基于HTK的语音识别语言模型设计及性能分析

在大词汇连续语音识别系统中,统计语言模型是该系统非常重要的一部分,对整个识别系统的识别效果产生重要的影响.分析了统计语言模型原理和相关技术,基于HTK设计了适合大词汇连续语音识别系统的统汁语言模型,同时对该语言模型的复杂度、精确识别率进行分析,指出了影响统汁语言模型性能的相关因素.     

基于模型流的资源环境模型复合语言与应用

资源环境领域的研究对象常被抽象为若干子模型复合而成的复杂模型,如何有效地集成这些子模型成为资源环境模型集成的主要内容。随着各种地学相关问题的日益复杂和多样化,传统的建模语言与友好易用的图形建模等集成建模方式已无法满足大规模高复杂的模型构建需求。本文在已有的相关理论基础上,针对复合模型构建的灵活性和复杂性之间的矛盾,将模型复合模式的本质抽象化,提出资源环境"模型流"的形式化语言描述,实现了模型流建模环境。应用实例表明,基于模型流的模型构建方式采用简洁的符号表示,避免了繁琐的图形构建环节,可快速灵活地构建高复杂度模型。模型流的提出为模型复合的调度性能优化和智能自动化集成等进一步的研究奠定了基础。     

基于ALBERT模型的园林植物知识实体与关系抽取方法

园林植物知识图谱可为顾及区域适应性、观赏性和生态性等因子的绿化树种的选型提供知识支持.植物描述文本的实体识别及关系抽取是知识图谱构建的关键环节.针对植物领域未有公开的标注数据集,本文阐述了园林植物数据集的构建流程,定义了园林植物的概念体系结构,完成了园林植物语料库的构建.针对现有Word2vec、ELMo和BERT等语...     

基于无人机传感器数据与词袋模型的点云自动化分类

激光点云分类是Li DAR数据应用的关键步骤和重要研究课题。针对Li DAR点云数据识别率低的问题,以体素化的点云为研究对象,提出了一种基于词袋模型的城区机载Li DAR点云数据分类方法。考虑到点云数据缺乏纹理信息,文中综合分析了点云数据和影像数据的特点,以点为单位提取描述点云的几何特征和影像特征分类特征;以体素为单位分割点云数据,并以体素为基础构建描述场景信息的词袋模型;最后基于随机分类器完成场景的分类。文中以ISPRS提供的Vaihingen数据作为实验数据。实验结果表明,本文提出的模型能有效地改善点云的分类质量,分类正确率能达到93%以上。     

冰雹云雷达回波自动识别系统

利用CAPPI资料对立体风暴进行识别，计算并提供出实用的风暴结构参数，采用矩心踊跃法和矩不变量法相结合对单体风暴和混合性风暴回波进行跟踪；最小二第线性外推预报；根据WSD－88D的冰雹算法，在风暴结构基础上本文建立了Windows98操作平台上冰雹识别系统，经单站1年11次强对流天气过程的资料检验，结果表明：雹云识别精度达82％。系统建立了大量人机对话框以方便用户，增加实用性及推广性。     

一种基于ABEL-HDL语言的反馈算法在PLD设计中的应用

介绍了一种在PLD(可编程逻辑器件)设计中引入原本用在模拟电子系统中反馈的概念,利用输出信号来控制输入信号,从而得到最小的系统时延的反馈算法,使器件性能得到最大优化.     

基于支持向量机的内蒙古地区台网天然地震与人工爆破的自动识别与分析

基于内蒙古地区及其周边(96°～126°E, 36°～54°N)2016～2021年天然地震和爆破事件,首先采用db7、sym6、rbio1.5小波基函数分别对事件波形进行离散、静态、小波包4层小波分解,然后提取能量比、香农熵、能量熵3种特征参数,最后按照不同的小波分解方式、核函数、支持向量机和特征值随机组合的方式进行288组实验。结果表明,“DWT+υ-SVC+db7+线性核+能量比+香农熵+能量熵”的识别率最高为95%,说明该方法更适合内蒙古地区,可为测震台网识别天然地震和爆破事件提供较为可靠的参考依据。     

