双模态语音识别中乘积HMM权重系数与瞬时SNR的关系研究

在有噪声污染等复杂情况下,为了能够得到更高的语音识别率,提出了一种新的乘积隐马尔可夫模型(HMM)用于双模态语音识别,研究并确定了模型中权重系数与瞬时信噪比(SNR)之间的关系.该模型在独立训练音频和视频HMM的基础上,建立二雏训练模型,并使用重估策略保证更高的准确性.同时引入广义几率递减(GPD)算法,调整音视频特征的权重系数.实验结果表明,提出的方法在噪声环境下体现出了良好稳定的识别性能.     

支持多速率自适应的IEEE 802.11网络性能分析

针对基于自动速率回退(ARF)算法的多速率IEEE 802.11网络,给出了ARF算法分析的一种离散时间Markov链模型.模型的建立,考虑了节点在发送过程中,通过Basic与RTS/CTS模式的选择,对是否因为信道传输误码导致的失败进行的区分.利用算法模型,分析了节点在以随机概率选择不同发送模式的方式下,其采用各个传输速率的稳态概率分布,并在此基础上结合协议退避机制的研究,给出了多速率网络系统吞吐量性能的计算方法.通过大量的仿真实验,验证了模型分析方法具有很好的准确性,并讨论了算法以及MAC协议参数设置对网络性能的影响.     

面向短文本的命名实体识别

针对短文本命名实体识别这项紧缺任务,提出了一种面向短文本的快速有效的命名实体识别方法。该方法主要分成三步：第一步,针对短文本表达不规范特性对命名实体识别的干扰,采取去干扰字符,化繁为简等规范化操作。第二步,针对短文本语意不完整特性,提出用HMM（隐马尔可夫模型）以词性做观察值进行初步命名实体识别。第三步,据初步识别结果,构建拼音同指关系库来识别潜在实体。在由8464篇短文本构成的测试集上运行的实验表明,该方法能较好地进行短文本命名实体识别。     

一种软件可靠性测试模型研究

在马尔可夫链模型的基础上,将测试问题转化为一个数学问题。通过建立软件的使用链,根据使用链进行序列抽样,产生测试用例,将软件测试结果的分析问题转化为一个经典概率问题。运用实例证明,这种技术具有一定的实用性和有效性。     

多尺度双边滤波及其在图像分割中的应用

噪声图像分割前需要先进行平滑预处理,双边滤波用于图像平滑的滤波效果取决于参数的选取．为降低参数选取的难度,本文提出一种多尺度双边滤波算法来综合不同尺度下双边滤波的平滑效果．先将多尺度双边滤波算法用于噪声图像的平滑预处理,能够在去除噪声的同时较好地保留边缘;再用间断自适应高斯马尔可夫随机场模型进行图像分割．对多个图像进行图像分割的实验结果证明了所提算法的有效性．     

基于手势识别的机器人人机交互技术研究

研究了基于视觉的动态手势识别技术,采用基于肤色的高斯模型与改进的光流场跟踪算法结合的方 法,实现了复杂背景下实时的手势跟踪,具有快速和准确的特点,且具有较好的鲁棒性．对于动态手势识别器,采 用了隐马尔可夫模型（HMM）作为训练识别算法．考虑到动态手势特征本身的一些特点,对HMM 参数优化算法重 估式加以修正,调整了算法比例因子,从而推导了最佳状态链的确定算法、HMM 参数优化算法．最后将研究开发 的动态手势识别算法成功地应用到了基于网络的远程机器人控制系统中．     

基于二代bandelets域HMT模型的图像分割

在小波域隐马尔可夫树模型(WHMT)图像分割算法的基础上,根据二代handelets系数的分布统计特性,提出一种新的bandelets域隐马树模型(BHMT)有监督图像分割算法.新算法试图利用二代bandelets能表示图像几何规律性的特点来改进分割效果.为证明算法的有效性,用合成纹理图像和真实的航空和遥感图像做分割实验,并和小波域隐马模型树分割算法作了对比,对合成纹理图像分割,用错分概率作为评价参数.实验结果表明,此方法错分概率低、分割效果理想.     

双马尔可夫决策过程联合模型

人类在处理问题中往往分为两个层次,首先在整体上把握问题,即提出大体方案,然后再具体实施.也就是说人类就是具有多分辨率智能系统的极好例子,他能够在多个层次上从底向上泛化(即看问题角度粒度变"粗",它类似于抽象),并且又能从顶向下进行实例化(即看问题角度变"细",它类似于具体化).由此构造了由在双层(理想空间即泛化和实际空间即实例化)上各自运行的马尔可夫决策过程组成的半马尔可夫决策过程,称之为双马尔可夫决策过程联合模型.然后讨论该联合模型的最优策略算法,最后给出一个实例说明双马尔可夫决策联合模型能够经济地节约"思想",是运算有效性和可行性的一个很好的折中.     

基于竞争请求的CM上行发送缓冲区大小的计算方法

基于HFC(Hybrid Fiher Coax)网络的国际标准DOCSIS规范,分析了其网络接入设备CM(Cable Modem)上行带宽分配的竞争请求机制.首先给出了上行信道带宽竞争请求算法的马尔可夫链模型,以此为基础建立了CM端的上行信道数据帧发送过程的M/M/1/K排队模型,并给出了上行信道数据帧发送缓冲区大小的理论估计方法.通过NS-2仿真工具进行仿真,验证了该方法可以较为准确地估计CM上行发送缓冲区的大小与溢出概率的关系,从而证明该方法能够为上行发送缓冲区的大小设置提供理论参考依据.     

基于子空间方法的精馏塔系统辨识建模研究

子空间辨识方法作为一种有效的针对多输入-多输出系统(MIMO)的辨识建模方法近年来受到广泛的重视.目前主要采用的子空间辨识算法只能适用于白噪声环境,而实际的工业现场数据很多是受到较大有色噪声干扰的.针对问题采用了一种新的子空间辨识算法,利用马尔可夫参数用于处理随机性部分,同时引入辅助变量用以去除噪声的干扰,能够适用于存在较大有色噪声干扰情况下的辨识建模,并可得到对象的无偏模型,建模的精度优于通常所采用的子空间辨识算法.通过对精馏塔仿真模型的辨识结果证明了该方法的可行性和有效性,以及在实际工业过程对象建模中良好的应用前景.