基于优化MSER算法的宫颈细胞核分割方法

随着人工智能技术的发展,自动阅片系统在辅助病理医生阅片诊断,提高病理诊断准确率、降低劳动强度等方面起着越来越重要的作用.细胞核的准确分割是影响该自动阅片系统性能的首要因素.由于细胞核、细胞浆与背景之间的边界不清,且细胞之间颜色差异大,对细胞核分割提出了挑战.为解决这一问题,提出了一种基于优化最大极值稳定区域(maximally stable extre-mal regions,MSER)算法的宫颈细胞核分割方法.该方法首先将图像转换到HSV(hue,saturation,value)颜色空间.然后针对S和V通道做加权组合后,采用优化后的MSER算法处理,获得灰度值均匀的粗分割区域.再利用参数自适应的阈值分割方法进行精细分割.最后通过提取细胞核特征训练人工神经网络分类器来判断分割后得到的结果是否为细胞核.实验表明,该方法能够准确地分割宫颈细胞核.     

基于BiLSTM的智能语音餐厅推荐方法

为了方便人们在就餐前选择餐厅,提高就餐效率,文中提出一种基于双向长短时记忆网络的智能语音餐厅推荐方法。首先利用长短时记忆网络进行意图识别,再利用BiLSTM实现餐厅推荐系统中的实体提取,便于系统根据用户所提供的实体信息结合用户意图做出相应反馈。根据意图识别在餐厅推荐系统中的实际应用情况,准备充分的意图识别数据,确定意图识别方案。同时,文中采用基于Rasa_Core的对话管理机制制定对话场景来训练对话管理模型,在用户意图的指引下利用训练好的模型可以选择最优的反馈动作,达到机器与人的有效沟通。     

基于系统动力学的引调水工程风险分析以倒虹吸工程为例

以引调水工程中倒虹吸管身失稳险情为研究对象,从自然、工程、人为及管理这四大因素出发,考虑其各风险因子间复杂、动态的关系,建立了基于系统动力学的风险分析反馈模型,分析影响倒虹吸工程稳定的因子的重要性程度,并采用层次分析法所得结果对构建的反馈模型进行验证,结果表明该模型具有良好的精度和一定的适用性,为将来引调水工程风险评估工作提供了一条新的途径。     

基于朴素贝叶斯模型的邮件过滤技术

针对朴素贝叶斯算法应用于反垃圾邮件过滤时,其有效性十分依赖于对邮件内容的有效建模,而邮件内容建模方面研究尚不成熟限制了贝叶斯方法在垃圾邮件过滤中的性能.采用了三种概率分布对邮件内容进行建模,据此提出了3种概率分布下的朴素贝叶斯算法.为了提高训练效率,算法采用了一种增量式的垃圾邮件过滤方法.在trec05p-1、trec06p两个公开数据集上对这3种贝叶斯算法进行了实验对比,分析出三种贝叶斯分布的适用范围.从不同分布的邮件内容建模角度出发,为过滤垃圾邮件的方法选择提供了有效依据.     

语音特征增强方法综述

经过数十年的发展语音识别取得了长足进步,但各种语音识别系统的性能仍然难以满足现实应用的需求.造成这种情况的一个重要原因在于目前的系统仍然难以适应各种噪声环境.因此,增强语音识别系统的噪声鲁棒性是推动其走向现实应用的关键.系统地阐述了特征增强类方法的国内外研究现状,介绍了信号增强、从听觉层面或可区分层面的提取特征、特征归正和特征补偿等方法,分析了他们存在的局限性.在此基础上,分析了稀疏编码与语音特征增强的基本问题和研究现状,提出了稀疏编码在语音特征增强方面的需要解决的问题,为从事鲁棒语音识别的研究者提供参考.     

噪声环境下智能机器人语音控制特征提取方法

针对机器人的应用场合通常存在各种噪声干扰的问题,提出了一种基于稀疏编码的语音特征提取方法.利用稀疏编码能稀疏表示语音的特性,在梅尔频域对语音增强后提取特征,将稀疏去噪与语音特征提取相融合,实现了混噪语音的有效补偿.在预设场景中的实验结果表明,与现有特征提取方法相比,所提出的语音特征提取方法能有效降低噪声对语音特征的影响,提高机器人语音控制的性能.     

TS型位移计自动采集系统简介

本系统是应辉固(香港)工程顾问有限公司的邀请为云南鲁布革电厂设计研制的,为一对多点的TS型位移计数据采集处理系统,可对各TS型位移计进行手动与自动数据采集,并可对数据进行显示、计算、打印、存储及绘制曲线图等。本系统一九九○年五月由南京水利水文自动化研究所第九研究室研制,已试运行两个多月,性能稳定,可靠性很好,即将安装于云南鲁布革电厂。     

鲁布革堆石坝安全监测自动化系统设计

鲁布革堆石坝设置了一套比较全面的原型监测系统，自１９９０年建成后一直采用人工观测，结合该坝的实际情况，提出了较完善的监测方案和自动化监测系统方案。自动化系统已于１９９８年底实施完成，目前运行正常。     

基于神经网络的渗流模型

通过对土石坝渗流的成因分析，应用人工神经网络原理，综合某土石坝的实测资料建立了渗流监控模型。由于该模型具有再学习能力，所以在应用过程中，可以用新的观测资料对模型进行不断地学习训练，以提高模型的精度。