基于多核学习的多带抗噪声语音识别方法仿真 被引量：4

1

作者 顾鸿虹 《计算机仿真》 北大核心 2019年第10期364-367,395,共5页

由于传统语音识别方法在安静环境下语音识别较为准确,可在现实环境下,噪声干扰语音特征提取,导致测量数据不可信,语音识别方法正确率低.提出一种基于多核学习的多带抗噪声语音识别方法,构建多核学习组合算法.算法是多核学习与投影算法... 由于传统语音识别方法在安静环境下语音识别较为准确,可在现实环境下,噪声干扰语音特征提取,导致测量数据不可信,语音识别方法正确率低.提出一种基于多核学习的多带抗噪声语音识别方法,构建多核学习组合算法.算法是多核学习与投影算法的融合,根据不同频带带宽,可以将多带噪声有效地分类,并加强语音特征级,与CHMM模型共同完成多带抗噪声语音识别方法,计算得出各模型条件概率,数值最大的即是语音识别结果.根据仿真结果分析,基于多核学习的多带抗噪声语音识别方法,相比传统方法可以减少运算量,提高语音识别正确率,有效地识别出现实噪声环境下正常语音. 展开更多

关键词 多核学习 多带抗噪声 语音识别 投影算法

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基于改进灰狼算法优化多核支持向量回归机及其应用 被引量：4

2

作者 王颖 朱刘涛 +1 位作者 童勤 张强 《计算机系统应用》 2021年第1期256-263,共8页

为更好发现数据中的复杂规律,避免核函数选择的盲目性和局部最优等非线性优化问题,本文提出一种基于改进灰狼算法优化多核支持向量回归机算法.首先,基于全局核函数和局部核函数构建多核支持向量机采油速度预测模型;其次,利用基于云模型... 为更好发现数据中的复杂规律,避免核函数选择的盲目性和局部最优等非线性优化问题,本文提出一种基于改进灰狼算法优化多核支持向量回归机算法.首先,基于全局核函数和局部核函数构建多核支持向量机采油速度预测模型;其次,利用基于云模型和二次插值算法改进灰狼优化算法对核函数权值和参数的选取进行优化;最后,应用灰色关联分析理论确定采油速度影响因素集,并作为多核支持向量回归机预测模型的输入.与6种采油速度预测方法进行对比,所提方法具有较好的全局寻优能力和较高的预测率的优点. 展开更多

关键词 支持向量回归机 多核学习 灰狼优化算法 云模型 预测

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基于多核学习极限学习机的助行机器人运动相容性识别 被引量：3

3

作者 刘磊 杨鹏 +1 位作者 刘作军 宋寅卯 《高技术通讯》 CAS 2021年第9期978-985,共8页

下肢外骨骼作为一种可穿戴设备可以保护人体、增强人体的力量、激发人体的自我修复能力,已经在康复领域广泛使用。由于外骨骼机器人实际运动意图与期望运动意图存在一定差异(即运动不相容),容易造成穿戴者不舒适。为了提高运动相容性识... 下肢外骨骼作为一种可穿戴设备可以保护人体、增强人体的力量、激发人体的自我修复能力,已经在康复领域广泛使用。由于外骨骼机器人实际运动意图与期望运动意图存在一定差异(即运动不相容),容易造成穿戴者不舒适。为了提高运动相容性识别的准确率,本文针对步幅过大、步幅过小、步幅相容采用多核学习极限学习机(ELM)的方法进行了识别。表面肌电信号(sEMG)包含了大量的步态信息,能够很好地应用于运动相容性的识别,首先从时域、频域、时频域等角度提取了表面肌电信号特征,然后利用灰狼算法优化极限学习机核函数参数,最后用多核极限学习机理论,获得最优的分类模型。实验结果表明,基于多核学习极限学习机的助行机器人运动相容性识别准确率较单核极限学习机有明显提高。 展开更多

关键词 多核学习 极限学习机(ELM) 表面肌电信号(sEMG) 运动相容性识别

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基于加权马氏距离多核学习的外观缺陷分类 被引量：2

4

作者 张淑行 连晓峰 王焜 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第10期129-131,134,共4页

