结合过完备字典与PCA的小样本语音情感识别方法

针对稀疏表示识别方法需要大量样本训练过完备字典且特征冗余度较高的问题,提出了结合过完备字典学习与PCA降维的小样本语音情感识别算法.该方法首先用PCA降维方法将特征降维,再将处理后的特征用于过完备字典训练与稀疏表示识别方法,从而给出了语音情感特征的稀疏表示方法,并确定了新算法的具体步骤.为验证其有效性,在同等特征维数下,将方法与BP、SVM进行比较,并对比、分析语音情感特征稀疏化前后对语音情感识别率、时间效率以及空间效率的影响.试验结果表明,所提出方法的识别率比SVM与BP高;与采用稀疏化前的特征相比,稀疏化后的特征向量更便于处理,平均识别率提高约15%,时间效率提高近原来的1/2,空间效率提升近原来的1/3.     

一种新的Ad hoc网络组播路由协议

目前提出的多种Ad hoc组播路由协议都存在着各自的缺点：或有效性差，或控制开销大．根据区域路由原理，提出基于动态广播环的Ad hoc网络组播路由协议(DBRMP)．该协议为加入组播的组成员节点组织一个动态广播环，并使所有组成员的广播环组成的广播环图是一个连通图．由于两个组成员节点在其广播环相交时可通过相交节点建立路由，因此在连通广播环图中，任意两个组成员间可建立路由．文中利用NS2对协议进行了仿真，结果表明DBRMP协议具有较高的数据分组递交率、较小的维护路由开销和较好的可扩展性、     

联盟式协同学习环境中的共享知识空间模型

为使多个学习网站共享学习资源，提出远程协同学习网站联盟的概念．在嵌套式知识空间模型的基础上，提出共享知识空间模型，对联盟内各网站的学习资料进行统一组织，形成共享知识空间．运用该模型，实现了协同学习网站联盟．系统运行结果表明：该模型以共享知识域为主干，较好地解决了“学习者容易迷失方向”的问题；联盟内各网站的学习者能通过定制知识空间透明地访问联盟内其他网站的资源，从而实现了资源共享，同时也满足了各网站的个性化需求．     

协同学习环境中感知本体的构建方法

为了对协同学习环境中的感知信息进行合理、有效的组织，提出了协同学习环境中的感知本体模型，其中包含成员概念、成员组概念、角色概念、知识域概念、事件概念、活动概念六个方面以及概念内部及概念之间的各种关系，可有效解决传统感知信息组织能力受限、维护困难的问题，最大程度地提高协同学习效率．此外，在此模型的基础上提出了一种基于N—Grams的知识域相关关系提取方法，可以自动精确地提取相关关系，适合动态的感知信息处理．     

基于加权稀疏低秩组件编码的猪脸识别算法

针对养殖行业中动物很难适应耳标的问题,采用非入侵的识别方式进行猪脸识别,提出了基于加权稀疏低秩组件编码的猪脸识别算法.应用视网膜皮层理论与区域协方差滤波器来估计光照,并结合文中新算法提出自适应伽马校正方法对获取的反射分量进行增强,以减少光照对识别结果的影响;同时,采用训练样本中的低秩组件构建字典矩阵,并重构残差函数处理误差,以提升算法应对含有污垢图像的识别性能.在JDD2017猪脸数据集上进行了光照和面部污垢验证试验,分别统计其识别率与耗时情况.结果表明:文中所提出算法显著优于传统稀疏表示方法,具有容忍光照变化、污垢和训练耗时短的优点.