基于电话语料的维吾尔连续音素识别

结合维吾尔语的语音特征和语义信息,在大量电话语音语料库的基础上,以建立维吾尔语连续音素识别平台为目标,通过构建隐马尔科夫模型工具HTK(Hidden Markov Model Toolkit)工具实现了维吾尔语连续音素识别算法:首先根据具体技术指标完成了较大规模电话语音语料库的录制和标注工作;确定音素为基元,通过训练获得了每个音素的HMM(Hidden Markov Model)声学模型,随后对输入的语音进行识别,声学模型在不同的高斯混合数目下,得出了识别结果;统计了32个音素的识别率并对它进行分析,为了进一步提高识别率奠定了基础。     

焦作矿区岩巷冒顶原因分析及防治对策

简要介绍了焦作矿区的地质情况,并对焦作矿区古汉山矿西大巷、九里山矿二四采区辅助回风石门和方庄矿一号井新主井井底车场典型冒顶事故进行了分析,提出要掌握地质构造和顶底板特征、科学合理地开拓设计、强化现场管理及生产技术管理、合理选择支护形式和搞好班组建设5项措施.     

持续成功企业的五大基本特征

持续成功的企业的本质特征是企业管理研究者和职业经理人思考的重要课题。这里面关系到三个问题：一是什么样的企业才能算是持续成功企业？持续成功企业应该怎么界定？二是持续成功企业的成功需要什么样的外部支持？即成功企业成功的外部环境或条件应该是什么？三才是持续成功企业的内在动力因素有哪些？     

维吾尔文无监督自动切分及无监督特征选择

维吾尔文常用切分方法会产生大量的语义抽象甚至多义的词特征,因此学习算法难以发现高维数据中隐藏的结构.提出一种无监督切分方法dme-TS和一种无监督特征选择方法UMRMR-UFS.dme-TS从大规模生语料中自动获取单词Bi-gram及上下文语境信息,并将相邻单词间的t-测试差、互信息及双词上下文邻接对熵的线性融合作为一个组合统计量(dme)来评价单词间的结合能力,从而将文本切分成语义具体的独立语言单位的特征集合.UMRMR-UFS用一种综合考虑最大相关度和最小冗余的无监督特征选择标准(UMRMR)来评价每一个特征的重要性,并将最重要的特征依次移入到特征子集中.实验结果表明dme-TS能有效控制原始特征集的规模,提高特征项本身的质量,用UMRMR-UFS的输出来表征文本时,学习算法也表现出其最高的性能.     

户内隔离开关闸刀截面的选择

本文从机械应力及材料变形的观点出发,分析了户内隔离开关中常用的三种不同截面闸刀的机械性能,提出了推荐的截面形式。     

机载低空多光谱传感器性能评价方法分析

机载低空多光谱是一项新型遥感技术,具备高精度、高效率、高维度自然生态资源的定量监测与演化分析能力,可为区域生态红线划定和资源环境承载能力研究提供有效支撑.传感器性能的精密评价是机载低空多光谱高可靠精准感知的重要先决条件,但目前国内外还未有针对新型机载低空多光谱传感器性能的科学评价体系和标准支撑.在分析国内外机载低空多光...     

语义词特征提取及其在维吾尔文文本分类中的应用

基于机器学习的文本分类中,维吾尔文传统分词方法表现出非常明显的不足和局限性。该文使用另外一种维吾尔文自动分词方法dme-TS。dme-TS中,不再以词间空格作为切分标记提取词特征,而是用一种组合统计量(dme)来度量文本中相邻单词之间的关联程度,并以dme度量的弱关联的词间位置作为切分点,提取对学习算法真正有意义的语义词特征。实验结果表明,用dme-TS提取文本特征可以降低特征空间的维度,同时也能有效的提高传统以单词为特征的分类算法的性能。