徐州市云龙湖水质监测与评价

以云龙湖东西两湖区为对象,研究其不同功能区水质状况.在云龙湖东湖、西湖区各设置3个采样点,监测水体中总氮、总磷、高锰酸盐指数、氨氮、溶解氧和透明度指标;分别使用模糊识别法和特里指数法对水体进行水质评价与富营养化评价.评价结果表明：云龙湖水质级别为Ⅲ类,其中TN、TP超标明显,水体已呈现轻度富营养化;不同功能区水质差异明显,东湖区水质优于西湖区,云龙湖功能区划分对水体有显著影响.     

用神经网络方法识别结构损伤的研究

首先提供了结构损伤前后固有频率的变化包含了损伤位置的程度信息，研究了利用动态响应和神经网络技术进行结构参数识别的方法，并确定了结构损伤的位置与程度，建立了一个BP网络结构损识别模型，计算结果表明，该BP网络能准确实现结构损伤判别与定位，说明该方法有效，可靠。     

基于最大互信息方法的机械零件图像识别

提出了应用最大互信息方法进行零件图像识别的方法,它利用图像的信息熵描述图像的特征,结合图像的颜色信息及局部形状信息,以互信息作为衡量两幅图像相似性的测度函数进行图像识别,弥补了直方图表达空间信息的不足。该方法既满足位置不变性,又能避免进行图像分割,从而避免了因图像分割引起的复杂计算,使算法容易实现。实验结果表明,该方法提高了零件图像识别的精度、稳定性和可靠性。     

高误码(2,1,m)卷积码盲识别

针对信道编码的盲识别问题,提出了高误码率下(2,1,m)卷积码的盲识别方法.首先给出了盲识别的数学模型,进而通过容错矩阵分解来求解线性含错方程,证明了通过对截获码序列进行容错矩阵分解可以解决卷积码的盲识别问题.这是一个全新的研究课题,在智能通信、信息截获、密码分析等领域有重要的应用.仿真实验表明,该算法可以对高误码率的卷积码进行有效的识别.     

Comparison of opportunities to respond within a drill model when rehearsing sight words with a child with mental retardation.

Sight-word instruction can improve functioning with various daily, recreational, and work-related tasks among children with moderate to severe disabilities. Previous research has demonstrated the effectiveness of drill methods to teach sight words if the model contains at least 50% known items, which would also increase the number of opportunities to respond (OTR) to the target item. The current study taught five sight words each day to a child diagnosed as moderately mentally retarded using high OTR and moderate OTR conditions and a drill ratio of 10% unknown to 90% known. Results suggested that the high OTR condition led to better retention than the moderate OTR despite containing an equal ratio of unknown to known items between them. Implications for practicing school psychologists and future research are included. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

基于深度残差收缩网络的HEp-2图像识别

人上皮细胞（HEp-2）检测抗核抗体是诊断自身免疫性疾病的常用方法,HEp-2细胞图像识别对许多自身免疫性疾病的诊疗具有重要意义。针对目前主要采用手工评估方法造成效率低效、劳动强度高等问题,提出一种基于深度残差收缩网络的HEp-2细胞图像分类模型。该模型在深度残差网络基础上进行改进,残差学习模块使用恒等映射方法可以训练更深层次的网络。在每个残差学习模块内部嵌入一个软阈值非线性变换子网络,软阈值用以消除数据中的噪声和冗余信息,这些阈值通过子网络自动学习。实验表明,该方法具有良好的性能,优于其他深度神经网络方法。     

一种改进的基于说话者的语音分割算法

语音分割是语音识别和语音文档检索等众多语音应用的基础.提出一种改进的基于说话者的语音分割算法,对GLR和BIC相结合的算法作进一步的改进:(1) 基于GLR距离方差的自适应阈值调整算法改进了不同声学特征下基于距离的语音分割算法中的阈值选取方法;(2) 引入BIC可测度概念来度量其适用范围;(3) BIC信息准则校准非冗余的候选分割点的偏差.实验结果表明,此改进算法优于原算法.     

音视频双模态情感识别融合框架研究

针对双模态情感识别框架识别率低、可靠性差的问题,对情感识别最重要的两个模态语音和面部表情进行了双模态情感识别特征层融合的研究。采用基于先验知识的特征提取方法和VGGNet-19网络分别对预处理后的音视频信号进行特征提取,以直接级联的方式并通过PCA进行降维来达到特征融合的目的,使用BLSTM网络进行模型构建以完成情感识别。将该框架应用到AViD-Corpus和SEMAINE数据库上进行测试,并和传统情感识别特征层融合框架以及基于VGGNet-19或BLSTM的框架进行了对比。实验结果表明,情感识别的均方根误差（RMSE）得到降低,皮尔逊相关系数（PCC）得到提高,验证了文中提出方法的有效性。     

多姿态人脸识别

人脸识别在很多场合都有重要的作用,传统的身份验证是采用某种识别号码等方法, 以阻止伤造的发生。由于人的视觉特征如面部,姿态等是相对稳定而且各不相同的,因此采用这些特征进行身份的识别是可行的本文提出了一种处理多姿态人脸识别的多候选类加权识别方法,为了减少姿态变化的影响,提出了相应的预处理法。     

一种面向人脸识别的加权代价敏感局部保持投影

传统的局部保持降维方法追求最低的识别错误率,即假设每一类的错分代价都是相同的.这个假设在真实的人脸识别应用中往往是不成立的.人脸识别是一个多类的代价敏感和类不平衡问题.例如,在人脸识别的门禁系统中,将入侵者错分成合法者的损失往往高于将合法者错分成入侵者的损失.因此,每一类的错分代价是不同的.另外,如果任一类合法者的样本数少于入侵者的样本数,该类合法者和入侵者就是类别不平衡的.为此,将错分代价融入到局部保持的降维模型中,提出了一种错分代价最小化的局部保持降维方法.同时,采用加权策略平衡了各类样本对投影方向的贡献.在人脸数据集AR,PIE,Extended Yale B 上的实验结果表明了该算法的有效性.