基于改进的蛙跳算法的神经网络在语音情感识别中的研究

本文提出了一种改进的混合蛙跳算法,利用混沌运动的遍历性改善初始个体的质量和引入高斯变异,提高了算法的全局搜索能力,同时将改进算法与人工神经网络结合,并把它应用到语音情感识别系统中.依据情感的维度空间模型.分别提取了情感语音的韵律特征与音质特征,研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性.利用本文所提的蛙跳算法(SFLA)训练随机产生的初始数据,优化神经网络的连接权值,能快速地实现网络的收敛.在实验中比较了BP神经网络、RBF神经网络与改进SFLA神经网络分别用于语音情感以别的识别性能,结果表明基于改进SFLA的神经网络的平均识别率高于BP神经网络9.2个百分点,高于RBF神经网络7.9个百分点.因此本文所提的蛙跳神经网络用于语音情感识别能获得明显的识别性能的提升.     

儿童情绪监测与情感电生理参数采集系统的研究

针对儿童情绪监测与情感识别的需要,设计了一套便携式儿童情感电生理参数采集系统,主要包括人体心电和体温信息的获取与处理.采集的数据通过蓝牙模块传输到计算机,计算机实时地处理数据并把信息展现给分析者.介绍了便携式儿童情感电生理参数采集系统的设计方案以及利用情感电生理参数监测与判别儿童情感的方法.     

新城建设中迁村并点实践及规划——以昆明市呈贡新城大渔风情小镇修详规为例

随着城市化的快速发展,特别是在当今新城、新区建设这样大规模、短时间的城市化背景下,迁村并点无论在经济结构、社会文化、土地利用上都有着更为复杂和剧烈的转变。针对在此背景下,迁村并点实践中遇到的问题,以昆明市呈贡新城大渔风情小镇修详规为例,从规划构思、策略、布局以及公共服务设施配套等方面探讨规划的应对措施．并总结了相关工作重点。     

黄土高原不同尺度水保坡面措施减轻沟蚀作用定量研究

本文对黄河中游黄土高原地区不同尺度水保坡面措施减轻沟蚀的作用进行了定量研究。结果表明,黄河中游黄土高原地区流域水保坡面措施减轻沟蚀的作用,大于坡面措施本身的减沙作用。在黄土丘陵沟壑区小尺度典型流域,因坡面措施拦蓄导致坡面径流不下沟可以减轻沟蚀量55%。在大尺度典型流域,坡面措施多年平均减轻沟蚀量是坡面措施本身减沙量的1.11～1.25倍;占流域水保措施多年平均总减沙量的29%。进行黄河中游黄土高原地区水保措施蓄水减沙效益计算,应该考虑坡面措施减轻沟蚀的作用。     

基于ADAMS的小型挖掘机转盘轴承的摩擦力矩分析

采用Pro/E对小型挖掘机的转盘轴承进行建模,根据转盘轴承的工作性能参数将其导入ADAMS中,分别用GSTIFF积分器和WSTIFF积分器进行仿真,并对转盘轴承进行接触分析和摩擦力矩计算,通过摩擦力矩的理论值与仿真值的比较证明,用ADAMS对转盘轴承进行接触仿真分析是完全可行的。     

隔离病房回风高效过滤器滤菌效率的实验研究

介绍了国外各类高效过滤器的滤菌效率。在安装有高效过滤器的隔离病房回风口进行了发菌实验,计算了B类和C类回风高效过滤器的滤菌效率,证明了当隔离病房回风口安装高效过滤器时,可使用部分循环风。     

基岩综合变形模量对高拱坝坝体拉应力的敏感性分析

拱坝基岩综合变形模量的选择对体型优化设计及应力复核极为重要,然而在经验取值、地应力、分期蓄水等多因素影响下,综合变形模量设计值与实际值通常存在一定的误差.为探究基岩综合变形模量对高拱坝应力的影响,分析拱坝体型对综合变形模量的适应性,依托陕西省引汉济渭工程三河口拱坝,采用有限元分析方法,建立了18个不同模型,分析了两岸坝...     

变温吸附碳捕集机组标准化测试方案探讨及性能实验

变温吸附（TSA）碳捕集技术是控制碳排放进而实现“双碳”目标的有效保障手段之一。然而,由于目前缺乏相对完善的计量体系和可执行的标准化测试方案,导致机组性能的测试结果差别较大,缺乏规律性所造成的趋势和性能迭代困难不利于TSA产业化发展。本文初步提出了包含测试工况、性能评价指标、数据的测量与采集三个方面的标准化测试方案,并对样机规模的实物机组进行了性能测试。结果表明,该套方案的可执行度高,可为相关机组的性能评价工作提供借鉴。此外,机组的性能测试结果显示,该机组的运行状态容易控制,纯度和回收率最高均能达到90%以上,但是能源效率在3.5%～6.5%之间,提升潜力大。对标分析发现机组内的管道等部件损失的能耗占比30%～40%,所以需要通过优化管道线路布置、提高吸附腔内换热效率、优化解吸温度和真空压力等运行参数等方式来进一步降耗提效。     

基于动态卷积递归神经网络的语音情感识别

动态情感特征是说话人独立语音情感识别中的重要特征。由于缺乏对语音中时频信息的充分挖掘,现有动态情感特征表征能力有限。为更好地提取语音中的动态情感特征,提出一种动态卷积递归神经网络语音情感识别模型。基于动态卷积理论构建一种动态卷积神经网络提取语谱图中的全局动态情感信息,使用注意力机制分别从时间和频率维度对特征图关键情感区域进行强化表示,同时利用双向长短期记忆网络对谱图进行逐帧学习,提取动态帧级特征及情感的时序依赖关系。在此基础上,利用最大密度散度损失对齐新个体特征与训练集特征分布,降低个体差异性对特征分布产生的影响,提升模型表征能力。实验结果表明,该模型在CASIA中文情感语料库、Emo-db德文情感语料库及IEMOCAP英文情感语料库上分别取得59.50%、88.01%及66.90%的加权平均精度,相较HuWSF、CB-SER、RNN-Att等其他主流模型识别精度分别提升1.25～16.00、0.71～2.26及2.16～8.10个百分点,验证了所提模型的有效性。     

基于局部区域灰度亚像素法电缆护套厚度精确测量

图像测量技术作为一种新兴的高性能测量技术,近年来在测量领域中占据越来越重要的地位。它具有非接触,精度高,速度快等优点,如今已广泛被用在几何尺寸测量领域。文中提出了一种基于局部区域灰度的亚像素边缘检测算法,并将其应用到电缆护套材料的厚度图像测量系统中,实现了精确快速的测量。