相空间重构在语音情感识别中的研究

为了更为全面地表征语音情感状态,弥补线性情感特征参数在刻画不同情感类型上的不足,将相空间重构理论引入语音情感识别中来,通过分析不同情感状态下的混沌特征,提取Kolmogorov熵和关联维作为新的情感特征参数,并结合传统语音特征使用支持向量机（SVM）进行语音情感识别。实验结果表明,通过引入混沌参数,与传统物理特征进行识别的方案相比,准确率有了一定的提高,为语音情感的识别提供了一个新的研究途径。     

基于类属属性的多标记学习算法

在多标记学习框架中,每个对象由一个示例(属性向量)描述,却同时具有多个类别标记.在已有的多标记学习算法中,一种常用的策略是将相同的属性集合应用于所有类别标记的预测中.然而,该策略并不一定是最优选择,原因在于每个标记可能具有其自身独有的特征.基于这个假设,目前已经出现了基于标记的类属属性进行建模的多标记学习算法LIFT.LIFT包含两个步骤:属属性构建与分类模型训练.LIFT首先通过在标记的正类与负类示例上进行聚类分析,构建该标记的类属属性;然后,使用每个标记的类属属性训练对应的二类分类模型.在保留LIFT分类模型训练方法的同时,考察了另外3种多标记类属属性构造机制,从而实现LIFT算法的3种变体——LIFT-MDDM,LIFT-INSDIF以及LIFT-MLF.在12个数据集上进行了两组实验,验证了类属属性对多标记学习系统性能的影响以及LIFT采用的类属属性构造方法的有效性.     

多传感器数据采集系统中的数据融合研究

针对多传感器数据采集系统的准确性与可靠性的要求,提出了单传感器分批估计融合与模糊理论中的相关性函数与加权自适应算法相结合的数据融合方法。首先,对每一只传感器进行分批估计融合,得到了较为可靠的局部决策值。然后,利用模糊理论中的相关性函数,计算出每只传感器与其它传感器的相关程度,并剔除掉那些相关程度较低的传感器的局部决策值。最后,在权的最优分配原则下,利用加权自适应算法对剩下的局部决策值进行数据融合。该方法能在数据先验知识未知的情况下,客观地反映各个传感器的可靠程度。数据分析结果表明:与同类融合方法相比,该方法具有更高的精度。     

Efficient Data Access for Location-Dependent Spatial Queries

When the mobile environment consists of light-weight devices, the loss of network connectivity and scarce resources, e.g., low battery power and limited memory, become primary issues of concern in order to efficiently support portable wireless devices. In this paper, we propose an index-based peer-to-peer data access method that uses a new Hierarchical Location-Based Sequential （HLBS） index. We then propose a novel distributed Nearest First Broadcast （NFB） algorithm. Both HLBS and NFB are specifically designed for mobile peer-to-peer service in wireless broadcast environments. The system has a lower response time, because the client only contacts a qualified service provider by accessing the HLBS and quickly retrieves the data to answer the query by using NFB. HLBS and NFB design the index for spatial objects according to the positions of individual clients and transfer the index in the order arranged so that the spatial query can be processed even after the user tunes the partial index. Hence, this design can support rapid and energy-efficient service. A performance evaluation is conducted to compare the proposed algorithms with algorithms based on R-tree and Hilbert-curve air indexes. The results show that the proposed data dissemination algorithm with the HLBS index is scalable and energy efficient in both range queries and nearest neighbor queries.     

