高斯样本模式混淆度分析及其在语音识别中的应用

文章介绍了一种非统计地分析具有高斯分布样本的模式之间混淆度的方法,并将此种方法应用在语音识别中。实验表明,由此种方法得到的模式之间的混淆度信息对提高模式识别系统的性能有很大的帮助。

结合模型混淆度和BIC准则的语种识别精细建模方法

提出了一种基于语种模型混淆度的模型参数估计方法,并结合贝叶斯信息准则(Bayesian informationcriterion,BIC)来进行模型的选取,避免了大量标注信息的需求。在NIST-07语种识别30,10和3s的测试任务中,分别给出了在最大似然(Maximum likelihood,ML)准则和最大互信息(Maximum mutual information,MMI)准则下性能比较,所提出的方法相对于基线系统,性能都有明显的提升,而且达到了利用标注信息进行细化建模相同的水平。

基于深度学习的电力系统混淆恶意代码检测系统

代码样本迭代数不断增大的情况下,保证电力系统主机对混淆恶意代码的精准检测,设计基于深度学习的电力系统混淆恶意代码检测系统。遵照恶意代码分辨原则,执行代码字符串拆分指令,联合已知的混淆度计算结果,完成检测系统的软件应用环境设计,并结合各级硬件设备结构,实现基于深度学习的电力系统混淆恶意代码检测系统的应用。实例分析结果显示,在深度学习算法作用下,随着代码样本迭代数增大,收敛指标始终能够保持相对较高的数值水平,与卷积神经网络型检测系统相比,更能满足电力系统主机对于精准检测混淆恶意代码的实际应用需求。

基于主成分分析的代码混淆有效性综合评估模型

针对目前代码混淆有效性评估问题的复杂性和不一致性,提出一种基于主成分分析的代码混淆有效性综合评估模型。该模型将传统主成分分析进行改进,提出动态自适应主成分分析并应用于代码混淆有效性的指标体系中,通过实现变量重命名、数据编码、控制流压扁算法和插入不透明谓词死代码四种混淆方法,同时定义代码复杂度综合评估值和代码混淆度两个反映代码混淆有效性的综合指标进行模型的有效性验证。实验结果表明,该模型能提供一种有效证明代码混淆有效性的综合评估方法。最后还讨论不同的混淆方法和主成分赋权方法对结果的影响。

面向自动目标跟踪红外图像序列复杂度度量

红外图像复杂度度量是自动目标识别及其跟踪性能评估的重要组成部分。传统的度量指标如统计方差、信杂比等针对的皆是单帧图像,而对于图像序列复杂度度量的研究寥寥无几。针对该问题,提出一种面向自动目标跟踪的红外图像序列复杂度度量方法。首先,对影响目标识别及其跟踪因素进行分析,明确了红外图像序列中影响目标识别及其跟踪的具体原因,以此为依据构建基于特征空间的目标混淆度和目标遮隐度指标;其次,通过灰色关联法优化特征空间,使目标混淆度和目标遮隐度指标更加合理;最后,结合识别与跟踪的特点,选择合适的加权平均函数和非线性变换函数,实现图像序列复杂度度量。实验表明,与图像序列评价指标如序列相关度、帧间目标变化度相比,文中提出的评价指标与跟踪误差的单调关系更好,是一种有效的图像序列复杂度评价标准。

一种提高SVM分类速度的新方法

提出一种改进的支持向量机分类方法.通过引入分类圆心、分类半径、分类圆心距等概念,从而更加快速准确地删除非支持向量点,引入混淆度的概念,解决如何在样本严重混淆时进行剔除混淆点,保证算法的泛化性.实验证明,采用这种改进的算法能够在严重混淆的训练样本中保证准确度的同时提高支持向量机分类速度.

一种词义与词的混合语言模型及其应用

本文提出了一种基于词和词义混合的统计语言模型 ,研究了这个模型在词义标注和汉语普通话语音识别中的性能 ,并且与传统的词义模型和基于词的语言模型进行了对比。这个模型比传统词义模型更准确地描述了词义和词的关系 ,在词义标注中具有较小的混淆度 ;在汉语普通话连续音识别中 ,这个词义模型的性能优于基于词的三元文法模型 。

基于参数寻优决策树SVM的语音情感识别

在多种情感的语音情感识别中,由于部分情感状态容易混淆,导致语音情感识别的总体识别率降低;同时,对于不同的训练集,SVM参数惩罚因子和核函数参数对识别结果也存在一定影响。为了有效提高语音情感识别系统的识别率,在传统支持向量机(SVM)的基础上,提出了一种基于参数寻优决策树SVM的语音情感识别方法。该方法首先通过计算情感混淆度构建决策树SVM框架,然后采用遗传算法对决策树SVM中每个SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优,最后将参数优化后的决策树SVM模型应用于语音情感识别。在中文情感语音库的实验结果表明,与传统基于SVM分类方法的语音情感识别进行对比,该方法可将六种情感的平均识别率提高6.5%。

认知心理学关于模式识别的研究

一、模式识别及其研究历史所谓模式，是指刺激的空间组合和时间组合。三条直线组成一个三角形，是一个视觉模式；几个音素组成一个音节，几个音节组成一个单词，是一个听觉的模式；闻到一种菜的芳香，是一个嗅觉模式。总之，在实际生活中，作用于我们感官的刺激物，不是个别的光点、

融合边信息的双重匿名位置隐私保护方案

数据挖掘技术的支持下,大量的服务数据、背景知识相互关联,所产生的用户查询偏好、行为模式等边信息会驱动攻击者实施更强大的位置隐私攻击手段,攻破了现有大多数基于k-匿名的保护方案.为了应对这些更强大的隐私威胁,本文提出一种融合边信息的双重匿名位置隐私保护方案SIFDA,即根据多样化查询概率和用户查询偏好相似性仔细筛选其他k-1个真实用户组成k-匿名集以抵御推理与共谋攻击.并设计了一个新颖的隐私保护度量标准,以精确衡量匿名集的隐私保护效果.同时,采用真实轨迹数据集,验证了本文所提出方法的有效性.

一种新的红外目标图像质量评价方法

目标混淆度(DTC)和目标遮隐度(DTS)是两个有效的红外小目标图像质量评价指标,然而它们不能够评价大目标图像的质量。针对该问题,对两个指标的定义进行了拓展,实现了对红外小目标图像质量和红外大目标图像质量的统一描述。对于小目标图像,修正了两个指标原有的计算方法,分别体现了背景噪声引入虚警的能力和背景区域遮隐目标的能力;对于大目标图像,提出了该图像条件下两个指标的计算方法,分别体现了背景区域与目标区域的相似程度以及图像中目标信息与已知信息相比偏离的程度。理论分析和实验证明,与传统的图像质量评价标准如信噪比、杂波尺度等相比,本文方法在红外自动目标识别中的应用更为有效,其评价结果与实际情况更加吻合。