基于多特征向量的语音情感识别

同一组特征向量对不同的情感,其识别能力不同.以HMM作为语音情感分类器模型,对不同情感状态选择不同的特征向量进行识别.系统分两个阶段完成:首先基于漏识率和误识率最小的决策原则,采用优先选择(PFS)算法分别为每种情感状态选择最优的特征向量,然后用这些特征向量分别建立对应情感状态的HMM模型.利用北航情感语音库(BHUDES)对算法进行验证,将所有实验样本分为训练样本集、特征选择样本集和测试样本集3组,采用交叉实验的方法对本算法进行验证,结果表明,与单特征向量HMM相比,多特征向量HMM可达到更高的识别精度.     

基于动态递归神经网络的木材干燥模型辩识

木材干燥是一个复杂的非线性系统，因此利用传统的系统辨识方法难以建立其准确的模型。本文利用动态递归神经网络的特点，提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法，仿真结果表明，利用动态递归神经网络所建立的模型是有效的。     

基于M次不相关激励和汇总智能优化的多变量系统辨识方法

针对用单批次激励试验数据进行多变量系统的智能辨识的不准问题,提出了一套基于M次不相关激励和汇总智能优化的多变量系统辨识方法.该方法的要点是:对于有M维输入的多变量系统的准确辨识至少需要M次不相关激励试验,然后采集试验数据,再用汇总智能优化指标进行多变量系统模型的辨识计算.通过理论推导证明了多变量系统辨识需要M次的不相关...     

用于联机手写体字符识别的贝叶斯网络的笔划模拟及其相关性

本文针对清晰的笔划模拟和字符的相关性提出了贝叶斯网络的构架。字符模型由笔划和点组成。点在X-Y方向上具有二维的高斯分布，相应的点和笔划之间存在位置的对应关系。在贝叶斯网络中，所有的模型及其相关性用概率表示。联机手写体数字的识别实验显示了预期的结果：通过相关的模拟，系统的误识率大为减少，识别率要高于当前采用的这些方法。     

直流电机模型参数的直接辨识

直流电机的数学模型计算是直流调速系统设计的重要环节,传统方法求解得的直流电机模型参数误差大,且不能获得在线参数辨识。为了求出精确的直流电机模型参数,该文给出了求解直流电机数学模型的直接辩识算法,并以一个电机的实验为例,分别用传统方法和直接辨识算法求出了这个电机的模型参数,和阶跃响应曲线。通过对这两种方法所求得的结果进行仿真比较,证明直接辨识算法可行,模型的精确性有明显改善。     

基于模糊辨识方法的机械臂振动控制研究

为了抑制机器人等复杂结构的振动,提高复杂结构的振动控制精度,提出一种用于辨识机械臂连接结构的非线性模型在线辨识的模糊算法,并以此为基础研究了机械臂振动控制方法.该算法将非线性输入输出系统用时变线性系统模型来拟和,并把此模型表示成模糊模型的形式,用在线调节模糊模型的方法来辨识时变线性模型的相关参数.将递推模糊聚类方法与卡尔曼滤波法用于在线调整模糊模型参数,将此算法应用在两自由度柔性杆件的扭转振动的控制上,并设计相应的硬件控制系统,实验结果表明了此算法的有效性.将该算法应用于工程实践中,实际使用效果表明,此算法具有重要的工程应用价值.     

模块化机器人的惯性参数辨识研究

提出了一种基于六维力/力矩传感器的模块化机器人惯性参数辨识的方法。首先,通过Newton-Euler方程建立模块化机器人的动力学方程,然后利用基座力旋量平衡原理建立辨识模型对动力学方程中的未知参数进行辨识,最后以德国AMTEC公司生产的PowerCube模块化机器人实体对这种方法进行了实验验证。     

自动识谱背景音乐程序设计

本文介绍了背景音乐程序设计的一些基本方法,并给出了用Turbo Pascal开发的一个常驻内存背景音乐程序,该程序具有自动识谱功能,可用热键开、关音乐和将程序卸出内存,运行后可给计算机配上背景音乐。     

跨维度推绎的超大室内空间导识系统设计——以西安红会医院为例

大型医疗系统空间构成的特殊性使导视系统设计要面对更多的复杂元素,这给打破通常的设计依据和既有的设计理念带来了拓展和突破的空间。为了更好地整合室内设计与空间导识系统设计,文章通过跨维度推绎的方法,在导识系统设计中建立一个以空间整合的动态引导为理念,以建筑空间全要素荷载的系统设置为依托,以多维装置和语言为组合的理念与方法,把导识系统的设计运用于室内空间设计中并贯穿于全维度的渗透性操作中,同时结合红会医院实践案例,提出整合设计的系统方法。     

一种含控制滞后的Wiener模型的辩识方法

研究了含控制滞后Ｗｉｅｎｅｒ模型的辨识。在一定条件下，这一模型满足一组回归函数。利用Ｆｏｕｒｉｅｒ 级数部分和可以求得回归函数在若干点上的估计。