一种基于字符HMM模型级联的手写体西文单词识别方法

提出了一种识别西文单词的级联HMM方法，在字符HMM模型基础上按照统计语法将各模型依概率连接，它扩展了HMM的模式描述方式，允许在级联模型上表征状态的跳跃、转移和驻留等，通过共享字符模型来描述级联状态转移概率，可以更加可靠地刻画手写体单的行为特点，采用面向在的Viterbi算法，在完整的单词采样序列输入后直接识别，无需做字符的分割和标注，从而避免了在字典中为每个单词建立模型而导致的识别不同步问题，用WE－1单词样本库进行试验，级联模型法的第1侯选识别经为89．26％，带有连字模型的HMM法的第1候选识别率为82．34％，降低错误识别率达39．18％。     

基于HMM方法的银行票据自动识别

利用隐态马尔可夫模型(HMMs)，对银行票据中金额的大小写数据识别问题进行了研究．主要内容包括建立新颖的文字分刻算法；设计HMM训练和识别算法．在HMM系统中，将使用频率比较高的手写体错别字和同音字作为不同的字符类来处理；同时在HMM的训练过程中，提出了平滑参数的新方法．实验结果表明，该方法在实践中是可行的，在银行票据自动识别中有很好的应用前景．     

一种用于大规模模式识别问题的神经网络算法

许多实际的模式识别问题如对手写体汉字的识别,都属于大规模的模式识别问题.目前,传统的神经网络算法对这类问题尚无有效的解决办法.在球邻域模型的基础上提出一种可用于大规模模式识别问题的神经网络训练算法,试图加强神经网络解决大规模问题的能力,并用手写体汉字识别问题检验其效果.实验结果揭示了所提算法是解决大规模模式识别问题的一个有效且具有良好前景的方法.     

多级PSO神经网络在手写体字符识别中的应用

提出一种用于手写体字符识别的三级神经网络模型,各子神经网络均用粒子群优化算法(PSO)训练.在该模型中,各个神经网络与不同的图像特征提取方法相结合;识别时,三个神经网络先串联再并联.该模型充分有效地利用了各种特征信息,从实验结果看,也达到了较好的辨识目的.文中主要讨论手写字符图像的特征提取、粒子群优化算法及其在网络训练上的应用,最后分析了识别结果并与采用改进BP训练算法的综合识别效果进行了比较.     

基于分段模型的连续语音识别

近年来在大词汇连续语音识别的研究取得了长足的进步,隐马尔柯夫模型（HMM）是连续语音识别的核心部分。但是HMM对语音信号的描述不完善,为此人们提出了很多替代模型,其中一类将语音信号描述为长度随机的特征矢量序列,称为随机分段模型（Stochastic Segment Models),简称为分段模型（SM）。该文将首先阐述分段模型的原理,并将分段模型和隐马尔柯夫模型进行比较,其次给出基于分段模型的识别和模型训练算法,最后给出实验结果并进行了讨论。     

基于连接段数细化算法的脱机手写体数字识别

本文描述了已有的字符细化算法的思想及其缺陷，在分析细化形变根源的基础上给出了一种新的快速细化算法，并将该算法应用到脱机手写体数字识别过程申。该算法不会产生毛刺和伪分支点。细化後字符骨架形变小，而且速度也比较快，从而提高了手写体数字的识别速度。     

双模态语音识别中乘积HMM权重系数与瞬时SNR的关系研究

在有噪声污染等复杂情况下,为了能够得到更高的语音识别率,提出了一种新的乘积隐马尔可夫模型(HMM)用于双模态语音识别,研究并确定了模型中权重系数与瞬时信噪比(SNR)之间的关系.该模型在独立训练音频和视频HMM的基础上,建立二雏训练模型,并使用重估策略保证更高的准确性.同时引入广义几率递减(GPD)算法,调整音视频特征的权重系数.实验结果表明,提出的方法在噪声环境下体现出了良好稳定的识别性能.     

在图像中提取多种语言文本的高斯混合模型和相邻字符的学习

本文提出了一种基于统计模型和相邻字符的学习,在图像中提取多种语言文本的方法。三种相邻字符可以用高斯混合模型和通过“伪概率”定义的贝叶斯结构识别来表示。基于该模型,完整的文本提取由二值化图像根据相邻字符或非字符的判别,标识每个相连部件,基于数字结构的方法用来检测和连接每个分割的字符。Voronoi分割方法考虑建立相邻的连接部件。在本文的提取算法中,进一步提出了运用基于最大——最小相似性（MMS）训练算法的判别标准来评估参数。提取中英文文本的实验结果表明,在试验数据集中,MMS训练算法可实现93．56％的准确率和98．55％的重复利用率。实验也显示了MMS提供的重要特性,并与最大相似性（ML）标准和最大分类误差（MCE）训练作了比较。     

一种用于说话人性别鉴定的混合算法

提出一种用于语音识别的性别鉴定的算法,算法融合基音频率鉴定法和隐马尔可夫模型(HMM)鉴定法的混合算法.循环幅度差函数用于检测基音频率,HMM鉴定法建立男女两个HMM,用Viterbi算法将输入语音匹配到这两个模型,用匹配结果鉴定性别,基于这两种方法设计了一个线性分类器,在TIMIT、HTIMIT和南方口音语料库上采用1s长的语音片段进行测试,达到98.54%的正确率.将该算法应用于连续语音识别前端,较大提高了识别精度.     

