排，自始至终用实例描述，既适用于初学者自学，也适用于高级 MATLAB 用户。可

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-12-28
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：u013305490

  1. EXCEL及VBA高级建模

  2. 前言 6 致谢 7 第1章 介绍 8 1.1 金融学概览 8 1.2 收益分布假设 9 1.3 数学和统计方法 9 1.4 数值方法 9 1.5 Excel 解决方案 9 1.6 本书主题 10 1.7 有关Excel工作簿 11 1.8 意见和建议 11 第2章 高级Excel函数和过程 12 2.1 访问Excel函数 12 2.2 数学类函数 13 2.3 统计类函数 14 2.3.1 使用频率函数Frequency 15 2.3.2 使用分位数函数Quartile 17 2.3.3 使

  3. 所属分类：VB

    • 发布日期：2014-07-17
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：vcfriend

  1. 基于序贯检测机制的双目视觉运动目标跟踪与定位方法

  2. 为了提高复杂环境下的目标跟踪精度，提出了一种基于序贯检测机制的双目视觉运动目标跟踪方法．该方法在序贯检测机制下，将粒子滤波、稀疏场主动轮廓和 CamShift 等方法结合．首先用基于颜色特征的粒子滤波，估计最优跟踪窗口；通过跟踪窗口和目标的相似度决定是否采用稀疏场主动轮廓方法，然后由目标轮廓和目标的相似度决定是否需要 CamShift 对轮廓进行修正；最后结合双目视觉的视差信息和标定模型对目标进行定位，引入视差置信区间判据可有效减少噪声影响，提高运动目标定位精度．实验表明本文所提的基于序贯检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-10-25
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：dongzihaotajiu

  1. 06年Hinton训练深度置信网的方法wake－sleep

  2. 文中描述了一种有效的初始化权重的方式，允许深度自动编码器网络学习比主成分分析更好的降维特征，作为降低数据维度的工具。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-03
    • 文件大小：379kb
    • 提供者：baidu_22641507

  1. 特征点辅助的时空上下文目标跟踪与定位.pdf

  2. 特征点辅助的时空上下文目标跟踪与定位.pdf,针对动态目标跟踪中快速运动和目标遮挡而跟踪失败问题，提出了一种特征点辅助的时空上下文跟踪算法。首先提取目标特征点，通过特征点匹配和光流跟踪方法进行目标追踪，获得目标预估位置；其次，建立特征点变化率和时空上下文模型更新率关系模型，实时调控更新率，防止引入错误信息；最后，在预估位置区域内，构建局部上下文外观模型，计算与时空上下文模型的相关性获取置信图，进一步精确定位目标。算法在一组测试视频集中进行验证，相比目前4种主流算法(平均跟踪成功率最高为60%，

  3. 所属分类：其它

  1. 深度置信网络（DBN）算法案例-matlab

  2. 详细的深度置信神经网络的matlab代码。深度信念网络，DBN，Deep Belief Nets，神经网络的一种。既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。 从非监督学习来讲，其目的是尽可能地保留原始特征的特点，同时降低特征的维度。从监督学习来讲，其目的在于使得分类错误率尽可能地小。而不论是监督学习还是非监督学习，DBN的本质都是Feature Learning的过程，即如何得到更好的特征表达。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-21
    • 文件大小：42mb
    • 提供者：mikuclear

  1. 使用ATLAS探测器在13 TeV pp碰撞中搜索轨距介导的超对称的光子特征

  2. 提出了对光子签名的搜索，其受规范介导的超对称破坏的广义模型的激励。 该搜索利用了s = 13 TeV处的质子-质子碰撞数据，该数据对应于LHC上ATLAS探测器记录的36.1 fb-1的综合光度，并探索了由超对称伙伴态的强弱和电弱产生主导的模型。 探索结合了孤立的光子和明显缺少横向动量的实验特征。 这些特征包括具有额外光子或额外射流活动的事件，这些事件与任何特定的基础夸克风味均无关。 在标准模型预测之上没有观察到明显的事件过多，并且在标准模型以外的物理作用的可见截面上设置了0.083和0.32

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-03
    • 文件大小：1009kb
    • 提供者：weixin_38613173

  1. 在s = 13 $$ \ sqrt {s} = 13 $$ TeV的质子-质子碰撞中搜索消失的轨道作为新的长寿命粒子的特征

  2. 将搜索在CMS检测器内衰减并产生消失轨迹特征的长寿命带电粒子。 消失的轨迹是一条孤立的轨迹，在硅跟踪器的外层中缺少命中点，相关的量热仪沉积物几乎没有能量，或者在μon探测器中没有相关的命中点。 该搜索使用的是CMS检测器在2015年和2016年从LHC质心能量为13 TeV的质子-质子碰撞收集的数据，对应于38.4 fb-1的综合光度。 搜索结果在异常介导的超对称破坏模型的上下文中进行解释。 数据与仅背景假设一致。 对直接生产charginos的横截面产物及其分枝到中性和介子的分数设置极限，这取

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：819kb
    • 提供者：weixin_38502239

  1. 一种结合深度置信网络与最优尺度的植被提取方法

  2. 针对利用现有深度学习方法进行植被提取时出现的相邻地物处于同一窗口、分类结果出现一些无用破碎图斑和“椒盐现象”等问题, 提出最优分割尺度与深度置信网络相结合的方法进行植被提取研究, 并利用光谱-纹理特征等信息进行对比实验。实验结果表明, 与现有的深度学习方法相比, 本文方法分类结果的总体精度达到91.92%, Kappa系数为0.8677, 能够有效提高实验的分类精度, 而且分类结果显示本文方法能有效减轻“椒盐现象”, 并能很好地表达影像上各类地物清晰的边界。