基于马氏距离的支持向量机(MD-SVM)因具有考虑样本总体分布、消除各特征之间的耦合关系、与量纲无关等特性,在工业产品外观缺陷分类中应用广泛。考虑到马氏距离(MD)中总体协方差矩阵的类内、类间协方差矩阵对分类结果的影响不同,因此给... 基于马氏距离的支持向量机(MD-SVM)因具有考虑样本总体分布、消除各特征之间的耦合关系、与量纲无关等特性,在工业产品外观缺陷分类中应用广泛。考虑到马氏距离(MD)中总体协方差矩阵的类内、类间协方差矩阵对分类结果的影响不同,因此给两者设置不同权重系数,提出一种加权马氏距离支持向量机(WMD-SVM)模型。训练样本集得到最优权重系数;针对不同缺陷图像特征选择合适的核函数,并将提出的改进模型应用于各核函数,构成多核学习模型。用模糊约束理论求解模型中各核函数权重。实验结果表明:所提改进方法具有更优的分类精度和实时性。 展开更多

关键词 加权马氏距离 线性判别分析 支持向量机 多核学习 外观缺陷

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一种基于候选区域的多种食品图像识别系统 被引量：2

5

作者 沈凤仙 《湖北农业科学》 2020年第23期152-155,共4页

通过对候选区域食物进行检测,根据不同特征对其进行分类。通过融合多个区域检测器的输出结果来检测候选区域,以组合每个类别的图像特征MKL估计最优权值。基于特征融合的食品识别方法,应用于具有各种视觉特征的候选区域边界盒,按照得分... 通过对候选区域食物进行检测,根据不同特征对其进行分类。通过融合多个区域检测器的输出结果来检测候选区域,以组合每个类别的图像特征MKL估计最优权值。基于特征融合的食品识别方法,应用于具有各种视觉特征的候选区域边界盒,按照得分降序排列,估计多重候选食物的图像。结果表明,对于多种食品图像数据集,实现了55.8%的分类率,对于食品识别领域具有一定的参考意义。 展开更多

关键词 多种食品图像 区域检测 窗口搜索 多核学习

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基于集成学习的静态软件缺陷预测模型构建 被引量：1

6

作者 丁晓梅 《成都工业学院学报》 2021年第1期12-16,共5页

静态软件缺陷预测可增强软件系统运行可靠性,针对软件缺陷模块的类别不平衡以及历史数据较少现象,有效结合多核学习技术和集成学习方法,构建基于集成学习的静态软件缺陷预测模型。采用多核学习技术融合不同特征核函数,综合多种核函数优... 静态软件缺陷预测可增强软件系统运行可靠性,针对软件缺陷模块的类别不平衡以及历史数据较少现象,有效结合多核学习技术和集成学习方法,构建基于集成学习的静态软件缺陷预测模型。采用多核学习技术融合不同特征核函数,综合多种核函数优势,获取最好映射性能,提升预测精度;利用集成学习方法的boosting过程,在数据集初始化完成基础上,利用权重更新方法获取各样本对应权重,经多次boosting过程后,得到最终多核集成学习分类器,实现静态软件缺陷预测。实验结果表明:该模型可在绝大部分项目上具备较好的F-measure值和AUC值,预测效果较好;当敏感系数为15,训练集样本数据与测试集杨样本数据比值为2∶1时,该模型预测效果最好。 展开更多

关键词 集成学习 静态软件 缺陷预测 多核学习 权重 数据集

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基于多特征融合的复杂舞蹈动作识别 被引量：1

7

作者 许诚 金庆红 《安徽工程大学学报》 CAS 2022年第3期64-69,共6页

为解决传统舞蹈动作只能识别单一动作,且识别准确率低的问题,提出一种基于多核学习特征融合的复杂舞蹈动作识别方法。基于多核学习方法,采用SimpleMKL算法进行改进,得到多特征融合的舞蹈动作识别方法;对输入视频进行预处理后,利用该方... 为解决传统舞蹈动作只能识别单一动作,且识别准确率低的问题,提出一种基于多核学习特征融合的复杂舞蹈动作识别方法。基于多核学习方法,采用SimpleMKL算法进行改进,得到多特征融合的舞蹈动作识别方法;对输入视频进行预处理后,利用该方法分别提取光流方向直方图特征、方向梯度直方图特征和音频特征,并将3个特征进行融合,以实现复杂舞蹈动作的分类识别。最后,为验证提出方法是否可行,采用DanceDB和FolkDance复杂舞蹈数据集作为测试集,对提出方法进行实验验证。实验结果表明,提出方法在DanceDB数据集的识别率达到41.82%,相较于基于多模态时空动作识别方法提高了2.32%,具有一定的有效性。 展开更多

