基于模糊聚类的矢量量化的声纹识别研究

采用模糊C-均值聚类算法(FCM)实现声纹码本的矢量量化,使用基于相似系数和的孤立点检测法识别孤立点.试验表明,该方法能有效地减少孤立点对识别结果的干扰,显著降低码本量化误差,从而提高矢量量化声纹识别系统的识别率.     

考虑暂态频率特性的孤立电网低频减载方法

针对孤立电网运行频率波动范围较大且负荷有限的特点,提出一种考虑系统暂态频率特性的孤立电网低频减载方法.该方法采用较低的频率启动值及较少的启动轮次;根据实际系统暂态频率特性,对于频率启动值较大的轮次,采用较长的动作时限;并采用最低频率轮先动作其他轮间并行或的动作逻辑;且在特殊情况下,采用低频减载与快速连切负荷相结合的措施...     

优化初始聚类中心选择的K-means算法

K-means算法的聚类效果与初始聚类中心的选择以及数据中的孤立点有很大关联,具有很强的不确定性。针对这个缺点,提出了一种优化初始聚类中心选择的K-means算法。该算法考虑数据集的分布情况,将样本点分为孤立点、低密度点和核心点,之后剔除孤立点与低密度点,在核心点中选取初始聚类中心,孤立点不参与聚类过程中各类样本均值的计算。按照距离最近原则将孤立点分配到相应类中完成整个算法。实验结果表明,改进的K-means算法能提高聚类的准确率,减少迭代次数,得到更好的聚类结果。     

内孤立波环境下柱体的受力特性

针对以往孤立波对柱体作用研究多只针对柱体的整体受力开展,少有研究精细获取柱体不同部位受力特性的问题,借助三维大涡模拟(LES)数值波浪水槽,通过提取柱周流场及压强分布,得到柱体所受压差阻力及黏滞力的垂向分布,对柱体在孤立波环境中的受力特性进行了分析,并采用多元线性回归分析,构造综合影响参数分析了柱体受力特性,构建了柱体受力系数经验表达式。结果表明:上下层水体中方柱所受压差阻力约分别为圆柱的1.5倍和3.5倍;作用于柱体上的黏滞力比压差阻力小1或2个数量级,可忽略流体的黏性效应;综合影响参数与相对波幅正相关,与上下水深比负相关。     

基于孤立森林算法的取用水量异常数据检测方法

水资源管理系统中储存着海量的取用水量数据,通过筛选数据中的异常值定位异常取水行为,是水资源监管的重要手段。对取用水量数据中的异常值普遍缺乏明确定义,传统的异常值检测算法在实时性和稳定性方面存在不足。在总结归纳现阶段取用水量异常数据种类、特点的基础上,首先运用平均插值法对可直观识别异常值进行预处理,在预处理后的数据中随机取样训练,建立多个孤立二叉树形成孤立森林,以此为工具对数据样本进行异常值检测。对某供水公司连续两年日取水量监测数据的实证分析结果表明,基于孤立森林算法的异常值检测方法将数据样本的特征通过非监督学习方式存储在森林中,具有更高的稳定性;能够准确检测出数据样本中的异常值,相比于传统最小二乘拟合方法具有更高的检出率。     

红外瓦斯传感器检测中噪声点研究

针对红外瓦斯传感器检测瓦斯浓度时易受到温度、压力等物理环境的影响而存在检测浓度值不准确的问题,提出一种结合分化距离与K-means算法方法找出瓦斯浓度数据集中的噪声点.该方法混合了分化距离和K-means算法的优点.对实验设计的传感器采集的瓦斯浓度数据集进行距离分化;运用K-means算法与孤立度系数结合法找出采集数据集中的噪声点并直接丢弃噪声点;通过均值法计算瓦斯浓度.实验结果表明:测量误差小于1％,精度高.     

PIV的原理与应用

粒子图像测速(PIV)技术是现代流体测量技术中较为先进的一种测量手段。它具有高精度、非接触式的特点,在流场测量中占有非常重要的地位。阐述了PIV的工作原理,以及其系统结构,测量了坝体在洪水漫顶和波浪双重风险叠加下的坝顶流场。     

基于单元的孤立点提取算法研究

该文介绍了孤立点、孤立点挖掘以及基于单元的孤立点提取算法的相关概念。主要讨论了应用于二维数据集的基于单元的孤立点提取算法,分析了该算法的程序实现过程和时间复杂度。     

中缅伊江上游电源电站孤网运行探讨

近年中缅两国合作开发伊洛瓦底江上游水电,成为举世瞩目的能源合作工程。但由于当地电能匮乏,无法为大电站施工提供电能,须先期建设1座施工电源电站。由此,组成一个孤网供电系统,鉴于缅甸的环境特点,这种孤网运行缺点和困难也是少见的,笔者就这种电网运行作分析探讨。     

基于改进DTW的机器人语音指令识别系统研究

动态时间规整(Dynamic Time Warping)是语音识别中的一种经典算法,该算法简单有效,在实现孤立词识别系统中得到了广泛的应用.为了提高机器人语音识别系统的识别率和识别速度,文中采用了一种改进的DTW语音识别算法.在MATLAB 7.0环境下,对改进的语音端点检测和改进的DTW算法进行仿真实验,实验证明改进的算法提高了识别率,并且减少了识别所用的时间;将该算法移植到机器人上,在安静的环境下进行试验,结果表明机器人能准确而又快速地识别语音内容.最后,得到了改进的语音识别算法能够有效提高识别率和识别速度的结论.