基于空间结构模式匹配的褶皱地貌类型自动识别

褶皱的自动化识别是构造解译、地貌类型划分、三维建模等工作的基础。目前,基于地形形态进行空间统计特征分析的地貌类型自动识别方法,难于满足以“对称重复”空间结构为特征的褶皱构造地貌的识别需要。本文以基于ARG的褶皱场景建模为切入点,利用形式文法定义不同褶皱类型的空间结构模式,形成了一种基于空间结构模式匹配的褶皱构造自动识别方法,进而有效地支持了褶皱地貌的自动化识别。该方法包括4个环节：（1）根据核部地层与横切剖面线提取原则,提取可能存在褶皱的场景条带;（2）基于邻接ARG建模方法对场景条带进行场景空间结构的建模与化简;（3）将化简后的邻接ARG模型表达成句子,并通过判别其能否由模式文法推导而来,实现针对不同褶皱构造模式的匹配识别;（4）基于识别出的褶皱场景进行山、谷的进一步判别,最终确定褶皱构造地貌类型。实验表明,本方法可以较为准确地识别出庐山北部山地区域的褶皱构造,并确定褶皱地貌类型。该方法基本解决了构造地貌类型的自动化识别问题,是对传统地貌形态划分方法的有效补充。     

基于文本分类的语义平滑在语言模型中的应用

平滑在语言模型的信息检索中很重要,它用来调整语言模型的参数使得所估算的参数更精确匹配语言模型。除了优化参数估计之外,一个必不可少的功能是避免语言模型中的未见项被赋予零概率。传统的平滑方法补偿词概率通常是使用一个背景集合词库,但是这样的补偿方法过于平均化而不能考虑上下文关系从而不能提高检索性能。提出了一种新的上下文相关语义平滑方法,这种新方法使用了文本分类技术。     

一种基于差分投影的汽车牌照自动识别方法

针对汽车牌照的特点,利用差分投影法对汽车图像进行处理,确定出牌照的准确位置并将其整体切割下来;然后利用差分投影法对牌照进行切分,切分出待识别的车牌字符;再利用模板匹配的方法对切分出的车牌字符进行识别.实践证明该方法对汽车牌照的自动识别非常有效.     

Storm surge disaster evaluation model based on an artificial neural network

Back propagation is employed to forecast the current of a storm with various characteristics of storm surge; the technique is thus important in disaster forecasting. One of the most fuzzy types of information in the prediction of geological calamity is handled employing the information diffusion method. First, a single-step prediction model and neural network prediction model are employed to collect influential information used to predict the extreme tide level. Second, information is obtained using the inf...     

基于GIS的地下水流有限差数值模拟参数自动提取研究

本文根据地下水流有限差模拟有关参数的空间分布特点,将其划分为点状、线状与面状空间分布参数三种类型。利用GIS的空间分析功能,研究基于GIS的点状、线状与面状空间分布参数自动提取的技术路线。通过点、线、面三者之间空间位置关系的拓扑分析,确定地下水开采井、水位动态监测井、线状与面状水系、模拟区域边界、面状参数分布区与模型空间离散格网之间的空间位置关系。经过矢量数据与栅格数据互相转换,实现地下水流有限差数值模拟有关参数的自动提取。结合地下水流有限差分数值模拟有关参数数据文件的结构,将基于GIS提取的栅格结构数据文件自动转换成模型所需结构的数据文件,达到模型参数数据文件的自动组织与提高地下水流数值模拟的效率目的。     

Diagnostic model construction and example analysis of habitat degradation in enclosed bay: I. diagnostic model construction

Presently, research is lacking regarding the diagnosis and evaluation of habitat degradation in enclosed bay systems. We established a diagnostic model for enclosed bay habitat degradation （EBHD model） using a multi-approach integrated diagnostic method in consideration of driving force-pressure- state-influence-response. The model optimizes the indicator standardization with annual average change rate of habitat degradation as the basic element, to reflect accurately the impact of the change and speed of degradation on the diagnostic results, to quantify reasonably the contribution of individual diagnostic indicator to habitat degradation, and to solve the issue regarding the influence of subjective factors on the evaluation results during indicator scoring. We then applied the EBHD model for the Sansha Bay in Fujian Province, China, evaluated comprehensively the situation of habitat degradation in the bay, and screened out the major controlling factors in the study area. Results show that the diagnostic results are consistent in overall with the real situation of the study area. Therefore, the EBHD model is advantageous in terms of objectivity and accuracy, making a breakthrough in diagnosis and evaluation for habitat degradation in enclosed bay systems.