一种基于DBN信息融合的说话人识别方法

人的声音虽然具有个性特征,但随着电子信息技术的迅猛发展,人的语音也可以被模仿.当模仿者模仿说话人声音相似度极高时,当前说话人身份确认系统就有可能会被非法欺骗.研究了一种双模态信息融合的说话人识别方法,能把声纹信息和人脸信息融合在一起,通过动态贝叶斯网络(DBN)方法来刻画两类特征之间的相关性,并根据DBN模型作出最后的说话人识别结果.实验表明,基于双模态信息融合的说话人识别方法比传统单独的声纹识别和人脸识别有较高的正确识别率.     

动态贝叶斯网络在态势评估中的应用

针对目前战场态势变化的复杂性和多样性,尤其是战场信息的不确定性和模糊性,提出了利用动态贝叶斯网络,根据态势事件与态势假设之间的潜在关系建立态势评估的功能模型,从而实现态势评估,并用具体的实例验证了该方法的有效性.仿真结果表明,依据动态贝叶斯网络建立的态势评估模型,能够将各种特征因素进行综合,使得不同时间片的特征因素相互修正,从而能够准确地跟踪战场态势的变化,所得态势评估结果为指挥员分析当前态势和决策提供了支持.     

基于多征兆域的异构集成故障诊断策略

为了充分利用机械设备振动信号的信息,并避免学习的复杂性,提出多征兆域异构集成故障诊断方法,即提取信号在不同征兆域的故障特征,利用异构分类器分别学习,集成各分类器的结论.该方法充分利用了多征兆域信息的冗余性、互补性和辅助性,以及异构分类器方法之间的互补性,提高了故障诊断的准确性和确定性.文中方法在转子系统故障诊断应用中得到验证,结果表明,多征兆域异构集成方法明显优于单征兆域单分类器方法与单征兆域集成方法.     

一种基于母函数的JPEG2000隐写分析方法

针对JPEG2000图像小波系数一般统计特征在BPCS-JPEG2000隐写前后变化不明显的问题,提出了一种基于小波系数母函数的隐写分析方法。通过对JPEG2000图像三级小波系数低频子带进行主分量提取,计算出相应的母函数,分析它在隐写前后的变化,提取出九个母函数值作为特征向量输入到SVM分类器中。实验证明在嵌入比例为30%以上可得到80%以上的真阳性率,同时假阳性率很低。     

一种基于情感词典和朴素贝叶斯的中文文本情感分类方法*

基于朴素贝叶斯理论提出了一种新的中文文本情感分类方法。这种方法利用情感词典对文本进行处理和表示,基于朴素贝叶斯理论构建文本情感分类器,并以互联网上宾馆中文评论作为分类研究的对象。实验表明,使用提出的方法构成的分类器具有分类速度快、分类准确度高、鲁棒性强等特点,并且适合于大量中文文本情感分类应用系统。     

BNs-OLS-SARIMA对城市短时交通流的预测*

通过在目标路口构建贝叶斯交通网（BNs）,并对与此交通网相关的交通流建立非平稳季节（SARIMA）模型,采用最小二乘法（OLS）取得相应模型的最佳权重组合,对缺失数据下的城市道路短时交通流进行预测。使用重庆市某路口的交通流数据对模型进行检测,通过多种预测指标对结果进行对比分析,结果表明BNs-OLS-SARIMA把交通流的网络结构与其周期性结合在一起,对短时交通流有良好的预测效果。     

基于EM-GA改进贝叶斯网络的研究及应用*

为了解决软件风险分析中可能出现的数据不完整以及影响因素间关系复杂的问题,提出了一种改进贝叶斯网络的软件项目风险分析方法。将遗传算法和EM算法相结合得到EM-GA算法,利用EM-GA算法对软件项目分析过程中贝叶斯网络结构中的参数进行学习,同时优化网络结构,通过实例验证了该方法的有效性及可行性。     

构建本质图的改进算法*

利用图论相关知识,提出了一种构建本质图的改进算法。数值实验表明,对于V-结构较多的非循环有向图,改进算法能相对较快地确定出其本质图,从而能更好地学习贝叶斯网络的等价类。     

基于加权朴素贝叶斯分类算法的学生成绩决策分析

在已有上机实验数据的基础上,使用综合的权值计算方法,将加权朴素贝叶斯分类算法应用到学生成绩分析与预测中．实验结果显示,对于学生的成绩分类,使用综合权值的结果优于传统权值的分类结果,表明使用文中的加权贝叶斯方法分析学生成绩是切实可行的．     

威布尔分布场合无失效数据的可靠性验证试验

利用Bayes方法讨论了Weibull型产品的可靠性验证问题。在产品寿命服从Weibull分布、形状参数未知且尺度参数已知、假定产品的可靠性指标达到某个给定值的情况下,给出了无失效数据的可靠性验证试验方案。