汉语语音文档检索中后验概率的索引方法

基于音节Lattice形式的语音识别结果来实现汉语语音文档检索,不但可以成功规避词表外词问题,而且Lattice这种多候选形式也能有效补偿识别错误对检索性能的影响.在基于音节Lattice的汉语语音文档检索研究中,针对已有索引方法的不足,提出了一种基于后验概率的索引方法,对向量空间模型进行改进,以音节和K步邻接音节对作为索引项,以它们在语音文档中的后验概率值作为索引项权重.检索实验表明,文中的方法更适用于基于音节Lattice的语音文档检索任务,各项改进都达到了预期效果.     

基于邻域风险最小化概率密度估计的自适应盲分离算法*

为实现由不同统计特性和概率分布平滑特性信号得到混合信号的盲分离,对基于支持向量机的邻域风险最小化概率密度估计算法进行研究,提出一种邻域函数的构造方法,将其与自然梯度批处理算法相结合,形成一种新的自适应盲分离算法;利用广义高斯模型分析了分离算法的精确度。通过仿真实验,验证了该算法能分离统计特性不同的混合信号,相比于基于经验风险最小化的方法,该方法在收敛速度和精度方面的性能有很大提高。     

基于支持向量机的主动红外式结冰冰型分类方法研究*

针对飞机机翼等部位的结冰探测,提出了一种主动式红外结冰冰型分类的方法。该方法基于支持向量机,通过测量不同冰型结冰表面的红外激光反射系数,达到对结冰冰型分类的目的。初步试验结果表明,该方法能够以一定的准确性对物体结冰的冰型进行实时动态分类,为飞机结冰探测提供了一种新的技术思路。     

海洋平台灰预测和支持向量机的逆控制

导管架式海洋平台在随机波浪等外载荷作用下极易产生有害振动,且其动力响应具有极强的非线性和时变性,采用被动控制方法和基于精确数学模型的主动控制方法控制海洋平台的有害振动很难达到理想的控制效果.结合灰预测和支持向量机的优点,提出了基于灰预测和支持向量机的自适应逆控制方法,并将其与动态刚度阵法相结合应用于导管架式海洋平台的振动主动控制中.数值算例分析表明,该控制方法可有效地控制波浪和风载荷作用下引起导管架式平台的有害振动,并能解决由于控制信号传输等原因引起的时滞问题.     

基于DSP交流永磁同步电机伺服系统的设计

以当前最先进的数字信号处理芯片TMS320F2812为核心控制单元,尝试设计永磁同步电机伺服系统,包括系统硬件电路设计、系统控制策略与软件设计．     

介质访问控制层拒绝服务攻击的入侵检测系统

针对无线局域网安全防护手段的不足,结合无线局域网介质访问控制层拒绝服务攻击的特点,设计了基于支持向量机算法的入侵检测系统。该系统利用支持向量机分类准确性高的特点,构建支持向量机最优分类超平面和分类判决函数,对网络流量进行分类识别,完成对异常流量的检测。在OPNET平台下进行无线局域网环境入侵检测仿真,仿真结果表明,该系统能有效地检测出针对无线局域网介质访问控制层的拒绝服务攻击。     

一种改进的异步电动机直接转矩控制方法

针对传统异步电动机直接转矩控制方法转矩及磁链脉动大、开关频率不固定的缺点,提出了一种改进的异步电动机空间矢量调制直接转矩控制方法。该方法通过转矩角闭环控制实现定子磁链幅值和相角的解耦,从而获得参考电压空间矢量,实现对磁链误差和转矩误差的控制。仿真结果表明,该方法有效地克服了传统直接转矩控制方法的缺陷,获得了良好的动态响应性能。     

网络创新语文教学

语文教学不仅肩负着基础教育的重任,而且为学生以后的学习起着基石和桥梁的作用。在明确语文老师教学能力的基础上,本文提出语文老师在课改中教学能力提高应加强的几个方面。     

优化SVR的加权马尔可夫链用电量预测

研究电力系统中用电量的准确预测问题.由于影响用电量的因素众多,并且用电量数据与相关因素之间呈现高度的非线性关系,传统的预测方法很难捕捉用电量的变化趋势,预测精度较低.为了提高预测的精度,提出了一种马尔可夫链优化的SVR模型.上述模型根据支持向量回归机原理,以网络搜索交叉验证的思想优化模型参数,通过加权马尔可夫链原理优化预测结果,将原来的数值预测转化为概率区间上的预测.同时,在利用加权马尔可夫链的预测信息之后,也提高了预测的精度.最后,将改进模型应用于江苏省全社会用电量的预测分析,实验结果表明优化的支持向量模型优于其它对比模型,有较高的泛化能力和预测精度.     

基于代价敏感支持向量机的推荐系统托攻击检测方法

基于标准支持向量机的托攻击检测方法不能体现由于用户误分代价不同对分类效果带来的影响,提出了一种基于代价敏感支持向量机的托攻击检测新方法,该方法在代价敏感性学习机制下引入支持向量机作为分类工具,对支持向量机输出进行后验概率建模,建立了基于类别隶属度的动态代价函数,更准确地反映不同样本的分类代价,在此基础上设计了代价敏感支持向量机分类器。将该分类器应用在推荐系统托攻击检测中,并与标准的支持向量机方法、代价敏感支持向量机方法进行比较,实验结果表明,本方法可以更精确地控制代价敏感性,进一步提高对攻击用户的检测精度,降低总体的误分类代价。