一种基于并行覆盖前馈优先神经网络的说话人识别方法

为实现对说话人特征空间多聚类区的有效识别,提出一种基于并行覆盖前馈优先级网络(PcPONN)的说话人识别方法.该方法以LBG算法生成每个说话人特征空间初始的聚类中心,对本类样本按聚类中心分类后,用前馈优先级神经网络(PONN)对每个聚类区进行并行覆盖.相关实验证明,PCPONN符合说话人特征空间点的分布特点,得到更好的稳定性和更高的识别率.     

基于足底压力分布时空HOG特征的步态识别方法

提出一种基于足底压力分布时空HOG的步态识别算法,在特征层对足底压力的时间域和空间域信息进行融合.首先寻找足底总压力时间曲线上的极大值和极小值等几个特征点,利用这几个特征点所对应时刻的足底压力分布来构建时空HOG特征向量,最后采用SVM进行步态识别.采集不同行走速度下30人的单步足底压力分布数据进行实验,在不区分样本速度的情况下,该方法的识别率为93.5%.实验结果表明足底压力分布时空HOG特征能较好地刻画步态动力学特征,且具有良好的速度适应性.     

一种高维数据聚类遗传算法

聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究课题。在许多实际应用中,聚类分析的数据往往具有很高的维度,例如文档数据、基因微阵列等数据可以达到上千维,而在高维数据空间中,数据的分布较为稀疏。受这些因素的影响,许多对低维数据有效的经典聚类算法对高维数据聚类常常失效。针对这类问题,本文提出了一种基于遗传算法的高维数据聚类新方法。该方法利用遗传算法的全局搜索能力对特征空间进行搜索,以找出有效的聚类特征子空间。同时,为了考察特征维在子空间聚类中的特征,本文设计出一种基于特征维对子空间聚类贡献率的适应度函数。人工数据、真实数据的实验结果以及与k-means算法的对比实验证明了该方法的可行性和有效性。     

APT样本的有效网络特征筛选算法

在研究APT攻击的防御方案过程中，针对提取APT样本网络特征的维数过高问题，提出一种基于[k]-means++聚类的APT样本有效网络特征筛选算法。该算法的思路是首先基于聚类的思想将提取的原特征集划分成APT流量特征集与背景流量特征集，然后计算去掉某一维特征向量后聚类性能的变化程度，最后根据该结果评价该特征向量的区分度。其中，有效特征向量即为区分度超过设定阈值的特征向量。目的就是从提取的原特征集中筛选出有效特征，达成对特征的降维，从而降低后续威胁情报形成和部署检测工作的时空开销。实验结果表明，该算法具有一定可行性，针对此问题相比于其他筛选算法具有一定的优势。     

基于谱聚类欠取样的不均衡数据SVM分类算法

提出一种基于谱聚类欠取样的不均衡数据支持向量机(SVM)分类算法.该算法首先在核空间中对多数类样本进行谱聚类;然后在每个聚类中根据聚类大小和该聚类与少数类样本间的距离,选择具有代表意义的信息点;最终实现训练样本间的数目均衡.实验中将该算法同其他不均衡数据预处理方法相比较,结果表明该算法不仅能有效提高SVM算法对少数类的分类性能,而且总体分类性能及运行效率都有明显提高.     

核协同表示在人脸识别的遮挡问题中的应用

人脸识别算法是一个特征提取和分类器设计的过程.针对人脸识别中的遮挡问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和协同表示(CRC)相结合的人脸识别算法.提取特征时,利用KPCA提取人脸图像中利于判决的非线性结构特征,使得样本在保留了最有效判别信息的同时降低了特征维数.设计分类器时,考虑到样本之间的协同性,采用综合考虑样本之间信息的协同表示分类器进行分类识别.实验结果证明,该算法获得了很好的识别效果,效率也得到了提高.     

一种基于数据流的软子空间聚类算法

针对高维数据的聚类研究表明,样本在不同数据簇往往与某些特定的数据特征子集相对应.因此,子空间聚类技术越来越受到关注.然而,现有的软子空间聚类算法都是基于批处理技术的聚类算法,不能很好地应用于高维数据流或大规模数据的聚类研究中.为此,利用模糊可扩展聚类框架,与熵加权软子空间聚类算法相结合,提出了一种有效的熵加权流数据软子空间聚类算法——EWSSC(entropy-weighting streaming subspace clustering).该算法不仅保留了传统软子空间聚类算法的特性,而且利用了模糊可扩展聚类策略,将软子空间聚类算法应用于流数据的聚类分析中.实验结果表明,EWSSC 算法对于高维数据流可以得到与批处理软子空间聚类方法近似一致的实验结果.     

