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语音情感识别是人机交互中重要的研究内容,儿童自闭症干预治疗中的语音情感识别系统有助于自闭症儿童的康复,但是由于目前语音信号中的情感特征多而杂,特征提取本身就是一项具有挑战性的工作,这样不利于整个系统的识别性能.针对这一问题,提出了一种语音情感特征提取算法,利用无监督自编码网络自动学习语音信号中的情感特征,通过构建一个3层的自编码网络提取语音情感特征,把多层编码网络学习完的高层特征作为极限学习机分类器的输入进行分类,其识别率为84.14%,比传统的基于提取人为定义特征的识别方法有所提高. 相似文献
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为辅助医生诊断孤立性肺结节的良恶性,提出一种针对肺结节的PET/CT影像特征的PSO-SVM分类方法。该方法利用粒子群算法(PSO)对支持向量机(SVM)进行参数搜索,进而选择最合适的参数,得到合适的SVM分类模型。实验表明,利用粒子群优化算法对支持向量机模型中的参数进行优化,可以避免人为选择的随机性,在解决分类问题中有良好的表现。使用此方法得到的分类模型对良恶性肺结节进行分类,平均正确率可达到90%以上,且为医生诊断肺结节时选取的主要特征提供了理论依据。 相似文献
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数据库系统的负载自适应是一个性能管理过程,在这一过程中自主数据库系统自动地控制和过滤负载,并有效地使用数据库系统资源来满足网络应用的性能要求(SLA).文中将针对负载自适应技术开展研究.提出一个改进的数据库负载自适应体系结构框架WAAD(Workload Adaptation Architecture for DBMS),依据该框架初步搭建了一个测试平台QS(Query Scheduler)并做出了测试,测试结果表明该框架起到了提高网络应用性能的作用. 相似文献
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针对传统分类方法分割精度低、特征提取耗时等问题,构建一个适用于CT肺结节良恶性分类的卷积神经网络模型.首先确定网络深度、卷积核数目和卷积核大小等参数,构建卷积神经网络初始模型;然后选择激活函数类型、学习率和学习率衰减策略等训练参数;最后提出对感兴趣区域划分局部子区域的方式增强样本进行训练.在LIDC-IDRI数据集上进行实验的结果表明,准确率、特异性、敏感性及AUC值分别达到92.50%,0.91,0.94和0.93;对恶性结节的识别能力明显优于其他网络模型. 相似文献
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针对在肺结节计算机辅助检测中存在误诊率、假阳性率较高,检测准确率较低等问题,提出一种基于三维形状指数和Hessian矩阵特征值构建类球形滤波器的结节检测方法。首先,提取肺实质区域,并计算各体素点Hessian矩阵的特征值和特征向量;其次,通过二维形状指数推导出三维形状指数公式,构建改进的三维类球形滤波器;最后,在三维肺实质区域内检测疑似结节区域,去除较多的假阳性区域,针对三维体数据上检测出结节所在位置,将检测到的坐标作为置信连接的多种子点输入,进行三维体数据分割,最终分割出三维结节。实验结果表明,所提算法能够有效地检测出不同类型的肺结节,对较难检测的磨玻璃结节也有较好的检测效果,结节检测的假阳性低,最终能达到92.36%的准确率和96.52%的敏感度。 相似文献