语音识别系统中上下文相关声学模型建模优化

在实验中发现，某些带调三音子的训练数据稀疏会引起识别错误率的上升,为了在一定程度上减少这种影响，提出了使用其无调三音子的模型参数对有调三音子进行初始化。此外还调整了决策树状态捆绑的停止门限，并且采用了混合度分量的自适应增长训练。在863语音库上的实验结果表明，所有这些获得了一定的音子识别性能提高，同时也一定程度上压缩了声学模型大小。     

基于RBF神经网络的电流保护

提出了一种基于RBF神经网络的全新的电流保护方式 该网络采用的是 3层RBF神经网络模型 ,由三部分构成 :故障类型与相别判断子网络ANN1;故障方向判别子网络ANN2 ;振荡识别子网络ANN3 对该模型进行了各种故障状态的测试 ,进行了仿真实验 ,并与BP网络进行了比较 ,发现RBF网络训练速度快 ,且证实了基于RBF网络的电流保护的可行性     

基于深度学习的眼底图像辅助诊断系统设计

目前多数眼底图像分类方法主要针对单一类别疾病不同级别进行分类，且网络模型存在参数量大、计算复杂等问题。基于轻量化的SqueezeNet深度学习模型，设计了一种实现多标签眼底图像辅助诊断系统。在公开数据集ODIR上进行训练和验证，实验结果表明该系统具备强大的特征提取能力，可以在非大幅降低模型精度的情况下最大程度地提高系统的运行速度、降低系统内存消耗。该基于深度学习的眼底图像辅助诊断系统适合于硬件部署，可以为人工智能应用于计算机辅助医疗设备中提供一定的参考价值。     

基于局部特征的卷积神经网络车灯识别

为了解决车辆管控工作中出现的肇事车辆逃避交通监管的问题,对数据集处理方式和局部特征的车型分类算法进行研究.首先,以AlexNet网络为基础分析了各个网络结构对于输入图片的敏感程度,从网络层数和卷积核尺寸上进行网络优化得出IM-AlexNet网络.然后,使用数据增强方式处理后的自建数据集,训练IM-AlexNet分类模型网络.最后,在HOG-SVM、GoogleNet和VGG16三种模型上进行对比实验并分析.实验结果表明:IM-AlexNet网络在验证集上准确率达到96％左右,损失值低于0.2,训练速度达到3 s/step.在混淆矩阵中IM-AlexNet网络模型总体准确率达到69％,完成了局部特征对车型分类的实验,分类准确率大大提高.     

基于形觉敏感性评价模型的成人弱视优化训练方法

通过视知觉感知学习训练,可以在一定程度上提高成人弱视患者的对比敏感度和视觉敏锐度,从而改善视觉缺损状况．为了优化成人弱视感知学习训练的过程,提供个性化的训练方法,增强感知学习训练的效果．文章在研究了对比敏感度评价指标的基础上,定义了识别率和平均反馈时间参数,建立了形觉敏感性三雏评价模型,定量的描述了成人弱视患者的视觉缺损程度和感知学习训练效果,并根据弱视病因机制和感知学习特点提出了基于形觉敏感性评价的成人弱视优化方法．优化方法为更好的治疗成人弱视提供了切实可行的途径．     

一种改进的生成对抗网络在朱金木雕图像修复中的应用

针对朱金木雕图像纹理丰富难以用简单超分辨率方法修复的问题，提出了一种改进的生成对抗网络方法。依据深度残差模型、子像素卷积模型及截断的预训练视觉几何组19 (Visual Geometry Group 19, VGG 19)模型，把输入的低分辨率图像转化为高分辨率图像，并利用原始图像的特征图计算内容损失；应用判别网络判别图像的真实性并计算对抗损失，不断反馈这两种损失来更新模型；通过迁移学习将预训练得到的参数迁移到朱金木雕数据集上，经过少量训练后得到新模型。实验结果表明：使用改进的生成对抗网络得到的峰值信噪比（FPSNR）与结构相似性（FSSIM）指标均值分别为22.546 9和0.675 9，使用其他方法得到FPSNR与FSSIM指标的均值分别为9.835 5和0.100 4。使用改进的生成对抗网络获得图片纹理更丰富，在指标和图像效果上更优。     

贝叶斯正则化在信息安全风险评估中的应用

为提高网络信息安全风险评估效率,提出了一种基于贝叶斯正则化(BR)神经网络的风险量化评估模型.在信息安全风险分析方法(ISRAM)基础上,利用模糊理论对评价指标进行量化处理,使用BR算法对BP神经网络进行训练.模型仿真实验结果显示,BR算法相比传统的LM算法在训练性能和训练状态上存在一定优势,BR算法的训练拟合度可达90.7％,BR算法训练得到的神经网络模型具有较好的泛化能力.     

