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基于全基因组选择的长牡蛎肥满度分布参数预测方法
被引量：
1
1
作者
董青原
曹隽喆
+3 位作者
张国范
李莉
刘圣
顾宏
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期94-99,共6页
全基因组选择是一种用于改良动植物育种群体中数量性状的方法,通过使用覆盖整个基因组的分子标记信息对复杂性状进行预测,从而帮助筛选出更适合培育的亲本.基于长牡蛎的单核苷酸多态性(SNP)位点信息,提出了一种预测长牡蛎肥满度分布参...
全基因组选择是一种用于改良动植物育种群体中数量性状的方法,通过使用覆盖整个基因组的分子标记信息对复杂性状进行预测,从而帮助筛选出更适合培育的亲本.基于长牡蛎的单核苷酸多态性(SNP)位点信息,提出了一种预测长牡蛎肥满度分布参数的全基因组选择的新方法.首先,采用一种基于不同评价准则的二次特征选择方法,挑选与肥满度相关性较高的SNP位点;其次,利用所挑选的SNP位点信息构建具有正则化项的高斯通用加性模型对每个长牡蛎样本肥满度分布参数进行预测;最后,在长牡蛎数据上将所提方法和一些现有方法进行了验证比较.实验结果表明,所提方法具有更好的拟合精度和更低的均方误差,并能对样本性状稳定性进行有效的评估.
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关键词
全基因组选择
单核苷酸多态
性
二次特征选择
高
斯通
用
加
性
模型
长牡蛎
下载PDF
职称材料
基于i-向量和PCA字典学习稀疏表示的说话人确认
被引量：
1
2
作者
舒毅
邢玉娟
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第18期144-147,166,共5页
稀疏表示以其出色的分类性能成为说话人确认研究的热点,其中过完备字典的构建是关键,直接影响其性能。为了提高说话人确认系统的鲁棒性,同时解决稀疏表示过完备字典中存在噪声及信道干扰信息的问题,提出一种基于i-向量的主成分稀疏表示...
稀疏表示以其出色的分类性能成为说话人确认研究的热点,其中过完备字典的构建是关键,直接影响其性能。为了提高说话人确认系统的鲁棒性,同时解决稀疏表示过完备字典中存在噪声及信道干扰信息的问题,提出一种基于i-向量的主成分稀疏表示字典学习算法。该算法在高斯通用背景模型的基础上提取说话人的i-向量,并使用类内协方差归一化技术对i-向量进行信道补偿;根据信道补偿后的说话人i-向量的均值向量估计其信道偏移空间,在该空间采用主成分分析方法提取低维信道偏移主分量,用于重新计算说话人i-向量,从而达到进一步抑制i-向量中信道干扰的目的;将新的i-向量作为字典原子构建高鲁棒性稀疏表示过完备字典。在测试阶段,测试语音的i-向量在该字典上寻找其稀疏表示系数向量,根据系数向量对测试i-向量的重构误差确定目标说话人。仿真实验表明,该算法具有良好的识别性能。
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关键词
说话人确认
i-向量
稀疏表示
过完备字典
高
斯通
用
背景
模型
下载PDF
职称材料
基于T矩阵归一化PLDA的说话人确认
3
作者
缑新科
王跃
《计算机与现代化》
2017年第10期53-56,共4页
利用i-vector/PLDA模型进行说话人确认时,对于不定时间的语音,由于将长度归一化后的i-vector转化到PLDA模型时,伴随着不确定性的扭曲和缩放,影响识别率。本文通过对全变量空间矩阵T的列向量执行归一化,代替在PLDA模型上对i-vector进行...