  3. 所属分类：其它

  1. 融合局部特征与深度置信网络的人脸表情识别

  2. 针对传统人脸表情识别(FER)方法所提取的表情特征较为单一,同时对于表情分类器的选择存在局限性的问题,提出一种融合局部特征与深度置信网络(DBN)的FER方法。该方法首先从人脸表情图像中切割出眉毛眼睛部位与嘴巴部位这2种包含丰富表情信息的局部表情图像,对其分别提取包含纹理信息的Log-Gabor特征与包含形状信息的二阶梯度方向直方图特征,并将这2种特征相融合,获得更有效的表情特征,然后利用融合后的特征训练DBN模型,并用训练后的DBN模型进行表情识别。利用本文方法在三种表情库上进行实验,识别率可

  3. 所属分类：其它

  1. 基于性能改善深度置信网络的风电机组主轴承状态分析

  2. 针对风电机组数据采集与监视控制系统采集的状态数据具有大容量、多样性的特点，充分利用该数据研究风电机组主轴承的状态分析方法成为了重要问题。采用深度学习方法分析风电机组主轴承变量间的特征规则，提取反映主轴承状态的特征变量；通过指数加权移动平均法设定阈值检测特征变量的变化趋势，判定异常状态的发生；根据深度置信网络的特点，从数据集变量的异常数据剔除、训练数据批次的选择、参数调优的迭代周期以及在线学习训练等方面对模型性能进行优化和改善，从而使得深度置信网络能够充分挖掘数据集的信息特征，达到有效地反映主轴承

  3. 所属分类：其它

  1. 基于卷积深度置信网络的配电网故障分类方法

  2. 提出一种基于卷积深度置信网络(CDBN)实现配电网故障分类的方法，利用离散小波包变换(DWPT)分解主变低压侧进线电流和母线电压等电量信号并构造时频矩阵，将时频矩阵转换成时频谱图的像素矩阵后作为CDBN的输入，经CDBN自主提取故障特征量，最终完成配电网故障分类识别。应用典型结构配电网的故障仿真数据与故障实验样本进行故障识别测试，结果表明，所提方法不但具有提取故障特征明显、故障分类正确率较高的特点，并且在系统中性点运行方式及网络结构调整、故障起动检测延迟、分布式电源接入等情况下，均有良好的应用适

  3. 所属分类：其它

  1. 置信规则库规则约简的粗糙集方法

  2. 针对置信规则中规则数的“组合爆炸”问题, 目前的解决方法主要是基于特征提取的规则约简方法, 有效性依赖于专家知识. 鉴于此, 提出基于粗糙集理论的无需依赖规则库以外知识的客观方法, 按照等价类划分思想逐条分析置信规则, 进而消除冗余的候选值. 最后, 以装甲装备能力评估作为实例进行分析, 分别从规则约简数、决策准确性方面与具有代表性的主观方法进行对比, 结果表明, 所提出方法是有效可行的, 且优于现有规则约简主观方法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：299kb
    • 提供者：weixin_38603704

  1. 基于深度置信网络的多特征融合音乐分类算法

  2. 针对单一形态数据在音乐情感分类方面的局限性，文中提出了基于深度置信网络的多特征融合音乐分类算法。首先对音乐信号从多个角度进行特征向量的提取，形成多特征数据并进行融合。同时针对音乐情感分类，将传统的深度置信网络进行改进，增加微调节点增强模型的可调节性。由融合得到的训练集在改进的深度置信网络中进行训练，通过调整RBM中可见层与隐藏层单元之间的权值来使得模型达到最优性能。测试结果表明，音乐情感分类结果最高为82.23%，可较好的为音乐检索提供辅助。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于改进深度置信网络的中文实体检测

  2. 实体检测是自然语言处理的一个研究热点，是从无结构的文本中检测出命名实体。深度置信网络（Deep Belief Nets，DBN）的核心组件为受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM），RBM的训练传统采用对比散度准则（Contrastive Divergence，CD），但CD是对数似然梯度有偏差的近似。为此，提出基于平均对比散度准则（Average Contrastive Divergence，ACD）训练的DBN的实体检测模型，利用MSRA语料库作训练

  3. 所属分类：其它

  1. 基于置信规则库专家系统的司控器开关量健康状态评估

  2. 微动开关是轨道车辆司控器常用的开关设备,对其健康状态评估是保证轨道车辆运行安全的前提.针对司控器微动开关数据样本少、诊断信号具有波动性和非线性、健康状态评估困难等问题,提出一种基于置信规则库专家系统(BRB)的司控器开关量健康状态评估方法.首先,分析微动开关失效机理与故障特征的关系;然后,采用置信规则库将定性知识与定量信息有效结合,采用证据推理(ER)算法进行知识推理,并对所建立的模型初始参数进行优化,得到最优的参数集合,从而提高轨道车辆微动开关健康状态评估的准确性.通过对模型训练及测试,所得结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：506kb
    • 提供者：weixin_38734993

  1. 基于特征词位置因素的音乐情感智能分类算法

  2. 针对歌词文本中特征词位置对音乐情感分类的影响问题，文中使用层次分析法来进行特征词在不同位置的权重分析，并对歌词所提取的特征向量进行修正。同时，与音频信号所提取到的特征向量进行多模态数据融合，使用深度置信网络已有监督训练的方式，分析混合融合后的特征向量与音乐情感之间的联系，构建出基于特征词位置因素的音乐情感智能分类算法。测试与实验结果表明，基于特征词位置因素的音乐情感智能分类算法在5种音乐情感样本的测试下，最低准确率为80.1%，平均准确率为83.5%，明显优于未采用位置因素修正的算法，具有良好的

  3. 所属分类：其它

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