基于业务驱动的“一张图”数据动态更新机制研究

在分析国土资源管理业务模型及"一张图"数据库关系的基础上,重点阐述基于业务驱动的"一张图"数据动态更新机制的原理、实现技术,并在成都市开展应用示范。本文提出基于业务并借助数据捕获、ETL工具实现"一张图"数据动态更新的新思路,为国土资源动态监管、分析核查与决策、防灾减灾提供数据支撑和信息服务。     

煤矸石混合材对标准稠度影响的灰色关联分析

利用灰色关联分析的数学方法,对利用煤矸石作水泥混合材所产生的标准稠度用水量改变的影响,做了分析。论述了不同细度水泥条件下,煤矸石粒径分布范围对水泥需水量的影响。发现了在水泥较细时,在粒径范围<5 μm下的煤矸石颗粒,对标准稠度用水量影响最大;在水泥较粗时,粒径范围在5～10 μm下的煤矸石颗粒,对标准稠度用水量影响最大。     

GIS技术在清洁小流域治理中的应用

GIS技术有便捷的数据管理、强大的空间分析和直观的三维可视化能力,在清洁小流域治理中应用GIS技术,可有效地实现海量数据管理、复杂空间分析与决策支持,为实现美丽乡村提供强大技术支撑。以河南省淅川县草庙沟小流域为例,详细介绍了利用GIS技术进行清洁小流域治理的技术路线。利用GIS技术,可在高分辨率影像上获取准确的各级汇水区、植被覆盖信息和地类信息,再结合实测水质数据和土壤、污染、降雨等调查数据,以清洁小流域示范工程技术指南为技术标准,可便捷直观地划分小流域的各治理分区、进行三维施工设计、经费测算和效益分析。因此,GIS技术的利用可有效提升清洁小流域的管理能力。     

基于变权灰色关联法的长江荆南三口地区水资源短缺程度分析

对荆南三口地区水资源短缺程度进行分析研究,为实现区域水资源可持续合理利用提供科学依据。在水资源短缺评价研究中,前期研究成果大多采用常权法确定评价指标,致使评价指标产生状态失衡。将变权理论引入到水资源短缺程度分析中,从而确定评价指标变权重,并结合灰色关联法,构建水资源短缺程度分析的变权灰色关联法模型并加以应用。最终得出荆南三口地区三县的水资源短缺程度均为轻度缺水,其缺水程度排序为:华容县南县安乡县。利用变权灰色关联法计算水资源短缺程度,方法可行,结果合理,满足了评价指标均衡性要求。     

过度开采对地下水水化学特征的影响研究

为探究过度开采对地下水水化学特征的影响,通过对比分析研究区1997年和2010年的地下水水位与水质资料,研究了过度开采条件下地下水水位与水化学特征的动态规律及两者之间的联系。研究结果表明:1997年和2010年研究区地下水水位与水化学特征的空间变化规律具有很高的一致性,表现为地下水水位降幅较大的区域对应的镁离子、硫酸盐含量增幅也相对较大,地下水水化学特征受地下水水位变化的影响较大。空间叠加分析结果表明:镁离子、硫酸盐与地下水水位变化较大的区域空间重合率分别为72.2%,53.1%。过度开采通过改变地下水补径排条件及饱和带、非饱和带的水环境变化对地下水水化学特征产生影响,因此对于地下水不可盲目、过度开采。     

水源热泵影响下地下水温度主控因素关联度分析

为研究地下水源热泵长期影响下,地下水温度主控因素的变化特征,选择安阳市第五人民医院为研究区,将地下水温度作为典型的灰色系统进行研究,采用灰色关联度的计算方法进行地下水温度、地下水位埋深、气温、降水量以及回水井水温之间的关联度分析,获取地下水温变化的主控因素。研究结果表明:在不受水源热泵影响时,地下水位埋深是地下水温度的主控因素。在水源热泵影响下,地下水温受气温、降水量、地下水位埋深和回水井水温的共同影响:在垂向上,回水井水温对监测井水温的影响程度随着深度的增大而逐渐降低,地下水温度的主控因素由回水井水温转变为地下水位埋深,在水平方向上,回水井水温对监测井水温的影响程度随着距离的增大而逐渐减小,地下水温度的主控因素由回水井水温转变为气温和地下水位埋深。