基于动态贝叶斯网络的汉语方言辨识

方言的差异性在语音层面上反映在时间序列结构的不同。传统的语音建模方法只能建立稳定的时间序列结构,而方言语音是典型的动态时变时间序列结构。为了更好地提取方言时间序列结构,文中采用动态贝叶斯网路（DBN）进行建模分析,并对DBN的构建方法进行了研究,这种结构与常用于语音识别中的隐马尔可夫模型的不同之处在于它揭示多个时间片内的节点之间的影响。文中探索了不同结构和参数对识别效果的影响。文中的研究表明动态贝叶斯网络对汉语方言的识别比传统方法要好,识别率达到了98．9％。     

基于深度置信网络的语音活性检测算法的改进

为了更好地运用深度置信网络（ DBN）进行语音活性检测（ VAD）,针对现有方法过于繁杂的问题,提出采用语音频谱作为深度置信网络的输入的改进算法。在Matlab环境下使用TIMIT语料库进行仿真实验,实验结果验证了该方法的有效性,并且在Babble噪声环境下验证该方法比现有方法具有更高的检测正确率。     

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.     

QPSO算法的改进及其在DBN参数优化中应用

为了提升标准量子粒子群算法（Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO）的收敛精度,提出了基于粒子势阱长度变化率的粒子平均最优位置权重计算方法,通过平均最优位置的调节,来提升粒子的寻优能力,并将改进后的QPSO算法应用于深度置信网络（Depth Belief Network,DBN）模型的学习率参数寻优中,以便找到最优的DBN模型参数,来提升DBN模型的识别准确率。将通过改进后QPSO算法进行参数寻优的DBN网络（LQ_DBN）应用于蛋黄形状检测中,与现有典型的DBN网络模型对比表明,LQ_DBN模型在蛋黄形状检测实验中的识别准确率比CC-PSO-DBN、PSO_MDBN和标准DBN模型都要高,且检测识别准确率的稳定性也是四种对比模型中最高的,表明基于改进的QPSO算法的DBN网络模型取得了较好的优化效果。     

基于DBN网络与BP神经网络PID控制的永磁同步电机调速策略比较研究

针对BP神经网络自身存在的学习速率固定、记忆不稳定等缺点,设计了一种基于DBN网络PID的永磁同步电机控制器,通过Matlab/Simulink对基于BP神经网络PID控制器的电机调速策略和基于DBN网络PID控制器的电机调速策略进行建模仿真分析,探讨两者对于PMSM调速策略中控制鲁棒性和稳定性的优劣。仿真结果表明,基于DBN网络PID的永磁同步电机调速控制策略训练效果更佳,具有更好的稳定性和鲁棒性。     

深度信念网络在故障指示器检测中的应用

电子产品在生产过程中需进行产品检测,以故障指示器的检测为例,结合深度信念网络(DBN)技术实现了自动检测.深度信念网络由于其具有无监督预训练的优势,将其应用于实际系统,对现场的故障指示器视频图像的动作状态进行了分类实验.实验结果表明:深度信念网络分类算法相比于支持向量机(SVM)分类算法和BP分类算法有明显的优势,正确识别率达到了100％.该算法在产品检验的应用中满足生产测试的要求,且降低了人工测试的劳动强度,缓解了视觉疲劳问题.     

分布式AP选择策略在室内定位中的应用

由于物体遮挡和无线接入点(AP)故障等因素,导致将所有AP节点作为特征输入的定位效果并不一定最优.传统AP选择方法通过比较整体区域的信号特征参数进行选择,并没有考虑不同子区域与AP节点之间的相关性.针对该问题,提出一种分布式AP选择算法,能够有效去除较大噪声和位置分辨能力弱的AP节点.通过将室内区域划分为若干个子区域,并计算子区域与AP节点的相关性,选取相关性优的AP节点作为该子区域的训练节点,最后通过深度置信网络模型进行定位模型训练.实验结果表明:在12m ×12m的区域范围内,该算法平均定位误差为0.4151m,较BP算法、RADAR算法而言,平均定位误差分别降低了35.95％,46.78％,运行时间分别减少了22.8％,32.9％.     

基于深度置信网络的交直流配电网直流故障检测技术

随着多源交直流配电网的发展,其直流故障检测技术已成为直流保护的关键。针对直流部分发生配电线路故障时故障电流大且上升迅速以及故障特征不易提取的特点,文中提出一种结合时域和频域特征提取的基于深度置信网络(deep belief network,DBN)的交直流配电网故障检测技术。通过对故障等效回路进行特征分析,分别利用傅里叶变换和相模变换提取故障电流、电压信号的频域和时域特征作为DBN的输入,并使用Softmax分类器输出故障选极和故障区域识别结果。在PSCAD上搭建交直流配电网模型对算法进行测试,仿真结果表明,所提检测方法在线路分布电容和控制策略的影响下依然具有很高的准确性,且有很强的耐受噪声能力,同时进一步的算法对比实验说明故障特征提取和深度学习模型训练相结合能够完成交直流配电网复杂直流故障的检测。     

基于卡口上下文和深度置信网络的车辆轨迹预测模型研究

针对车辆轨迹预测中节点序列的时序特性和实际路网中的空间关联性,该文提出一种基于深度置信网络和SoftMax (DBN-SoftMax)轨迹预测方法.首先,考虑到轨迹在节点集合中的强稀疏性和一般特征学习方法对新特征的泛化能力不足,该文利用深度置信网络(DBN)较强的无监督特征学习能力,达到提取轨迹局部空间特性的目的;然后,针对轨迹的时序特性,该文采用逻辑回归的预测思路,用当前轨迹集在路网特征空间中的线性组合来预测轨迹;最后,结合自然语言处理领域中的词嵌入的思想,基于实际轨迹中节点存在的上下文关系,运用节点的向量集表征了节点间的交通时空关系.实验结果表明该模型不仅能够有效地提取轨迹特征,并且在拓扑结构复杂的路网中也能得到较好的预测结果.     

基于蚁群优化的DBN转移网络结构学习算法

针对动态贝叶斯转移网络的特点,以I-ACO-B为基础,提出基于蚁群优化的分步构建转移网络的结构学习算法ACO-DBN-2S。算法将转移网络的结构学习分为时间片之间和时间片内2个步骤进行,通过改进隔代优化策略,减少无效优化次数。标准数据集下的大量实验结果证明,该算法能更有效地处理大规模数据,学习精度和速度有较大改进。