基于逆向最大匹配算法的分词及基于HMM模型的词性标注系统，包括了未登录词的识别、数据库的添加等内容。（需要手动修改数据库的路径才可以运行）
上传时间： 2017-06-24
上传用户：从此走出阴霾
语音识别中的说话人自适应研究.nh 1.MAP和MLLR算法比较 文章在讨论由说话人引起的声学差异基础上，研究两种基于模型 的自适应算法:最大似然线性回归(州压LR)和最大后验概率(MAp)。 实验结果表明，不论采用哪种自适应都能使识别率有一定的提升。两 种算法之间的差异性在于MAP具有良好的渐进性，但收敛性较差， 而MLLR在很大程度上改善了收敛特性，但其渐进特性却不如MAP。 文章讨论了在侧汰P自适应中，初始模型参数的先验知识对自适 应效果的影响，以及在MLLR中，回归类对自适应效果的影响。文 章还进一步研究了采用两种算法的累加自适应效果，从结果看MAP 和MLLR结合的方法比单独使用M[AP和MLLR的效果要好。文章 还对包括基于特征层的归一化算法和用于基于声学模型的MLLR算 法等效性进行讨论，并给出了统一的算法框架。
上传时间： 2014-01-09
上传用户：bakdesec
作者采用具有高度非线性识别能力的人工神经网络与遗传算法相结合的方法，探讨了建立智能预报模型的基本方法，进一步对如何提高预报精度的问题进行了研究，并结合黄河洪水预报实例检验了神经网络模型的可行性。
上传时间： 2014-01-03
上传用户：hoperingcong
两个模式识别算法实现，一个是线性区别函数另一个是混合高斯模型方法。本人的大作业，经验证可用。
上传时间： 2017-09-19
上传用户：
模式识别,图像处理，SVM，支持向量机 §编制程序显示印章图像（24位真彩色位图）； § 读出位图中每一像素点的（R，G，B）样本值； § 以RGB其中某两个（或三个）为坐标，取一定数量的图像点为分析样本，分析其坐标系中的分布； § 采用本章将要学习的方法找到分类判别函数，对这些样本进行分类；（要求首先将印章与底纹区分，将印章、底纹、签字区分）
上传时间： 2015-06-08
上传用户：alqw
此模型是的信号发生器是由b.mat的simulink模型动态生成，共有10个用户，扩频信号是由gold码或产生，共有恒模算法、子空间算法、改进型恒模算法和最小能量检测算法等几个算法程序。
上传时间： 2017-05-04
上传用户：zxc280395350
某些策略在高度波动，动荡的市场中将表现良好，而其他策略则需要强劲，平稳的趋势，否则将面临长期亏损的风险。弄清楚何时应该开始或停止交易策略，调整风险和资金管理技术。 能够确定不同的市场体制并相应地改变策略，可能意味着市场成功与失败之间的区别。在本文中，我们将探索如何使用称为“隐马尔可夫模型”的强大的机器学习算法来识别不同的市场体系。
上传时间： 2020-05-02
上传用户：ttyxy
论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页摘要 实现猪体温测量自动化有利于实时监测猪的健康状况、母猪发情和排卵检测等 生理健康状况。本文采用红外热成像仪采集猪的红外热图像，引入化学计量学建模 方法建立体表温度、环境温度与直肠温度间的多元校正模型，同时提出两种关键测 温部位的自动检测方法。主要结论总结如下： (1)建立了母猪体表温度、环境温度与母猪体温之间的一元和多元线性回归模型。研 究发现， 9个身体区域提取的体表温度与直肠温度呈正相关(产O．34～0．68)，其中， 基于耳根区域体表温度平均值建立的一元回归方程效果最优，预测集相关系数RP与 均方根误差RMSEP分别为0．66和0．420C。全特征模型相比一元线性回归方程有更 好的预测效果，RP和RMSEP分别为0．76和O．370C。此外，应用特征选择方法LARS． Lasso确定了7个重要特征建立简化模型，其校正集和预测集的R分别为0．80和 0．80，RMSEs分别为0．30和0．350C。 (2)将卷积神经网络应用于生猪主要测温部位(眼睛和耳朵区域)的直接分割。利用 python构建了四种不同结构的卷积神经网络模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。对比分析4种卷积神经网络模型的性能，结果表明U-Net．4网络结构的分割 效果最优，平均区域重合度最高为78．75％。然而，当计算设备的计算力不够时，可 以选用U．Net一3模型以达到较好的分割效果。 (3)提出猪只眼睛及耳根区域关键点的识别方法，将猪只主要测温部位的检测问题 转变为主要测温部位的定位问题。设计具有不同深度的卷积神经网络架构A．E，得 出架构E最优。且当Dropout概率设置为0．6时模型效果最好，验证集平均误差和 预测集平均误差分别为1．96％和2．65％。测试集单张猪脸关键点的预测误差小于5％ 和10％的比例分别为89．5％和97．4％。模型能够很好的定位猪脸关键点，用于猪只 体温测量。 本文采用红外热像仪测量母猪体表温度，通过化学计量学建模为非接触母猪直 肠温度测量提供了更准确、可靠的方法，同时提出两种关键测温部位的自动检测方 法，有助于实现母猪体温测量自动化，为生猪健康管理提供参考。
