支持向量机的汉语连续语音声调识别方法

声调信息在汉语语音识别中具有非常重要的意义。采用支持向量机对连续汉语连续语音进行声调识别实验,首先采用基于Teager能量算子和过零率的两级判别策略对连续语音进行浊音段提取,然后建立了适合于支持向量机分类模型的等维声调特征向量。使用6个二类SVM模型对非特定人汉语普通话的4种声调进行分类识别,与BP神经网络相比,支持向量机具有更高的识别率。     

一种孤立点挖掘的混合核方法

孤立点是不具备数据一般特性的数据对象。支持向量机(SVM)将数据点映射到高维特征空间,通过划分最大间隔的超平面来分离孤立点和正常点。利用支持向量机在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势,提出了一种新的基于高斯过程潜变量模型(GPLVM)和支持向量分类的检测模型算法。利用GPLVM提供潜变量到数据空间的平滑概率映射实现数据降维,然后通过SVM交叉验证进行孤立点检测。在KDD99数据集上进行了仿真实验,数值结果表明该算法在保证低误报率的前提下能有效地提高检测率,证明了方法的有效性。     

基于ROC曲线寻优的支持向量机性能研究

支持向量机在小样本模式识别领域具有优势,但其性能评估及核参数、正则化参数的选择尚未有标准算法.将受试者操作特性曲线(Receiver Operating Characteristic,ROC)引入支持向量机分类性能分析和建模参数优化问题.在核参数及正则化参数所构成的二维空间中,调整模型参数阈值描绘ROC曲线,通过比较不同分类器ROC曲线下面积实现模型的性能分析,研究了基于ROC曲线最佳工作点的模型优化问题.工程实例表明,ROC曲线下面积有效地量化了模型的识别性能,并给出了一定寻优范围内的模型参数最优点,可以在SVM模型参数优化问题中推广应用.     

自适应模糊支持向量机算法研究

一个有效的核方法通常取决于选择一个合适的核函数。目前研究核方法的热点是从数据中自动地进行核学习。提出基于最优分类标准的核学习方法,这个标准类似于线性鉴别分析和核Fisher判别式。并把此算法应用于模糊支持向量机多类分类器设计上,在ORL人脸数据集和Iris数据集上的实验验证了该算法的可行性。     

实时视频中的车辆运动轨迹的提取和聚类

利用运动物体轨迹的方向性、运动性和相互关系等典型特征对物体的运动轨迹进行聚类。首先利用改进的加权矢量Hausdorff距离作为度量运动物体轨迹相似度的方法,从而使之适用于空间距离有差别的运动物体轨迹的谱聚类问题;然后基于等周分割（ISO）算法,构造轨迹相似度矩阵,完成轨迹的粗聚类;最后利用轨迹的方向性特征和轨迹类间距对轨迹进行二次聚类,得到最终的轨迹聚类结果。     

利用上下文信息的统计机器翻译领域自适应

统计机器翻译系统用于翻译领域文本时,常常会遇到跨领域的问题 当待翻译文本与训练语料来自同一领域时,通常会得到较好的翻译效果;当领域差别较大时,翻译质量会明显下降。某个特定领域的双语平行语料是有限的,相对来说,领域混杂的平行语料和特定领域的单语文本更容易获得。该文充分利用这一特点,提出了一种包含领域信息的翻译概率计算模型,该模型联合使用混合领域双语和特定领域源语言单语进行机器翻译领域自适应。实验显示,自适应模型在IWSLT机器翻译评测3个测试集上均比Baseline有提高,证明了该文方法的有效性。     

基于最大间隔马尔可夫网模型的汉语分词方法

分词是汉语自然语言处理研究中非常重要的一个环节,在早先的研究中,最大熵模型和条件随机场(CRF)模型已经广泛运用到汉语自动分词的工作中。最大间隔马尔可夫网(M3N)模型是近年来由B.Taskar等^[1]人提出的一种新型结构学习模型。该文尝试将这一模型用于汉语分词建模并进行实验,实验结果显示,基于给定的训练语料与测试语料,分词精度可以达到95％,表明基于最大间隔马尔科夫网的汉语分词方法可以取得较高的分词精度,是一种有效的汉语分词方法。     

面向统计机器翻译的重对齐方法研究

词对齐是统计机器翻译中的重要技术之一。该文提出了一种重对齐方法,它在IBM models获得的正反双向词对齐的基础上,确定出正反双向对齐不一致的部分。之后,对双向词对齐不一致的部分进行重新对齐以得到更好的对称化的词对齐结果。此外,该文提出的方法还可以利用大规模单语语料来强化对齐结果。实验结果表明,相比在统计机器翻译中广泛使用的基于启发信息的词对齐对称化方法,该文提出的方法可以使统计机器翻译系统得到更高的翻译准确率。     

基于产生式探井决策专家系统的研究与应用①

基于产生式的探井决策专家系统以人工智能为理论,采用产生式知识表示方法,以油井钻探数据为依据,将获取的探井专家经验知识存入知识库,通过高效的推理,给出合理的决策方案,提高探井工程效率。     

一种改进型FNG状态机的研究及实现

为了提高网络故障管理系统的效率,结合原有CFM技术,采用特殊故障屏蔽机制和告警优先级别机制相结合的综合性告警管理策略的FNG状态机,其设置了故障生命期限和故障再现期限值,增加了打印告警信息前的告警优先级别判断。在运行时,杜绝了用户界面的刷屏现象并能打印出三种级别的告警信息。测试结果表明,改进型FNG状态机可以突显高级别告警,单次显示重复性故障的告警,不显示短暂性故障的告警,从而减少了网络管理员定位故障的劳动量,提高了工作效率。