Gabor特征与深度信念网络结合的人脸识别方法

提出了一种基于Gabor特征和深度信念网络(DBN)的人脸识别方法,通过提取Gabor人脸图像的不同尺度图进行卷积融合,将融合后的特征图作为DBN的输入数据,训练多层来获得更加抽象的特征表达,整个训练的过程中采用交差熵来微调DBN,模型的最顶层结合Softmax回归分类器对抽取后的特征进行分类。在AR人脸库测试的实验结果表明:将Gabor特征与DBN结合应用于人脸识别,其准确率可高达92.7%,与其他浅层学习模型相比,DBN学习了数据的高层特征的同时还降低了特征维数,提高了分类器的分类精度,最终有效改善了人脸识别率。

基于Apriori改进算法的旅游个性化推荐

针对推荐系统在旅游领域面临的旅游数据稀疏、复杂,用户难以准确表述自己需求,以及用户偏好信息难以获取等特殊问题,对传统旅游个性化推荐系统进行分析。并针对这些问题,分析当前Apriori算法,提出了一种结合矩阵聚类的Apriori算法(Matrix Cluster Apriori,简称MC-Apriori)。基于MC-Apriori算法提出了面向旅游用户个性化搜索的关键词推荐模型。通过对用户搜索和阅览的历史关键词频繁集挖掘,向用户推荐满足其当前搜索兴趣倾向的旅游信息。对收集的康辉旅行社的语料数据进行测试,并将MC-Apriori算法分别与原Apriori算法、传统的推荐方法比较,证明了MC-Apriori算法在保证推荐结果准确、多样和个性的前提下,还解决了旅游个性化推荐面临的特殊问题,提高了效率。

基于环形麦克风阵列的远场语音识别系统

语音在远场识别中,随着语音传播距离的加大,语音本身的衰减,混响、背景噪音、人声干扰和回声加大等技术难题,会引起的识别距离近、识别率低等问题。针对这些问题,提出了一种基于环形麦克风阵列的远场语音识别系统。该设计采用SinoVoice公司环形布局的pansy板作为语音前端处理的核心,结合其相应的离线语音识别引擎以及单片机,运用于服务机器人的语音动作控制系统中。经在噪声环境下的非特定的不同距离、不同角度、消回声的语音识别测试,结果表明在噪声环境下,该系统对远距离命令也有较高的识别率,并且可以消除回声,适用于服务机器人的应用环境,也适合其他有噪环境下远场语音识别系统的应用。

基于云计算的企业信息系统集成与安全机制

云计算技术的普及影响了企业的管理模式。针对大型企业多层级管理、多业务领域管理、多项业务系统管理的需求,研究了基于云计算平台的信息系统集成方法和技术,分析了现有成熟系统的继承和扩展问题,探讨了基于云计算平台复杂信息系统的信息安全与信任机制,确保了云平台下企业信息系统安全可靠运行,从而实现以云技术平台下的信息系统等新技术新业态带动工业企业转型升级目标。

基于“三维度”的高职院校大数据技术与应用专业精准教学模式探究

为推动大数据与实体经济深度融合,顺应高职教育教学改革方向,教育部增设了"大数据技术与应用"高职专业。文章主要针对大数据技术与应用专业在高职院校人才培养体系建设中存在的数据领域岗位多、技术区别大、技术更新快等特殊问题进行探讨,并提出基于"三维度"的精准课程教学模式方案,从而提高学生学习动力,促进课证融合,提高企业在校企合作中的主动性,为企业提供急需的高素质人才。

基于专本衔接的课堂混合式分层教学的探究和应用

专本衔接育人在快速推广过程中,由于学生文化基础、专业技能等存在明显个体差异,高职本科结构层次显著分化,出现了学生学习动力弱化等问题。以广东水利电力职业技术学院计算机技术专插本班为对象,进行问题研究,探索混合式课堂分层教学模式、增值评价内容,以解决个体差异,实现因材施教,助力职业本科的建设。