一种新的基于最大边缘准则的监督流形学习方法

在深入研究局部样条嵌入算法(LSE)的基础上,引入明确的线性映射关系,构建平移缩放模型和正交化特征子空间,提出了一种正交局部样条判别投影算法(O-LSDP),有效解决了原始LSE算法存在的两个主要问题:样本外点学习问题和无监督模式学习问题。该算法能够应用于模式分类问题并显著改善算法的分类识别能力。在标准人脸数据库上进行的实验比较分析验证了该算法的有效性与可行性。     

基于动态规划的MUSIC算法谱峰搜索

动态规划是求解最优化问题的一种方法,研究了其求解矩阵链乘问题的基本思想及具体步骤,并将其应用于MUSIC算法谱峰搜索,通过理论分析得到了MUSIC算法谱峰搜索时不同矩阵链乘顺序的计算量,继而得到矩阵链乘的最优顺序,有效节约了计算量和搜索时间。     

改进批处理RPEM算法用于说话人识别

针对传统EM算法训练GMM不能充分利用训练数据所属高斯分量信息, 从而在一定程度上影响说话人识别性能的缺陷, 采用RPEM (竞争惩罚EM)算法训练GMM, 并引入批处理RPEM算法解决RPEM算法运算量大、收敛速度慢的问题, 同时针对RPEM和批处理RPEM算法训练时方差优化存在的问题进行了改进, 提出了改进的批处理RPEM算法。在Chains 说话人识别数据库上的实验表明, 改进的批处理RPEM算法取得了相对于传统EM、RPEM以及批处理RPEM算法更好的性能, 还极大地提高了训练效率, 减小了运算量, 说明了提出的改进批处理RPEM算法用于说话人识别时的有效性。     

旋流板在重灰生产湿法除尘中的应用

主要说明了旋流板在液相水合法生产低盐重灰的湿法除尘尾气处理中的应用及工作原理,以及我公司湿法除尘的效果.