论文研究 一种概率序列核在说话人识别中的应用.pdf

针对目前语义Web服务匹配方法中缺少对服务行为约束的考虑及传统推理匹配的结果中同一级别不能再区分的缺点，设计了一种带服务行为约束的基于推理和语义相似度计算的匹配方法。方法分为三步：第一步进行服务行为约

在针对电话语音的自动语种识别系统中,训练和测试语料之间存在不同说话人、信道等因素差异带来的不匹配,是影响识别性能提高的关键因素。为了消除此类影响,提出一种层次化空间分析方法,首先对前端部分MFCCSD

针对嵌入式名片识别系统中低质名片字符特征提取困难导致识别速度慢和识别率低的问题，提出使用字符加权模板和基于统计的字符特征提取算法相结合，对提取的特征进行编码匹配。该算法对字符模板进行加权操作和网格化处

车牌定位是车牌识别系统的重要组成部分。针对车牌目标所在区域梯度变换频繁的特点，利用高通滤波保留梯度变换频繁区域，形态学处理后，将相邻区域进行合并以确定车牌的候选区域。再结合车牌的几何特征与区域目标背景

一种信号调制方式混合识别算法，冯晓东，龚鑫，为识别当前通信系统所采用的主要调制方式，文中结合瞬时特征参量与高阶累积量的特点，采取混合识别的方式，通过决策树分类器对信

针对超宽带系统的离散信道模型，利用接收信号的一阶统计量，提出一种基于最小二乘（LS）的盲信道估计算法。利用接收信号的循环卷积特性，在一个符号间隔内建立模型，最后利用LS算法求解。仿真表明，该算法与基于

针对核化图嵌入算法对于人脸识别等高维小样本问题存在着计算量大且所需存储空间多的缺点, 提出了一种核化图嵌入算法的快速求解模型。该模型的思想是首先对原始样本进行降维处理, 对此给出了定理1和2。两个定理

复杂网络环境下数据分布优化问题是个NP问题，但由于大多复杂网络有层次性特征，在此情形下可降低优化问题计算复杂性。应用粒计算理论提出了一种双权分层网络数据分布优化模型和算法，将双权复杂网络映射成一个分层

将径向基核函数和多项式核函数进行线性组合构建了混合核ε-SVM,克服了单核SVM存在的泛化性能弱、学习能力差等弱点;为了同时解决普通粒子群算法存在的后期震荡严重、趋同性强和极易陷入局部极小值等问题,提

信任是多主体系统（MAS）研究的一个热点问题。为了解决MAS的动态性和不确定性带来的信任问题,提出了一种基于概率论的信任模型。与现有的信任模型相比,该模型考虑了信任信息的完整性和信任的动态性：即在估价