利用i-vector/PLDA模型进行说话人确认时,对于不定时间的语音,由于将长度归一化后的i-vector转化到PLDA模型时,伴随着不确定性的扭曲和缩放,影响识别率。本文通过对全变量空间矩阵T的列向量执行归一化,代替在PLDA模型上对i-vector进行长度归一化,避免因在i-vector上执行长度归一化,导致转移到PLDA模型上产生不良的扭曲。实验结果表明,该方法得到和长度归一化相似的效果,部分效果要优于长度归一化。
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关键词
i-vector/PLDA
长度归一化
T矩阵
高
斯通
用
背景
模型
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职称材料
题名
基于全基因组选择的长牡蛎肥满度分布参数预测方法
被引量：
1
1
作者
董青原
曹隽喆
张国范
李莉
刘圣
顾宏
机构
大连理工大学工业装备智能控制与优化教育部重点实验室
大连理工大学控制科学与工程学院
中国科学院海洋研究所实验海洋生物学重点实验室
出处
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期94-99,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61502074)
文摘
全基因组选择是一种用于改良动植物育种群体中数量性状的方法,通过使用覆盖整个基因组的分子标记信息对复杂性状进行预测,从而帮助筛选出更适合培育的亲本.基于长牡蛎的单核苷酸多态性(SNP)位点信息,提出了一种预测长牡蛎肥满度分布参数的全基因组选择的新方法.首先,采用一种基于不同评价准则的二次特征选择方法,挑选与肥满度相关性较高的SNP位点;其次,利用所挑选的SNP位点信息构建具有正则化项的高斯通用加性模型对每个长牡蛎样本肥满度分布参数进行预测;最后,在长牡蛎数据上将所提方法和一些现有方法进行了验证比较.实验结果表明,所提方法具有更好的拟合精度和更低的均方误差,并能对样本性状稳定性进行有效的评估.
关键词
全基因组选择
单核苷酸多态
性
二次特征选择
高
斯通
用
加
性
模型
长牡蛎
Keywords
genomic selection
single nucleotide polymorphism (SNP)
two-stepwise feature selection
Gaussian generalized additive models
Crassostrea gigas
分类号
Q-31 [生物学]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
基于i-向量和PCA字典学习稀疏表示的说话人确认
被引量：
1
2
作者
舒毅
邢玉娟
机构
甘肃省计算中心
兰州文理学院数字媒体学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第18期144-147,166,共5页
基金
甘肃省教育厅科研项目(No.2014A-125)
文摘
稀疏表示以其出色的分类性能成为说话人确认研究的热点,其中过完备字典的构建是关键,直接影响其性能。为了提高说话人确认系统的鲁棒性,同时解决稀疏表示过完备字典中存在噪声及信道干扰信息的问题,提出一种基于i-向量的主成分稀疏表示字典学习算法。该算法在高斯通用背景模型的基础上提取说话人的i-向量,并使用类内协方差归一化技术对i-向量进行信道补偿;根据信道补偿后的说话人i-向量的均值向量估计其信道偏移空间,在该空间采用主成分分析方法提取低维信道偏移主分量,用于重新计算说话人i-向量,从而达到进一步抑制i-向量中信道干扰的目的;将新的i-向量作为字典原子构建高鲁棒性稀疏表示过完备字典。在测试阶段,测试语音的i-向量在该字典上寻找其稀疏表示系数向量,根据系数向量对测试i-向量的重构误差确定目标说话人。仿真实验表明,该算法具有良好的识别性能。
关键词
说话人确认
i-向量
稀疏表示
过完备字典
高
斯通
用
背景
模型
Keywords
speaker verification
i-vector
sparse representation
over-complete dictionary
Gaussian mixture model-universal background model
分类号
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于T矩阵归一化PLDA的说话人确认
3
作者
缑新科
王跃
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《计算机与现代化》
2017年第10期53-56,共4页
文摘
利用i-vector/PLDA模型进行说话人确认时,对于不定时间的语音,由于将长度归一化后的i-vector转化到PLDA模型时,伴随着不确定性的扭曲和缩放,影响识别率。本文通过对全变量空间矩阵T的列向量执行归一化,代替在PLDA模型上对i-vector进行长度归一化,避免因在i-vector上执行长度归一化,导致转移到PLDA模型上产生不良的扭曲。实验结果表明,该方法得到和长度归一化相似的效果,部分效果要优于长度归一化。
关键词
i-vector/PLDA
长度归一化
T矩阵
高
斯通
用
背景
模型
Keywords
i-vector/PLDA
normalization of length
matrix T
GMM-UBM
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于全基因组选择的长牡蛎肥满度分布参数预测方法
董青原
曹隽喆
张国范
李莉
刘圣
顾宏
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
下载PDF
职称材料
2
基于i-向量和PCA字典学习稀疏表示的说话人确认
舒毅
邢玉娟
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
1
下载PDF
职称材料
3
基于T矩阵归一化PLDA的说话人确认
缑新科
王跃
《计算机与现代化》
2017
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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