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在广义高斯噪声下,根据最大后验概率准则比较了多元信号的并行非线性检测和最佳并行线性检测. 在高斯噪声条件下,并行非线性检测器性能接近于最佳并行线性检测器. 若噪声是广义高斯的,特别是当噪声幅度集中于均值零附近时,并行非线性检测器的检测性能优于最佳并行线性检测器. 相似文献
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针对体育视频的分类问题,提出一种基于隐马尔可夫(HMM)模型的分类方法.首先,在各类运动训练视频片段的连续帧中提取4维运动特征向量,并基于特征向量训练各类的HMM.然后,将视频片段以状态序列表示,并利用HMM计算状态转换的概率,以此来检测运动事件.最后,基于各类运动的参考字典,通过相似度计算来匹配测试视频中的事件,最终实现对视频片段的分类.实验结果表明,该方法具有较高的分类精度. 相似文献
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《黑龙江大学自然科学学报》2017,(1)
马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)是一种启发式的全局寻优算法。在贝叶斯框架下,给出利用MCMC方法求解Fisher方程参数识别反问题的一种新方法。该方法把参数识别反问题视为贝叶斯估计问题,利用基于自适应Metropolis算法和延迟拒绝算法的一种有效的自适应MCMC方法,得到大量来自后验概率的样本,不仅能够获得每个未知参数的估计值,还可以获得与之相关的各种不确定信息。数值试验结果表明,该方法具有精度高、收敛速度快且易于计算机实现等优点。 相似文献
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在高光谱图像的异常目标检测核方法中,高斯径向基核函数的宽度决定因子(即核参数)选择恰当与否是决定算法性能的重要因素。针对这一问题,提出了一种基于自适应核方法的正交子空间投影高光谱图像异常检测算法,有效的解决了统一的全局检测参数在复杂多变背景环境下检测性能下降的问题。这不仅提高了算法的通用性,也降低了检测的计算量。用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。将该算法与其他算法进行比较,结果表明,所提出算法的检测性能明显地优于传统算法,降低了虚警概率。 相似文献
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提出一种在HMM基础上同时更新模型参数和译码的信源信道联合译码算法.通过接收到的含噪声信息序列以及由训练序列获得的先验知识对信源模型参数重新估计,将参数更新与联合译码过程迭代进行,一方面得到了信源序列更精确的概率结构,另一方面提高了联合译码的性能,并从信息论角度给出了信源模型参数的改善量. 相似文献
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MHMM和ANN法结合的语音识别方法 总被引:1,自引:1,他引:1
提出了一种改进的隐马尔柯夫模型(MHMM)方法,并在MHMM方法中结合进人工神经网络(ANN)方法,以这种方法为基础建立了语音识别系统。实验结果表明,与隐马尔柯夫模型方法比较,新系统的识别率有所提高,从而,充分地显示了人工神经网络在语音识别中的可行性和有效性。 相似文献
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自组织特征映射神经网络用于语音识别的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出了一种优化的自组织学习算法。基于自组织特征映射(SOM)神经网络和隐马尔柯夫模型(HMM)法,组成了一种新的语音识别系统,该系统采用SOM网络作为矢量量化器。SOM网络经过优化的自组织学习算法训练后,再用K均值聚类算法对其进行调整。实验结果表明,该文提出的语音识别方法确实能提高系统的识别率。 相似文献
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针对相关复合高斯杂波背景下相邻杂波纹理分量可能相同的情况,将杂波均匀分组进行推广,结合归一化采样协方差矩阵估计,提出了广义杂波分组的归一化采样协方差矩阵估计方法(generalized normalized sample covariance matrix, GNSCM). 利用最大似然估计方法,进一步推导了广义杂波分组背景下协方差矩阵结构最大似然估计的迭代过程,以GNSCM 为初始化矩阵进行迭代,得到协方差矩阵结构的广义近似最大似然(generalized approximate maximum likelihood, GAML) 估计. GAML 是对现有方法近似最大似然(approximate maximum likelihood, AML) 估计和约束迭代杂波分组估计(constrained recursive clutter-clustered estimator, CRCCE) 的推广,具有更强的杂波适应能力. 仿真结果表明,针对非均匀分组杂波环境,与AML 估计和CRCCE 相比,GAML 具有更高的估计精度,且相应的自适应检测器具有更好的恒虚警率特性和检测性能. 相似文献
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为解决深海资源探测图像识别难题,提出一种基于粒子群优化的图像暗边缘检测优化算法。该算法通过指数型线性单元和高斯误差线性单元改进激活函数,根据Marr-Hildreth算子检测结果并结合改进激活函数构建暗边缘检测算法,利用粒子群对改进暗边缘检测算法进行训练和优化。最后,采用不同算法对水下11个数据集进行比较的结果表明:改进算法的峰值信噪比、结构相似度和边缘保持指数最高,分别达到18.769 6 dB、0.660 7和0.834 5;图像均方误差最低,为3 750.225 3;平均检测时间为0.667 4 s,比其他对比实验中性能最好的算法缩短了14%。 相似文献