基于Gabor和改进LDA的人耳识别

针对人耳识别中无法避免的小样本问题,提出了基于Gabor特征和改进LDA(ILDA)的识别算法。该算法首先提取人耳局部Gabor特征,然后重新定义Fisher准则和类内分散度矩阵,再将高维空间映射到低维后寻找最优投影方向,最后利用训练样本与测试样本特征投影值的欧氏距离进行分类识别。与传统方法相比,新算法能有效解决人耳识别中的小样本问题,获得较高的识别准确率。     

行人导航状态识别与传感器优化选择

摘要：为避免过多传感器的配置在行人导航状态分类时引入冗余信息,提出了一种传感器配置优化方法。根据采集的惯性传感器三轴加速度和角速度信息,基于K均值聚类算法(K-means)、自组织映射算法(SOM)和混合高斯聚类算法(EM-GMM)对行人运动状态进行识别;选取轮廓系数、戴维森堡丁指数、卡林斯基-哈拉巴斯指数三个内部评价指标及执行时间对聚类效果进行综合对比,得出在行人状态识别中K-means聚类方法较优;基于K-means聚类最优模型,对二维、三维、六维不同传感器配置下的轮廓系数进行综合对比,得出二维和三维行人惯性导航系统即可有效实现行人运动状态识别,有效解决了六维特征空间中因多变量复杂相关导致的难以准确建模的难题,为多传感器的行人导航状态识别提供了新途径。     

快速混合Web文档聚类

提出了一种使用后缀树聚类算法优化K-means文档聚类初始值的快速混合聚类方法STK-means。该方法首先构建文档集的后缀树模型,使用后缀树聚类算法识别初始聚类、提取K-means聚类算法初始值中心值。然后,把后缀树模型的节点映射到M维向量空间模型中的特征项,利用TF-IDF方案计算基于短语的文档向量特征值。最后,使用K-means算法产生聚类结果。实验结果表明该方法优于传统K-means聚类算法和后缀树聚类算法,并具备了这些算法聚类速度快的优点。     

Only connect: teaching, technology and telesis

Abstract This paper describes an approach to the design of interactive multimedia materials being developed in a European Community project. The developmental process is seen as a dialogue between technologists and teachers. This dialogue is often problematic because of the differences in training, experience and culture between them. Conditions needed for fruitful dialogue are described and the generic model for learning design used in the project is explained.     

Call for Papers The 6^th International Conference on Grid and Cooperative Computing

Recent years have seen rapid advances in various grid-related technologies, middleware, and applications. The GCC conference has become one of the largest scientific events worldwide in grid and cooperative computing. The 6th international conference on grid and cooperative computing (GCC2007) Sponsored by China Computer Federation (CCF),Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT) and Xinjiang University ,and in Cooperation with IEEE Computer Soceity ,is to be held from August 16 to 18, 2007 in Urumchi, Xinjiang, China.     

法律信息库系统

本文分析了法律数据库的结构和特点，介绍了采用面向对象设计方法和超文本数据库技术开发和实现法律信息库系统将作为重要网络资源之一为不同用户进行法律咨询服务。     

International Journal of Automation and Computing Table of Contents

正~~     

Information for authors

正SCIENCE CHINA Information Sciences(Sci China Inf Sci),cosponsored by the Chinese Academy of Sciences and the National Natural Science Foundation of China,and published by Science China Press,is committed to publishing highquality,original results of both basic and applied research in all areas of information sciences,including computer science and technology;systems science,control science and engineering(published in Issues with odd numbers);information and communication engineering;electronic science and technology(published in Issues with even numbers).Sci China Inf Sci is published monthly in both print and electronic forms.It is indexed by Academic OneFile,Astrophysics Data System(ADS),CSA,Cabells,Current Contents/Engineering,Computing and Technology,DBLP,Digital Mathematics Registry,Earthquake Engineering Abstracts,Engineering Index,Engineered Materials Abstracts,Gale,Google,INSPEC,Journal Citation Reports/Science Edition,Mathematical Reviews,OCLC,ProQuest,SCOPUS,Science Citation Index Expanded,Summon by Serial Solutions,VINITI,Zentralblatt MATH.     

Erratum to: Fast global kernel fuzzy c-means clustering algorithm for consonant/vowel segmentation of speech signal

正Erratum to:J Zhejiang Univ-Sci C(ComputElectron)2014 15(7):551-563doi:10.1631/jzus.C1300320The original version of this article unfortunately contained mistakes.Algorithm 6 should be as follows:Algorithm 6 FGKFCM-F clustering Input:(1)X={x_1,x_2,…,x_N},,x_iR~d,i=1,2,…,N,the dataset;(2)C,1C≤N,the number of clusters;(3)ε0,the stopping criterion;     

Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics) Total contents

正~~     

磨机负荷专家控制系统设计及仿真研究

磨矿过程的大滞后和时变性等特点,致使对磨机负荷的最佳工作点很难进行稳定、高效的控制,针对以上情况,借鉴生物界的免疫反馈原理和遗传算法,利用模糊控制可以有效地实现对非线性、纯滞后、复杂的对象进行控制的优点,并结合PID与自寻优方法,设计出磨机负荷专家控制系统,用VB编写OPC客户端及控制程序,实现对磨机负荷的动态优化控制;试验结果表明,文章提出的控制策略能够增强系统的稳定性,且在干扰存在的情况下也能很好的跟随系统的参数变化,在提高磨机台时产量的同时增加了矿厂的经济效益.     

基于人工蜂群的无线传感器网络能耗均衡算法

由于无线传感器网络中的节点链路状况、数据传输能耗及节点剩余能量的限制,造成网络中部分感知节点寿命缩短,影响网络生存周期,提出了一种基于人工蜂群算法的WSNs能耗均衡算法,优化网络能耗均衡,从而提高网络寿命;文章给出了网络能耗相应的数学模型及优化求解算法,介绍人工蜂群算法的寻找食物过程,阐述了人工蜂群算法在网络能耗均衡方面的实现步骤;通过实验仿真证明,文章提到的算法与LEACH分簇算法、蚁群优化算法相比,具有更好的能耗和负载均衡能量、丢包率和时延性,有效地提高了网络生存周期.