关键词 舞蹈动作识别 多特征融合 特征提取 多核学习

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四诊合参智能化发展现状及实现路径 被引量：30

8

作者 赵文 张佳 +4 位作者 徐佳君 辛基梁 周常恩 李绍滋 李灿东 《中医杂志》 CSCD 北大核心 2020年第1期58-62,67,共6页

为确保中医诊断的正确性,除了要求单诊信息的准确性和客观性外,更重要的是四诊合参。中医四诊信息客观采集和分析系统的研究不断取得突破,为开展四诊客观信息的融合研究奠定了基础,但不同诊法设备分类标准不统一,信息来源存在差异,制约... 为确保中医诊断的正确性,除了要求单诊信息的准确性和客观性外,更重要的是四诊合参。中医四诊信息客观采集和分析系统的研究不断取得突破,为开展四诊客观信息的融合研究奠定了基础,但不同诊法设备分类标准不统一,信息来源存在差异,制约了四诊合参的融合。通过梳理近年来有关中医四诊包括望诊、闻诊、问诊、脉诊等方面的智能化研究,结合四诊合参智能化研究尚处起步阶段的现状,提出尝试从多源数据融合角度,借助协同训练法、多核学习法、基于子空间学习法提升四诊合参的融合度及准确性,探寻四诊合参智能化的可能实现路径。 展开更多

关键词 四诊合参 中医智能化 多源数据融合 协同训练法 多核学习法 子空间学习法

原文传递

基于半无限规划的弹性多核学习算法 被引量：3

9

作者 梁军 李世浩 +1 位作者 张飞云 陈龙 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期103-106,共4页

在综合考虑L1和L2多核判别分析的优点基础上,引入弹性正则化.以预定内核函数的线性组合为基础,结合混合范数正则化函数平衡核权重的稀疏性和非稀疏性,提出了一种基于半无限规划的弹性多核判别分析学习算法(EM-KDA),该算法应用半无限规... 在综合考虑L1和L2多核判别分析的优点基础上,引入弹性正则化.以预定内核函数的线性组合为基础,结合混合范数正则化函数平衡核权重的稀疏性和非稀疏性,提出了一种基于半无限规划的弹性多核判别分析学习算法(EM-KDA),该算法应用半无限规划算法求解弹性多核判别分析,并通过混合正则化来实现核的自学习.在不同数据集上的实验验证了算法的有效性,实验结果表明:该方法能够平衡L1和L2多核判别分析的稀疏性和非稀疏性,可以尽可能地利用基核的信息;与其他多核判别分析方法相比,具有更好的性能. 展开更多

关键词 多核学习算法 半无限规划 正则化函数 稀疏性 多核判别分析

原文传递

基于多核学习整合GIS局部放电多类特征的分类研究 被引量：3

10

作者 宋人杰 杨爽 孟凡奇 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期93-98,140,共7页

传统的单一核函数构成的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)无法解决气体绝缘组合电器(Gas Insulated Switcher,GIS)所采集到的局部放电数据(Partial Discharge,PD)分布不规则、特征类别复杂和规模巨大等问题.针对这类问题,本文提... 传统的单一核函数构成的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)无法解决气体绝缘组合电器(Gas Insulated Switcher,GIS)所采集到的局部放电数据(Partial Discharge,PD)分布不规则、特征类别复杂和规模巨大等问题.针对这类问题,本文提出使用多个核的线性组合方式即简单多核学习方法(Simple Multiple Kernel Learning,SimpleMKL)对多类特征进行分类研究.通过赋予不同局部放电特征不同的核函数,以多个核函数的线性加权代替传统的单一核函数,利用梯度下降法不停迭代求解核函数的权值系数,最终达到整合局部放电多类特征并提高分类精度的目的.实验结果表明:该方法对局部放电多个特征空间具有普适性,分类精度高于单核SVM和融合SVM识别方法. 展开更多

关键词 气体绝缘组合电器 局部放电 模式识别 简单多核学习

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基于多核集成学习的静态软件安全漏洞识别 被引量：1

11

作者 顾风军 《电子设计工程》 2023年第19期73-76,81,共5页

针对静态软件安全漏洞路径数量多,识别效果差的问题,提出了基于多核集成学习的静态软件安全漏洞识别方法。采用boosting初始化静态软件训练集,使用boosting的串行集成与加权训练获取数据权重。经过boosting集成处理后,结合多核集成学习... 针对静态软件安全漏洞路径数量多,识别效果差的问题,提出了基于多核集成学习的静态软件安全漏洞识别方法。采用boosting初始化静态软件训练集,使用boosting的串行集成与加权训练获取数据权重。经过boosting集成处理后,结合多核集成学习分类器获取漏洞数据分类结果。计算静态软件安全漏洞数据密度,构建漏洞数据识别模型,实现静态软件的安全漏洞识别。实验结果表明,该方法的最大识别时间为4 ms,捕获危险执行路径数未超过理想值,漏洞识别效果较好。 展开更多

关键词 多核集成学习 静态软件 安全漏洞 识别

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