弱标签声音事件检测的空间-通道特征表征与自注意池化

深度神经网络声音事件检测方法需要大量标记声音事件类别和起止时间的强标签音频样本,然而强标签标注非常困难和耗时.弱标签声音事件检测是解决这一困难的有效途径.本文将弱标签声音事件检测作为多实例学习问题,并基于卷积循环神经网络提出弱标签声音事件检测的空间-通道特征表征与自注意池化方法 .该方法研究多实例弱标签声音事件检测的特征表征和帧级预测结果池化两个方面的内容.在特征表征方面,为了增强卷积神经网络的特征表征能力,结合上下文门控和通道注意机制构建门控注意力结构并嵌入到卷积循环神经网络中,实现了音频样本特征的空间和通道特征选择;在预测结果池化方面,引入自注意思想设计音频帧预测结果的自注意池化方法,增强了音频样本中事件帧之间的相关度,使事件帧获得更大的权重.本文方法通过对卷积循环神经网络特征表征和预测结果池化的革新,有效提升了模型的检测性能.本文提出的方法在DCASE 2017任务4和DCASE 2018任务4数据集的评估集中分别取得了52.47%和31.00%的F1得分,性能优于当前绝大部分的弱标签声音事件检测方法 .实验结果表明：本文提出的空间-通道特征表征与自注意池化方法能显著改善弱标签声...     

Houhg变换OCR图象倾斜矫正方法

在光学字符识别（OCR）图象扫描输入的过程中,扫描图象或多或少会出现某种程度的倾斜,这种图象的倾斜不仅会给下一步字符的切割造成困难,也影响最终的字符识别精度,通常情况下,为避免用户重新扫描,可以通过软件方法对图象进行矫正,为此提出一种利用Hough变换进行图象倾斜矫正的方法,为克服Hough变换计算量大的缺点,该方法采用了变分辨率图象金字塔策略,实验结果表明,该方法能快速准确测量出扫描图象的倾斜角度,并且具有很高的抗噪声性和应用适应性。     

下石节矿综放工作面上覆岩层位移冒落带高度确定的研究

冒落带的最大高度一般是由工作面煤层顶板特有的岩性组合及岩石物理力学性质决定的,冒落带高度的确定是了解“三带”分布范围的关键,是合理设计顶板高抽岩巷的布置层位和高抽钻孔的终孔层位的前提。为了使下石节矿高瓦斯易自燃特厚煤层综放工作面采空区瓦斯抽放技术取得更好的效果,文中介绍了一种比较新颖的测量方法即钻孔返水计量法的设计及实施,并通过现场实测一些数据进行数值模拟来准确确定下石节矿上覆岩层位移冒落带的高度。     

焦作矿区煤层瓦斯合理预抽期的研究

主要介绍了合理预抽期确定模型在焦作矿区的应用。为了减少瓦斯突出的危险性,合理地确定预抽期是瓦斯抽放的关键因素之一。     

提高碎矿系统能力的实践

山西某铜矿选矿厂碎矿系统能力偏低,与球磨机需求不匹配,导致生产组织困难.经过试验研究,确定预先筛分上层筛孔50 mm×70 mm、下层筛孔12 mm×25 mm;检查筛分上层筛孔20 mm×35 mm、下层筛孔12 mm×25 mm;中碎破碎机排矿间隙31～33 mm;细碎破碎机排矿间隙11～13 mm.同时采用了新型...     

基于GMM的普通话和四川方言独立文本的说话人确认

针对训练和测试阶段中的语音数据类型（普通话和四川方言）的不匹配导致说话人确认系统性能下降很大的问题,提出了一种新的建立高斯混合模型（GMM）方法——普通话和四川方言按比例混合建立普通话和四川方言联合GMM的方法,并发现使系统针对普通话和四川方言不匹配导致的性能下降率至很低（2.79%）的比例。实验结果表明,该方法可以有效地加强测试阶段针对语种变化的鲁棒性,可以有效的减少普通话和四川方言在训练和测试阶段的不匹配造成的性能下降率。     

高瓦斯工作面预抽分区钻孔精细化设计方法研究

现有高瓦斯工作面一般采用单一钻孔间距预抽瓦斯,在预抽钻孔设计时未考虑地质构造等因素对设计抽采区域的影响,且未精确分析抽采达标条件下抽采时间与钻孔间距的相互关系,对工作面回采区域预抽设计没有实现分级、分区的精细化设计。针对以上问题,以霍尔辛赫煤矿3603工作面为研究对象,提出了一种高瓦斯工作面预抽分区钻孔精细化设计方法,改变了以往工作面从终采线到开切眼单一钻孔间距的粗放设计模式。首先根据工作面地质条件对其进行预抽区域划分,由回采计划确定各分区的抽采时间,然后根据不同抽采率条件下抽采时间与钻孔间距之间的数值关系确定各分区的预抽钻孔间距,实现预抽区域精细化设计。现场试验结果表明,相比原设计,钻孔抽采时间由原来的8个月降低至6个月,钻孔工程量由319 440m缩减为154 960m;观测期间整个工作面瓦斯体积分数未超过0.58%,且无超限现象。     

用于分类的样本保局鉴别分析方法

针对高维数据分类中鉴别特征降维方法的小样本问题和有效维度丢失问题,结合最新提出的片对齐框架和保局投影提出了样本保局鉴别分析方法.该方法通过分别构造每个样本的类内近邻图和类外近邻图,并将所有样本的类内近邻图和类外近邻图结合起来,形成了所有样本的类内近邻和类外近邻关系.然后,在使所有样本的类内近邻尽可能地聚集在一起的同时使...     

基于监督保局子空间虚假近邻准则的原始特征选择

提出一种基于监督保局投影(SLPP)与虚假最近邻(FNN)准则的原始特征选择方法。该方法首先将非线性原始数据映射到监督保局子空间,消除样本数据输入变量之间的相关性;然后,利用虚假近邻点方法计算剔除每个原始特征前后输入样本在监督保局子空间里的相似性测度,获得每个原始特征对类别变量不同程度的解释力;最后,从全特征开始逐步剔除解释能力弱的特征进而获得多组特征子集,并建立最近邻分类器,识别率最高且含特征数最少的特征子集即为最优特征子集。采用合成数据对该方法进行了仿真验证,结果表明,该方法可获得与数据集本质分类特征吻合的最佳特征子集。将该方法应用于选择真实的低阻油气层特征,获得的最佳特征子集比全特征集合的特征数量减少了50%以上,分类识别率高出8%。结果显示该方法具有优秀的原始特征选择能力,是一种有效的非线性特征选择方法。     

采用近井筒模拟技术管理多分支智能井

针对一口大位移双分支井的两年生产历程进行了研究。为了减少产水,优化大功率电潜泵的举升能力,该井中分支段地开采采用井下流量控制阀加以控制。研究中模拟了井下流量控制对生产动态的影响,评价了在变换完井方式的情况下,生产动态变化的模拟情况。该模型也可用来选择井下流量控制阀的设置深度,使其处于最利于生产的位置。