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基于HMMSVM两级结构的汉语易混淆语音识别
基于HMM的汉语语音识别中,易混淆语音的识别率仍然不高.在分析HMM固有缺陷的基础上,本出一种使用SVM在HMM系统上进行二次识别来提高易混淆语音识别率的方法.通过引入置信度估计环节系统性能和效率.通过充分利用Viterbi解码获得的信息来构造新的分类特征,从而解决标准SVM难以处长数据的问题.详细探讨这种两级识别结构中置信度估计、分类特征提取和SVM识别器构造等问题.语音的结果显示,与采用HMM/SVM混合结构的模型相比,本文方法在对识别速度影响很小的情况下可以使有明显提高.这表明所提出的具
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-12-23
文件大小:594944
提供者:
viviantena
语音识别确认中的置信特征和判定算法
提出了一种基于支持向量机的联合多种置信特征进行语音识别确认的判定方法.从待确认语音中提 取出分段的后验概率和线性预测编码识别结果置信特征,其中后验概率根据垃圾模型近似计算得到;设计支持 向量机分类器联合多种置信特征给出最终确认结果.实验结果表明,所提出的置信特征和支持向量机分类器取 得了很好的确认效果.
所属分类:
管理软件
发布日期:2011-07-16
文件大小:329728
提供者:
x764150486
路测流程与路测规范
路测流程与路测规范 路测是对GSM无线网络的下行信号,也就是GSM的空中接口(Um)进行测试,主要用于获得以下数据:服务小区信号强度、话音质量(误码率)、各相邻小区的信号强度与质量、切换及接入的信令过程(L3层信息)、小区识别码(BSIC)、区域识别码(LAC)、手机所处的地理位置信、呼叫管理(CM)、移动管理(MM)等。其作用主要在于网络质量的评估(例如覆盖率、接通率和话音质量等等)和无线网络的优化(例如掉话分析、干扰分析等等)。 第一节 路测数据采集和测试工具的要求 一、 数据采集的要求
所属分类:
网络基础
发布日期:2013-07-13
文件大小:101376
提供者:
u011391153
06年Hinton训练深度置信网的方法wake-sleep
文中描述了一种有效的初始化权重的方式,允许深度自动编码器网络学习比主成分分析更好的降维特征,作为降低数据维度的工具。
所属分类:
深度学习
发布日期:2017-11-03
文件大小:388096
提供者:
baidu_22641507
特征点辅助的时空上下文目标跟踪与定位.pdf
特征点辅助的时空上下文目标跟踪与定位.pdf,针对动态目标跟踪中快速运动和目标遮挡而跟踪失败问题,提出了一种特征点辅助的时空上下文跟踪算法。首先提取目标特征点,通过特征点匹配和光流跟踪方法进行目标追踪,获得目标预估位置;其次,建立特征点变化率和时空上下文模型更新率关系模型,实时调控更新率,防止引入错误信息;最后,在预估位置区域内,构建局部上下文外观模型,计算与时空上下文模型的相关性获取置信图,进一步精确定位目标。算法在一组测试视频集中进行验证,相比目前4种主流算法(平均跟踪成功率最高为60%,
所属分类:
其它
发布日期:2019-09-20
文件大小:6291456
提供者:
weixin_38743481
深度置信网络(DBN)算法案例-matlab
详细的深度置信神经网络的matlab代码。深度信念网络,DBN,Deep Belief Nets,神经网络的一种。既可以用于非监督学习,类似于一个自编码机;也可以用于监督学习,作为分类器来使用。 从非监督学习来讲,其目的是尽可能地保留原始特征的特点,同时降低特征的维度。从监督学习来讲,其目的在于使得分类错误率尽可能地小。而不论是监督学习还是非监督学习,DBN的本质都是Feature Learning的过程,即如何得到更好的特征表达。
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-05-21
文件大小:44040192
提供者:
mikuclear
使用ATLAS探测器在13 TeV pp碰撞中搜索轨距介导的超对称的光子特征
提出了对光子签名的搜索,其受规范介导的超对称破坏的广义模型的激励。 该搜索利用了s = 13 TeV处的质子-质子碰撞数据,该数据对应于LHC上ATLAS探测器记录的36.1 fb-1的综合光度,并探索了由超对称伙伴态的强弱和电弱产生主导的模型。 探索结合了孤立的光子和明显缺少横向动量的实验特征。 这些特征包括具有额外光子或额外射流活动的事件,这些事件与任何特定的基础夸克风味均无关。 在标准模型预测之上没有观察到明显的事件过多,并且在标准模型以外的物理作用的可见截面上设置了0.083和0.32
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-03
文件大小:1033216
提供者:
weixin_38613173
在s = 13 $$ \ sqrt {s} = 13 $$ TeV的质子-质子碰撞中搜索消失的轨道作为新的长寿命粒子的特征
