基于隐马尔可夫模型(HMM)的声母识别

本文研究了在声母分类基础上,建立一个以音节为输入单元,采用隐马尔可夫模型(HMM)识别声母的语音系统;针对声母特征的不稳定性及码字序列的模糊性,提出了码字替代的理论和算法,还提出了HMM的自适应和自学习算法,为建立非特定人的语音识别系统打下基础。目前本系统声母的识别率对特定人是85％左右,对非特定人达78％左右。     

基于集成神经网络的多故障诊断方法

铝电解过程是一个非线性、多耦合、时变和大时滞过程,受强电场、强磁场、强热场交互干扰,形成了复杂多变的槽况特征,故障种类繁多,发生频繁,有效地故障预报和诊断,对电解系列平稳供电,节约电能、提高铝的产量和质量有重要意义。根据铝电解过程故障特点,提出了基于主成分分析的集成神经网络铝电解多故障诊断方法,建立分层故障诊断模型结构,包括子神经网络层和决策融合神经网络层,子神经网络模块采用了改进型的Elman神经网络,强化信息的记忆功能,并通过主成分分析优化了神经网络结构;决策融合神经网络通过各子网络传递的相关信息,进一步验证对子神经网络诊断结果和复合故障进行综合决策。仿真结果表明,具有良好的诊断效果,验证了该故障诊断方法的可行性和有效性。     

基于特征自适应选择的鲁棒跟踪算法

为了解决真实场景下视频目标的跟踪问题,提出一种基于特征自适应选择的鲁棒跟踪算法。首先,针对在线AdaBoost算法特征池特征鲁棒性差的问题,提出一种基于颜色与金字塔梯度方向直方图特征相结合的特征池构造方式;然后,针对分类器在更新过程中容易受到错误样本影响的问题,对每帧跟踪结果增加遮挡检测环节以避免漂移现象的发生。大量的对比实验表明,在真实场景下所提出的方法具有更好的效果。     

基于混沌神经网络的建筑节能综合评价

目的 构建建筑节能综合评价指标体系,对建筑节能进行综合评价.方法 针对神经网络BP算法收敛速度慢且容易陷入局部极小值问题,在常规神经网络中引入混沌神经元,建立混沌神经网络建筑节能综合评价模型.结果 根据建筑节能综合评价指标体系各量化指标,得出科学合理的评价结果 .通过实验仿真验证了该混沌学习算法的有效性和先进性.在输入参数相同的情况下,训练收敛到相同精度,CNN模型的训练次数少于BP网络模型,CNN模型用于建筑节能评价精度高.结论 运用混沌神经网络进行建筑节能综合评价的方法 是有效的.     

视觉显著性的眼底图像视盘检测

目的 青光眼是导致失明的主要疾病之一,视盘区域的形状、大小等参数是青光眼临床诊断的重要指标。然而眼底图像通常亮度低、对比度弱,且眼底结构复杂,各组织以及病灶干扰严重。为解决上述问题,实现视盘的精确检测,提出一种视觉显著性的眼底图像视盘检测方法。方法 首先,依据视盘区域显著的特点,采用一种基于视觉显著性的方法对视盘区域进行定位;其次,采用全卷积神经网络（fully convolutional neural network,FCN）预训练模型提取深度特征,同时计算视盘区域的平均灰度,进而提取颜色特征;最后,将深度特征、视盘区域的颜色特征和背景先验信息融合到单层元胞自动机（single-layer cellular automata,SCA）中迭代演化,实现眼底图像视盘区域的精确检测。结果 在视网膜图像公开数据集DRISHTI-GS、MESSIDOR和DRIONS-DB上对本文算法进行实验验证,平均相似度系数分别为0.965 8、0.961 6和0.971 1;杰卡德系数分别为0.934 1、0.922 4和0.937 6;召回率系数分别为0.964 8、0.958 9和0.967 4;准确度系数分别为0.996 6、0.995 3和0.996 8,在3个数据集上均可精确地检测视盘区域。实验结果表明,本文算法精确度高,鲁棒性强,运算速度快。结论 本文算法能够有效克服眼底图像亮度低、对比度弱及血管、病灶等组织干扰的影响,在多个视网膜图像公开数据集上进行验证均取得了较好的检测结果,具有较强的泛化性,可以实现视盘区域的精确检测。     

一种车牌识别系统中的混合车牌定位方法

提出了一种新的粗定位和精细定位相结合的车牌定位方法.首先采用一种基于垂直边缘和车牌句法的车牌粗定位算法,确定车牌候选区域,剔除伪区域,粗定位可以快速地将车牌从原始车辆图像中截取出来,同时精确确定车牌的上下边界.然后再进行基于旋转差分投影的车牌水平精确定位与倾斜校正,由于水平定位和倾斜校正同时进行,提高了水平分割的精度并降低了定位时间.实验表明该混合方法能快速、精确地进行车牌定位,有效地解决了复杂背景下的车牌定位精度不高的问题,同时对模糊车牌具有很强的抗干扰性.     

基于递归切片网络的三维点云语义分割与实例分割

目的 针对三维点云语义与实例分割特征点提取精度不高、实例分割精度极度依赖语义分割的性能、在密集场景或小单元分割目标中出现语义类别错分以及实例边缘模糊等问题,提出了基于递归切片网络的三维点云语义分割与实例分割网络。方法 网络对输入点云进行切片,并将无序点云映射到有序序列上;利用双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory,BiLSTM）得到带有局部特征和全局特征的编码特征矩阵;将编码特征矩阵解码为两个并行分支,进行多尺度的特征融合;对语义与实例特征进行融合,得到并行的语义与实例分割网络。结果 在斯坦福大尺度3D室内场景数据集（Stanford large-scale 3D indoor spaces dataset,S3DIS）以及ShapeNet数据集上,与目前最新点云分割方法进行实验对比。实验结果表明,在S3DIS数据集上,本文算法的语义分割的平均交并比指标为73%,较动态核卷积方法（position adaptive convolution,PAConv）提高7.4%,并且在13个类别中的8个类别取得最好成绩;实例分割中平均实例覆盖率指标为67.7%。在ShapeNet数据集上,语义分割的平均交并比为89.2%,较PAConv算法提高4.6%,较快速、鲁棒的点云语义与实例分割方法（fast and robust joint semantic-instance segmentation,3DCFS）提高1.6%。结论 本文提出的语义与实例分割融合网络,综合了语义分割与实例分割的优点,有效提高语义分割与实例分割精度。     

铝电解计算机控制系统控制策略

采用PC总线工业控制机控制铝电解过程 ,并根据铝电解生产过程不同的工作状态 ,采用不同的控制策略 ,提高了控制效果 ,是中小型铝厂较为理想的计算机控制系统     

基于一种新的基因操作策略的改进遗传算法

提出一种新的基因操作策略,该策略利用单纯形法的思想产生新样本,将遗传处法寻优的随机性与传统算法寻优的方向性有机地结合在一起。仿真结果表明,将改进的遗传算法用训练神经网络辨识器,可提高收敛速度和模型拟合精度。     

基于一种新的基因操作策略的改进遗传算法

提出一种新的基因操作策略,该策略利用单纯形法的思想产生新样本,将遗传算法寻优的随机性与传统算法寻优的方向性有机地结合在一起.仿真结果表明,将改进的遗传算法用于训练神经网络辨识器,可提高收敛速度和模型拟合精度.