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提出了一种融合音素边界信息的语音样例快速检索方法。该方法首先提取查询样例和测试集的音素后验概率;然后,运用层次凝聚聚类算法将音素后验概率序列分段(即音素边界检测),计算每个分段的平均向量并将其分别组成新查询和新索引,再运用动态时间规整进行语音样例的检索;最后,使用虚拟相关反馈技术对检索结果进行修正。实验结果表明:尽管此方法的检索精度略低于直接运用动态时间规整进行检索的检索精度,但其检索速度大大优于后者,且与其他相关文献提出的方法相比,此方法在检索速度方面也具有明显优势。 相似文献
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根据音素发音时语谱结构的变化提出了一种基于语谱能量的音素边界检测方法。该方法首先根据语谱结构变化特点将信号频域划分为高频、中频、低频3个区域,并以语音帧间语谱能量向量的欧氏距离为判别依据分别对3个区域进行音素边界检测,然后对3个区域检测的边界分别进行二次筛选,最后将3个区域的边界信息融合,得到音素边界检测结果,相对于基于音素属性的边界检测方法,计算复杂性大大降低,边界检测率提高了3.95%。 相似文献
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网络提供了海量的共享资源,人们需要从网络上搜索出自己感兴趣的信息,由此产生了Web挖掘的问题。Web挖掘就是借用数据挖掘技术来实现的。Web挖掘主要是文本信息的挖掘,本文主要研究了实现文本挖掘的层次凝聚类算法,对于传统的算法存在的问题,提出了改进的算法,研究了相似度值对整个算法过程的影响,设计了一个动态改变相似度值的计算公式。 相似文献
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Sobel、Roberts 算子是基于微分得出的,由于模板和阈值固定,因此缺乏自适应性。将采集到的实时灰度图像先进行中值滤波,使用分裂聚类算法对实时灰度图像梯度值进行第1次聚类,然后对第1次分裂聚类的结果进行凝聚聚类,再进行第2次的分裂聚类,最后对第2次聚类的结果进行自适应阈值判断得出图像边缘,并在FPGA上实现。实验结果表明,采用层次聚类算法检测出的边缘更加精细,抑制噪声能力更强。 相似文献
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面对粮食联盟链网络中的大量共识节点,由于传统实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance,PBFT)共识算法效率低下,导致通信能耗过高,从而极大地增加信息泄露和数据造假的风险。针对上述难题,本文提出了一种基于凝聚型层次聚类(agglomerative hierarchical clustering,AHC)的PBFT优化共识算法。首先,利用AHC算法对所有网络共识节点进行目标划分和聚类;其次,使所有簇并行发生PBFT共识;最后,通过簇间主节点共识达成消息一致。实验结果表明,该改进算法能够有效降低能量开销,并提高共识效率和吞吐量。 相似文献
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迭代树搜索(ITS)是一种有效的基于M-算法的软MIMO检测方案。然而ITS会遇到某些比特的对数似然比(LLR)无法确定的情况,虽可采用赋常数值方法(称为clipping)解决,但这会影响系统性能。为此,该文提出一种新的基于M-算法的软检测方案。该方案在树的每一级递推计算部分符号序列的后验概率,并基于此近似计算从第1级到该级的所有比特LLR,再采用M-算法保留部分符号序列延伸至下一级。该算法可确保每比特都可计算LLR,且能得到可靠性高的LLR值。考虑到某些比特LLR会多次计算,文中给出了算法的低复杂度实现。另外,该文还给出了一种计算符号序列后验概率的简单方法。最后,仿真结果表明所提算法相比ITS具有更好的性能,并使性能与复杂度达到较好的折中。 相似文献
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为了克服传统层次聚类算法由于两类合并造成的中心点偏移的严重缺陷,提出了一种基于类中心矫正的层次聚类算法,从而提高了算法的精确度;同时继承了传统层次聚类对初始中心点的无依赖性;经分析,算法对于已知聚类数和未知聚类数两种情况均有着良好的聚类效果.通过标准数据测试,结果表明新算法的聚类性能与层次聚类算法相比有更高的精确度;并且让新算法用于指导图像分割实验,证明了算法的有效性. 相似文献
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基于层次的K-均值聚类 总被引:2,自引:1,他引:1
介绍一种基于层次的K-均值聚类算法(HKMA)。在统计力学的基础上,对传统K-均值聚类划分矩阵里的元素("隶属"概率)做了形式上的改变,并引入一个调控实际聚类数目的因子。这样,在对同一组数据集进行聚类时,调控因子值不同,结果得到的类数目就不同。用一组二维正态分布的数据集和一组用来测试聚类算法的标准数据集(Iris数)进行测试,结果表明该算法具有层次聚类的性质和较满意的聚类精度。 相似文献
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为了更好地实现聚类,在分析层次聚类(agglomerative)算法和神经网络的ART2算法的基础上,提出了一种改进的层次聚类算法.改进算法将首先采用一种基于ART2的改进神经网络聚类算法得到一个初始的聚类结果,然后在此基础上利用agglomerative算法实现分层聚类.实验结果表明,改进算法较原先传统的聚类算法,不但算法执行速度快、效率高,而且聚类效果也比较好. 相似文献
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现有的异常轨迹检测算法往往侧重于检测轨迹的空域异常,忽略了对轨迹时域异常的检测,并且检测精确度不高,针对此类问题,提出了基于增强聚类的异常轨迹检测算法。首先,采用基于速度的最小描述长度(VMDL)准则把轨迹简化成有序线段;然后,使用改进的线段间的距离定义,基于DBSCAN算法把线段分为不同的类,以建模局部正常运动模式;最后,采用先检测空间异常性再检测时间异常性的二级检测算法,检测时空异常轨迹点。在多个测试集上的实验结果表明:该算法可以检测位置、角度、速度等三种时空异常轨迹点,相对于其他算法,明显提高了异常轨迹检测的精确度。 相似文献
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Likelihood based hierarchical clustering 总被引:10,自引:0,他引:10
This paper develops a new method for hierarchical clustering. Unlike other existing clustering schemes, our method is based on a generative, tree-structured model that represents relationships between the objects to be clustered, rather than directly modeling properties of objects themselves. In certain problems, this generative model naturally captures the physical mechanisms responsible for relationships among objects, for example, in certain evolutionary tree problems in genetics and communication network topology identification. The paper examines the networking problem in some detail to illustrate the new clustering method. More broadly, the generative model may not reflect actual physical mechanisms, but it nonetheless provides a means for dealing with errors in the similarity matrix, simultaneously promoting two desirable features in clustering: intraclass similarity and interclass dissimilarity. 相似文献
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目前的入侵检测系统存在着在先验知识较少的情况下推广能力差的问题。在入侵检测系统中应用聚类算法,使得入侵检测系统在先验知识少的条件下仍具有良好的推广能力。首先介绍入侵检测研究的发展概况和聚类算法;接着提出了基于聚类算法的入侵检测方法;然后以KDD99这类常用的入侵检测数据为例,讨论了该方法的工作过程;最后将计算机仿真结果进行了分析。通过实验和比较发现,基于聚类学习算法的入侵检测系统能够比较有效地检测真实网络数据中的未知入侵行为。 相似文献
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基于SUSAN分层快速角点检测的改进算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统基于SUSAN算法的分层快速角点检测算法的缺陷,引入判别角点性能的改进算法.通过分层快速角点检测算法找到角点的大概位置,再利用角点性能判别算法,减少角点的数量,最后进行精细查找,准确定位角点.实验表明,该算法可较大幅度提高运算速度,节省运算时间,显著增强角点的匹配效果. 相似文献
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