将搜索在CMS检测器内衰减并产生消失轨迹特征的长寿命带电粒子。 消失的轨迹是一条孤立的轨迹,在硅跟踪器的外层中缺少命中点,相关的量热仪沉积物几乎没有能量,或者在μon探测器中没有相关的命中点。 该搜索使用的是CMS检测器在2015年和2016年从LHC质心能量为13 TeV的质子-质子碰撞收集的数据,对应于38.4 fb-1的综合光度。 搜索结果在异常介导的超对称破坏模型的上下文中进行解释。 数据与仅背景假设一致。 对直接生产charginos的横截面产物及其分枝到中性和介子的分数设置极限,这取
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-30
文件大小:838656
提供者:
weixin_38502239
陈家岭煤矿涌水量特征及影响因素研究
在系统整理分析陈家岭煤矿2007~2012年全矿涌水量资料的基础上,计算出全矿涌水量的平均值和置信区间,判别出陈家岭煤矿全矿涌水量多年趋势动态和年动态类型均为起伏型,影响总涌水量动态类型的因素有大气降水、地震、水平延伸和观测操作记录不当等。降水量与全矿涌水量的相关系数为0.514,属于正相关、中等相关。汶川地震后总涌水量增加部分来自周边含水层静储量,主要通道为新形成的裂隙、老裂隙的开启和延伸。
所属分类:
其它
发布日期:2020-07-07
文件大小:300032
提供者:
weixin_38714162
一种结合深度置信网络与最优尺度的植被提取方法
针对利用现有深度学习方法进行植被提取时出现的相邻地物处于同一窗口、分类结果出现一些无用破碎图斑和“椒盐现象”等问题, 提出最优分割尺度与深度置信网络相结合的方法进行植被提取研究, 并利用光谱-纹理特征等信息进行对比实验。实验结果表明, 与现有的深度学习方法相比, 本文方法分类结果的总体精度达到91.92%, Kappa系数为0.8677, 能够有效提高实验的分类精度, 而且分类结果显示本文方法能有效减轻“椒盐现象”, 并能很好地表达影像上各类地物清晰的边界。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:8388608
提供者:
weixin_38675341
EconML:ALICE(因果关系和经济学的自动学习和情报)是一项Microsoft研究项目,旨在将人工智能概念应用于经济决策。 它的目标之一是构建一个工具包,将最先进的机器学习技术与计量经济学相结合,以使自动化解决复杂的因果推理问题。 迄
EconML:用于基于ML的异构处理效果估计的Python包 EconML是一个Python软件包,用于通过机器学习从观察数据中估计异构处理效果。 此软件包是作为Microsoft Research的一部分设计和构建的,目的是将最新的机器学习技术与计量经济学相结合,以使自动化解决复杂的因果推理问题。 EconML的承诺: 在计量经济学和机器学习的交集中实现文献中的最新技术 保持建模效果异质性的灵活性(通过诸如随机森林,增强,套索和神经网络之类的技术),同时保留对所学模型的因果解释,并经常提供有
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-03
文件大小:17825792
提供者:
weixin_42109545
目标跟踪中目标匹配的特征融合算法研究
基于特征融合的目标跟踪中,目标的特征由于某些干扰导致准确度较低。基于贝叶斯框架的特征融合算法进行目标跟踪时,不能达到最佳的跟踪效果。为了更好地融合目标的不同特征来实现不同场景的视频中的目标匹配,提出了一种新的特征融合算法。该算法在特征融合过程中引入特征匹配的置信水平信息作为正确目标选择的依据,然后采用不同于粒子滤波的迭代算法确定匹配的正确目标。实验结果表明,对于参与融合的特征之间有相对高的性能和特征间差异性较大的情况,新的融合算法比基于贝叶斯框架的融合算法在大部分情况下具备更高的匹配准确性。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-30
文件大小:628736
提供者:
weixin_38747233
融合局部特征与深度置信网络的人脸表情识别
针对传统人脸表情识别(FER)方法所提取的表情特征较为单一,同时对于表情分类器的选择存在局限性的问题,提出一种融合局部特征与深度置信网络(DBN)的FER方法。该方法首先从人脸表情图像中切割出眉毛眼睛部位与嘴巴部位这2种包含丰富表情信息的局部表情图像,对其分别提取包含纹理信息的Log-Gabor特征与包含形状信息的二阶梯度方向直方图特征,并将这2种特征相融合,获得更有效的表情特征,然后利用融合后的特征训练DBN模型,并用训练后的DBN模型进行表情识别。利用本文方法在三种表情库上进行实验,识别率可
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-27
文件大小:6291456
提供者:
weixin_38556394
基于性能改善深度置信网络的风电机组主轴承状态分析
针对风电机组数据采集与监视控制系统采集的状态数据具有大容量、多样性的特点,充分利用该数据研究风电机组主轴承的状态分析方法成为了重要问题。采用深度学习方法分析风电机组主轴承变量间的特征规则,提取反映主轴承状态的特征变量;通过指数加权移动平均法设定阈值检测特征变量的变化趋势,判定异常状态的发生;根据深度置信网络的特点,从数据集变量的异常数据剔除、训练数据批次的选择、参数调优的迭代周期以及在线学习训练等方面对模型性能进行优化和改善,从而使得深度置信网络能够充分挖掘数据集的信息特征,达到有效地反映主轴承
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-14