语音识别中深度神经网络目标值优化

语音识别系统中,由强制对齐得到的用于训练深度神经网络声学模型的目标值,常常无法精准地表示出语音实际的情况,这是因为用于强制对齐的模型可能与处理语句不完全匹配,以及发音连续性导致的过渡边界难以分离等问题。针对这一问题,该文提出了一种利用前后向算法得到非0-1分布目标值的方法。新的目标值可以表示出某一帧以一定概率属于邻近各状态的分布情况,更详细地描述建模单元之间的过渡,进一步还原语音的原貌,提升模型的鲁棒性。同时,为寻求模型鲁棒性和建模单元区分度之间的平衡,对算法得到的目标值进行加窗处理。实验在中文客服问答领域上进行,在小数据量上验证了目标值对于训练的较大影响,并且选取了窗长宽度这一参数。最后将训练数据量提升至60小时,80小时以及100小时,结果显示新的目标值训练得到的模型在识别性能上获得了一致的提升,相对字错误率下降1.10%至3.65%。多组实验验证了新的目标值对模型训练有一定效果,在训练数据量上升的情况下依然具有有效性。     

集成SVM的图像椒盐噪声去除方法

针对传统图像去噪方法出现纹理细节模糊的问题,提出一种利用误差多样性集成子SVM的图像椒盐噪声去除方法SVM-WCEC。首先,在训练图像上移动3×3窗口,提取每个窗口中心像素点的局部二值和加权差分特征作为输入训练子SVM,利用加权计数值对各子SVM投票,选择得票数最多的子SVM组合作为分类器模型;然后,用相同特征提取方法遍历含噪图像提取特征输入分类器模型,将像素点分为噪点和信号点;最后,在3×3滤波窗口内,用非线性的权重均值滤波估计噪点灰度值,和直接输出的信号点灰度值重构得到去噪后图像。在图像集BSD68上实验结果表明:与现有先进方法DAMF相比,SVM-WCEC的平均PSNR/SSIM值提高了1.808 0dB/0.150 4。实验数据充分说明:SVM-WCEC在去噪同时能很好地保留图像的纹理信息,获得较高的PSNR、SSIM和更好的视觉效果。     

汉语声调识别中的基音后处理方法

汉语是一种带有声调的语言,声调信息主要体现在韵母的基音轨迹中,但是由于提取的基音不够稳健,所以必须要对基音进行后处理.通过归纳以帧为单位和以韵母为单位的两类基音后处理方式,并在第一种方式中提出基于韵母平均值进行归一化算法,在第二种方式中提出了帧叠靠前和帧叠靠后的韵母四等分长算法,经实验结果(以标准HTK为平台)得出后者更优的结论.考虑到前后声调的影响,采用声调三音子模型进行声调识别测试,可以比单音子模型识别效果提高10%左右.     

一种多尺度嵌套卷积神经网络模型

卷积神经网络模型要求训练图像与测试图像在空间尺度上一致.为弱化这一限制,对卷积层特征提取器进行多尺度改进,提出了一种尺度不变卷积神经网络模型,以自动适应输入图像在平面空间上的尺度变化.同时,将多层Maxout网络嵌入新模型中,以进一步提高特征提取能力,提高图像识别与分类的准确性.实验测试结果表明,该模型提高了传统卷积神经网络模型的尺度不变性和分类精度.     