基于HMM的汉语文本识别后处理研究

本文用HMM(Hidden Markov Model)描述汉语文本识别后处理,将汉语语言和单字识别这两个概率模型结合起来,以充分利用单字识别器提供的信息。语言模型的参数由语料库统计得到;单字识别模型的参数为条件概率,经理论分析,它可转化为后验概率来求解。在分析训练样本集单字识别结果的基础上,提出一种统计方法估计候选字的后验概率。HMM在脱机手写体汉语文本识别中的实验表明,后处理性能除取决于语言模型外,还取决于后验概率的精确估计。     

Better Naive Bayes classification for high‐precision spam detection

Email spam has become a major problem for Internet users and providers. One major obstacle to its eradication is that the potential solutions need to ensure a very low false‐positive rate, which tends to be difficult in practice. We address the problem of low‐FPR classification in the context of naive Bayes, which represents one of the most popular machine learning models applied in the spam filtering domain. Drawing from the recent extensions, we propose a new term weight aggregation function, which leads to markedly better results than the standard alternatives. We identify short instances as ones with disproportionally poor performance and counter this behavior with a collaborative filtering‐based feature augmentation. Finally, we propose a tree‐based classifier cascade for which decision thresholds of the leaf nodes are jointly optimized for the best overall performance. These improvements, both individually and in aggregate, lead to substantially better detection rate of precision when compared with some of the best variants of naive Bayes proposed to date. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种基于新特征的车牌检测方法

车牌检测是车牌识别的关键所在,两种新的区域统计学特征能迅速排除大量的非车牌区域,在此基础上,采用增加了辅助判决的级联分类器来改进AdaBoost算法。实验表明,该算法与基于颜色特征分类器和传统的级联AdaBoost分类器相比,具有较快的检测速度、较高的检测率和较低的误检率。     

基于格网的多边形集合级联求并算法

与传统的多边形集合求并算法相比,级联求并法基于STR-Tree索引优先对相邻的多边形进行求并,提高多边形集合的求并效率,但在数据密度高畸变区域的性能较差。针对该问题,提出一种基于格网的多边形集合级联求并算法。该算法利用格网划分多边形集合,缩小数据密度高畸变区域的范围,进一步提高级联求并法的效率。实验结果表明,该算法有效可行。     

On the linear span of the p-ary cascaded GMW sequences

In this paper, a recursion is derived to compute the linear span of the p-ary cascaded GMW sequences. It is the first time to determine the linear span of the p-ary cascaded GMW sequence without any restriction on the parameters completely. Whereas, the known result on the p-ary cascaded GMW sequence with the specific parameters in the literature could be viewed as a special case of the new result.     

一种改进的室内无线定位算法

为提高室内无线定位精度并降低算法复杂度,提出一种改进的室内无线定位算法,包含2种分支算法。以视距路径数为标准,将室内无线环境划分为非视距污染较轻和较重2种环境。对污染较轻的环境,采用改进的Fang-Taylor级联算法;对污染较重的环境,采用新的迭代定位算法。仿真实验结果表明,该算法能达到甚至超过同类算法的定位精度,且适应多种室内无线环境,提高对环境的鲁棒性。     

Stabilization of a general linear heat‐ODE system coupling at an intermediate point

This paper considers the stabilization of a general linear heat‐ODE system coupling at an intermediate point which is an extension from our previous work on stabilizing a coupled system of a heat PDE and a second‐order ODE. A novel backstepping transformation is proposed which can overcome the difficulty of using the one proposed in our previous work to a more general system considered in the current paper. Existence of smooth kernels in both the forward and inverse transformations is proved. Also, we show that forward and inverse transformations are a mutually inverse pair governed by the kernels equations. Finally, the effectiveness of the controller design is demonstrated with some numerical examples for heat‐ODE systems. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.     

单相电力电子变压器整流级新型直接功率控制策略

针对传统dq电流解耦双闭环控制的单相级联H桥整流器受系统电感参数变化的影响,同时为避免系统频率偏移的干扰,提出了一种无需电感参数和系统角频率的新型直接功率解耦控制器,实现了有功、无功功率的独立控制.并利用级联延时信号消除算法提取基波正序分量,消除谐波信号带来的影响.在MATLAB/Simulink中搭建了三级联H桥整流...     

快速人脸检测系统的设计与实现

为了快速而准确地在复杂背景的灰度或彩色图像中检测人脸，对实时人脸检测方法做了一些扩展并根据该方法设计实现了一个快速人脸检测系统，系统分为训练和检测两部分，训练方法为AdaBoost算法。测试表明该系统的性能较好。     

非Lipschitz连续级联系统的稳定性分析及其应用

当考虑级联系统稳定性时,一般都需要系统满足局部或者全局Lipschitz连续性条件.与已有文献中的结果不同,本文给出了一种处理满足非Lipschitz连续条件下级联系统的稳定性分析方法.首先,基于积分输入状态稳定的定义,给出了级联系统全局稳定的Lyapunov形式条件.基于此,继续讨论了非Lipschitz连续情况下级联系统的有限时间稳定性.然后,利用上述稳定性分析结果,讨论了一类驱动子系统具有上三角结构的级联系统的控制设计问题.最后,给出几个例子验证了上述结果的有效性.