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38526914
基于卷积深度置信网络的配电网故障分类方法
提出一种基于卷积深度置信网络(CDBN)实现配电网故障分类的方法,利用离散小波包变换(DWPT)分解主变低压侧进线电流和母线电压等电量信号并构造时频矩阵,将时频矩阵转换成时频谱图的像素矩阵后作为CDBN的输入,经CDBN自主提取故障特征量,最终完成配电网故障分类识别。应用典型结构配电网的故障仿真数据与故障实验样本进行故障识别测试,结果表明,所提方法不但具有提取故障特征明显、故障分类正确率较高的特点,并且在系统中性点运行方式及网络结构调整、故障起动检测延迟、分布式电源接入等情况下,均有良好的应用适
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-14
文件大小:2097152
提供者:
weixin_38646914
置信规则库规则约简的粗糙集方法
针对置信规则中规则数的“组合爆炸”问题, 目前的解决方法主要是基于特征提取的规则约简方法, 有效性依赖于专家知识. 鉴于此, 提出基于粗糙集理论的无需依赖规则库以外知识的客观方法, 按照等价类划分思想逐条分析置信规则, 进而消除冗余的候选值. 最后, 以装甲装备能力评估作为实例进行分析, 分别从规则约简数、决策准确性方面与具有代表性的主观方法进行对比, 结果表明, 所提出方法是有效可行的, 且优于现有规则约简主观方法.
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-14
文件大小:306176
提供者:
weixin_38603704
基于深度置信网络的多特征融合音乐分类算法
针对单一形态数据在音乐情感分类方面的局限性,文中提出了基于深度置信网络的多特征融合音乐分类算法。首先对音乐信号从多个角度进行特征向量的提取,形成多特征数据并进行融合。同时针对音乐情感分类,将传统的深度置信网络进行改进,增加微调节点增强模型的可调节性。由融合得到的训练集在改进的深度置信网络中进行训练,通过调整RBM中可见层与隐藏层单元之间的权值来使得模型达到最优性能。测试结果表明,音乐情感分类结果最高为82.23%,可较好的为音乐检索提供辅助。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-12
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38705874
基于改进深度置信网络的中文实体检测
实体检测是自然语言处理的一个研究热点,是从无结构的文本中检测出命名实体。深度置信网络(Deep Belief Nets,DBN)的核心组件为受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM),RBM的训练传统采用对比散度准则(Contrastive Divergence,CD),但CD是对数似然梯度有偏差的近似。为此,提出基于平均对比散度准则(Average Contrastive Divergence,ACD)训练的DBN的实体检测模型,利用MSRA语料库作训练
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-12
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38679651
基于置信规则库专家系统的司控器开关量健康状态评估
微动开关是轨道车辆司控器常用的开关设备,对其健康状态评估是保证轨道车辆运行安全的前提.针对司控器微动开关数据样本少、诊断信号具有波动性和非线性、健康状态评估困难等问题,提出一种基于置信规则库专家系统(BRB)的司控器开关量健康状态评估方法.首先,分析微动开关失效机理与故障特征的关系;然后,采用置信规则库将定性知识与定量信息有效结合,采用证据推理(ER)算法进行知识推理,并对所建立的模型初始参数进行优化,得到最优的参数集合,从而提高轨道车辆微动开关健康状态评估的准确性.通过对模型训练及测试,所得结
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-12
文件大小:518144
提供者:
weixin_38734993
基于特征词位置因素的音乐情感智能分类算法
针对歌词文本中特征词位置对音乐情感分类的影响问题,文中使用层次分析法来进行特征词在不同位置的权重分析,并对歌词所提取的特征向量进行修正。同时,与音频信号所提取到的特征向量进行多模态数据融合,使用深度置信网络已有监督训练的方式,分析混合融合后的特征向量与音乐情感之间的联系,构建出基于特征词位置因素的音乐情感智能分类算法。测试与实验结果表明,基于特征词位置因素的音乐情感智能分类算法在5种音乐情感样本的测试下,最低准确率为80.1%,平均准确率为83.5%,明显优于未采用位置因素修正的算法,具有良好的
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-12
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38747818
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