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7421.
基于稀疏性的欠定语音盲分离方法研究
总被引:1,自引:0,他引:1
针对源信号增多导致语音信号稀疏性变差的问题,提出一种新的基于稀疏性的混合矩阵估计方法,利用主分量分析(PCA)检测只有一个源信号存在的时频点并用于估计混合矩阵,从而提高了估计性能,特别适用于欠定语音盲分离。同时指出了影响基于稀疏性语音盲分离方法性能的因素。仿真结果验证了上述结论。… …
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自适应变系数粒子群—径向基神经网络模型在负荷预测中的应用
总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高短期电力负荷预测精度,提出了一种自适应变系数粒子群-径向基函数神经网络混合优化算法(AVCPSO-RBF).实现了径向基神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统径向基神经网… …
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适用于多区域篡改的JPEG图像认证算法
总被引:1,自引:0,他引:1
利用纠错编码的陪集分解原理,给出了一种从长度为2m-1的二进制信息序列中提取m比特摘要的方法,证明了JPEG压缩引起图像块均值失真的一个上界,并据此提出一种新的图像预处理方法。在此基础上,设计了一种新的基于数字签名的近似图像认证算法。在JPEG质量因子大于等于25的情况下,该算… …
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一种新的混合核函数支持向量机
总被引:1,自引:0,他引:1
针对单核函数支持向量机性能的局限性问题,提出将sigmoid核函数与高斯核函数组成一种新的混合核函数支持向量机.高斯核是典型的局部核;sigmoid核在神经网络中被证明具有良好的全局分类性能.新混合核函数结合二者的优点,其支持向量机的分类性能优于由单核函数构成的支持向量机,实验结… …
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基于决策分类熵的决策树构造算法及应用
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为了更好地完成金融数据集上的分类挖掘任务,以粗糙集理论为基础提出决策分类熵的概念,进而以属性的决策分类熵为属性分裂度量提出基于决策分类熵的决策树构造算法,并针对过拟合问题提出一种抑制参数来实现树规模的良好控制。实例分析及金融数据集上的实验表明:相比经典的C4.5决策树算法,新算法… …
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基于网格化监控的套牌车检测系统
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针对目前套牌车泛滥的现状,提出了一种基于网格化监控的套牌车检测系统.该系统使用车牌识别技术,采集经过监测点车辆的信息,如车牌、出现时间.按照一辆车不可能"同时"出现在两个地点的原理,自动完成套牌检测.在车牌识别技术可靠的基础上,该系统的套牌检测率不低于99%.
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基于局部累积直方图和纹理特征的图像检索方法
总被引:1,自引:0,他引:1
提出了结合HSI颜色空间的局部累积直方图和图像的纹理特征进行检索的新方法.在HSI颜色空间求局部累积直方图,既可以消除大量离散的零值点,又考虑到累积前后两种颜色的相似性,符合人眼的视觉感知特点;利用以灰度共生矩阵为基础的纹理特征对局部累积直方图检索的结果进行二次检索,充分考虑了图… …
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基于RBF神经网络的COSM图像复原算法
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在计算光学切片显微技术成像中,每幅切片图像都要受到其他离焦层信息的干扰,引起图像模糊。针对此问题提出了一种基于RBF神经网络的复原算法,利用神经网络的学习和泛化能力,用一组样本图像对网络进行训练,建立含有离焦模糊信息的模糊三维图像与其对应清晰图像间的非线性映射关系,然后用训练好的… …
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一种高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法
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图像可以看作是一个曲面,描述曲面上某点相对于球面的弯曲程度可以用高斯曲率.提出用高斯曲率来定义在图像上的能量泛函,并得到相应的欧拉方程,利用梯度下降法推出基于高斯曲率的高阶各向异性扩散方程.进而根据小波收缩与各向异性扩散等价性框架,提出一种高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法.实… …
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基于递阶遗传算法的未知源信号个数盲信号分离
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为了解决在没有源信号个数信息条件下的盲信号分离问题,设计了一种基于递阶遗传算法的盲信号分离算法。用控制层、参数层分别表示分离阵有效行数和有效行数的具体数值,将非高斯性作为随机信号相互独立的度量,通过寻求观测信号的一个线性组合,使其峭度最大化或最小化来分离独立分量。计算机仿真验证了… …
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基于短语统计翻译的汉维机器翻译系统
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描述了一种基于短语统计翻译的汉维机器翻译系统。首先使用汉维语料进行训练,得到语言模型和翻译模型;再利用训练好的模型对源语句进行解码,以得到最佳的翻译语句。解码的核心算法是柱搜索(beam search)算法。其中维文语料使用的是拉丁维文。实验结果表明,基于短语的统计机器翻译方法可… …
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基于几何参数的植物真实感模拟
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植物是自然场景中的重要组成部分,但由于其结构的高度复杂性,给模拟植物带来了极大的困难。运用分形递归算法,构造了参数可变的三维树木通用模型。通过纹理贴图、Bezier曲面和阴影效果增强了植物的真实感。同时基于OpenGL图形库函数制作出了植物开花结果的实例。
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基于新出现的压缩传感理论,提出了一种鲁棒的手写字符识别方法,能很好地对含有噪声的字符进行识别.该方法通过对测试字符进行稀疏表示,采用l1范数最小化算法求得最稀疏的系数解,所获得的系数具有明显的类别信息,从而易于对测试字符进行分类.实验结果表明,该方法具有很好的噪声鲁棒性.… …
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基于直觉模糊集改进算子的多目标决策方法
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数字高程模型(DEM)的填洼过程是水系提取中最耗费时间的过程,在Moran和Vezina提出的填洼思想(M&V填洼算法)的基础上,建立了基于快速排序的分级填洼算法,既能有效地减少填洼过程中的搜索路径,提高填洼效率,又能保证依此提取水系的完整与连贯。对于一个给定的DEM地形,传统的… …
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为了提高粒子群优化算法的收敛速度,克服陷入局部最优的缺点,在全局-局部最优粒子群优化算法的基础上,提出了一种新的改进粒子群优化算法——全局-局部最优最小值粒子群优化算法.该算法把惯性权重和学习因子分别通过结合全局和局部最优最小值来进行改写,速度更新公式也做了相应的简化.仿真实验表… …
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