整体特征通道识别的自适应孪生网络跟踪算法

针对孪生网络目标跟踪算法仅使用特征提取网络提取特征,在遮挡、旋转、光照与尺度变化中容易出现跟踪失败的问题,提出整体特征通道识别的自适应孪生网络跟踪算法. 将高效的通道注意力模块引入ResNet22孪生网络中,提高特征的判别能力. 使用整体特征识别功能计算全局信息,提取更为丰富的语义信息,提高跟踪算法精度. 同时,引入自适应模板更新机制,解决遮挡与长期跟踪导致的模板退化问题. 为了验证所提方法的有效性,在OTB2015、VOT2016与VOT2018等公开数据集上进行测试,并与其他跟踪算法进行对比. 结果表明,所提算法在精确度与成功率上表现较好,在背景杂乱、旋转、光照与尺度变化等情况中表现稳定.     

基于HMM/ANN混合模型的带噪语音识别

对于含噪语音信号的有效特征提取是语音识别至关重要的一步.该文提出了利用小波调制尺度对语音进行特征提取,结合隐马尔可夫和人工神经网络混合模型进行识别的方法,可进一步反映语音信号的动态特性、增强抗干扰能力和提高识别率.实验证明,该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别,同传统的HMM模型相比,具有更好的抗噪鲁棒性,在信噪比较低情况下,识别率比传统的HMM模型有明显的提高.     

融合Self-Attention机制和n-gram卷积核的 印尼语复合名词自动识别方法研究

针对印尼语复合名词短语自动识别,提出一种融合Self-Attention机制、n-gram卷积核的神经网络和统计模型相结合的方法,改进现有的多词表达抽取模型。在现有SHOMA模型的基础上,使用多层CNN和Self-Attention机制进行改进。对Universal Dependencies公开的印尼语数据进行复合名词短语自动识别的对比实验,结果表明:TextCNN+Self-Attention+CRF模型取得32.20的短语多词识别F_1值和32.34的短语单字识别F_1值,比SHOMA模型分别提升了4.93%和3.04%。     

一种基于相关反馈的视频人脸算法

在保局投影算法(LPP)及支持向量机(SVM)的基础上提出了一种基于相关反馈的视频人脸识别算法． 该算法通过合理的数据建模提取出视频中的时空连续性语义信息,同时能够发现人脸数据中内在的非线性结构信息而获得低维本质的流形结构,还能通过反馈学习来增加样本的标记类别．在UCSD/Honda视频人脸数据库和自采集数据库上进行比较的实验结果表明,该算法能够获得更好的识别效果．     

基于知识的工程图识别模型研究

对人工读图的认知过程进行了分析,总结出其自组织的特征,设计了“基于知识的工程图识别层次模型”,将整个工程图识别过程分为像素、矢量图元和工程图形三个层次,层次之间相应地进行基于知识的两阶段的矢量化和识别处理,该模型为各种工程知识的使用打下了基础。     

灰度相关法在流动可视化图像解析中的应用

灰度相关法是一种广泛应用的图像识别方法 ,常用在流动图像的解析上 ,而图像质量与流场特性直接关系到图像解析的精度与可信赖度 .重点讨论了图像质量与错误矢量之间的关系以及流体变形与相关系数的关系     

基于BERT的医疗电子病历命名实体识别

针对中文医疗电子病历命名实体识别中,传统的字或词向量无法很好地表示上下文语义以及传统RNN并行计算能力不足等问题,提出了一个基于BERT的医疗电子病历命名实体识别模型。该模型中的BERT预训练语言模型可以更好地表示电子病历句子中的上下文语义,迭代膨胀卷积神经网络(IDCNN)对局部实体的卷积编码有更好的识别效果,多头注意力(MHA)多次计算每个字和所有字的注意力概率以获取电子病历句子的长距离依赖。实验结果表明,BERT-IDCNN-MHA-CRF模型能够较好地识别电子病历中的医疗实体,模型的精确率、召回率和F_1值相比于基线模型分别提高了1.80%,0.41%,1.11%。     

基于威布尔分布和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法

提出了一种基于威布尔分布模型和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。首先对滚动轴承原始振动信号建立威布尔分布模型,提取其形态参数和尺度参数构建表征轴承运行状态的特征向量,然后将提取的特征向量输入支持向量机分类器进行故障诊断和识别。分别与基于小波分解和小波包分解特征提取的支持向量机诊断方法进行滚动轴承故障试验仿真比较,结果表明,基于威布尔分布模型特征提取的支持向量机诊断方法具有更高的故障识别准确率。