标签： 红外热成像技术
上传时间： 2022-02-13
上传用户：jiabin
结构体的具体尺寸如下所示：a=1.20h=0.620其中介质锥的介电常数E=2.0。选定工作频率为f=15GHz相对应的真空中的波长为0=20mm，这样结构体的儿何尺寸己经完全确定，下面介绍求解的全过程选定求解方式为（Solution Type）Driven modal1.建立所求结构体的几何模型（单位：mm）。由于此结构体的几何形状较简单，使用工具栏中的Draw命令可直接画出，这里不再赘述述。画出的结构体如图4.1.2所示。2.充结构体的材料选定结构体中的锥体部分，添加其介电常数Er=20的介质材料注：如果HSS中没有提供与所需参数完全相同的材料，用户可以通过新建材料或修改已有材料，使其参数满足用户需求设定结构体的边界条件及其激励源a.选定结构体的贴片部分，设定其为理想导体（PerE）。b.画出尺寸为X×Y×Z=70mm×70mm×40mm的长方体作为辐射边界，并设定其边界条件为辐射边界条件（Radiation Boundary）。c.由于要求出结构体的RCS，因此设定激励源为平面入射波（Incident Wave Source）。如图4.1.3所示。4.设定求解细节，检验并求解a.设定求解过程的工作频率为f=15GHz.其余细节设定如图4.1.4所示。b.设定远区辐射场的求解（Far Field Radiation Sphere栏的设定）。c.使用 Validation check命令进行检验，无错误发生，下一步运行命令 Analyze，对柱锥结构体进行求解。如图4.1.5和4.1.6所示。
上传时间： 2022-03-10
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摘要: 智能机器人仿真系统，由于智能机器人受到自身多传感器信息融合和控制多样性等因素的影响，仿真系统设计主要都 是以数学建模的形式化仿真为主，无法实现数学建模与场景实现协调仿真。为此，首先分析两轮移动机器人数学运动模型， 然后设计与机器人控制系统相关的传感器数据采集分析、机器人智能自动控制和人工控制等模块，以实现机器人控制的真 实场景。仿真系统利用 LabVIEW 设计控制界面，并结合 Robotics 工具包的建模、计算和控制功能。仿真结果表明设计的平 台更适合教学和实验室研究，并可为实际的物理过程提供数据参考和决策建议。 关键词: 机器人; 虚拟; 系统仿真 中图分类号: TP242 文献标识码: B1 引言 随着测控技术的发展，虚拟仪器技术已成为工业控制和 自动化测试等领域的新生力量［1］。而机器人作为一种新型 的生产工具，应用范围已经越来越广泛，几乎渗透到各个领 域，是一项多学科理论与技术集成的机电一体化技术。目前 机器人仿真系统主要集中在复杂的机器人数学模型构建与 形式化仿真，无法实现分析机器人运动控制的静态和动态特 性，更加无法实现控制的真实场景［2］。为了改善专业控制软 件在硬件开发周期较长的缺点，本文拟建立一个基于通用软 件的实时仿真和控制平台，以更适合教学和实验室研究。本 文以通用仿真软件 LabVIEW 和 Robotics ［3］为实时仿真与控 制平台，采用 LabVIEW 搭建控制界面，利用 Robotics 在后台 进行系统模型和优化控制算法计算，使其完成机器人控制系 统应有的静态和动态性能分析，不同环境下传感器变化模拟 显示以及目标路径形成等功能。 2 系统构成 仿真系统的构成主要包括了仿真界面、主控制界面、障 碍检测、智能控制和人工控制模块。其中主要对人工控制和 智能控制进行程序设计。仿真运行时，障碍检测一直存在， 主要是为了在智能控制模式下的智能决策提供原始数据。 在人工控制模式下，障碍检测依然存在，只不过对机器人行 动不产生影响，目的是把环境信息直观
标签： 智能机器人
上传时间： 2022-03-11
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