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皖南黟县屏山村古民居建筑美学探微

装饰 2003年第3期 69-70页

作者：陈亚峰蚌埠高等专科学校艺术设计系

基于内容的x⁃vector文本相关SV研究

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数据采集与处理 2020年第5期35卷 850-857页

作者：陈亚峰郭武中国科学技术大学语音及语言信息处理国家工程实验室合肥230027

x‑vector系统将一段不定长的语音通过神经网络映射成固定维的矢量来表征说话人信息,该系统在文本无关的说话人确认(Speaker verification,SV)任务中取得了优异的性能。本文将其应用到文本相关的SV任务中,在x‑vector模型选择上,采用残差... 详细信息

x‑vector系统将一段不定长的语音通过神经网络映射成固定维的矢量来表征说话人信息,该系统在文本无关的说话人确认(Speaker verification,SV)任务中取得了优异的性能。本文将其应用到文本相关的SV任务中,在x‑vector模型选择上,采用残差神经网络以获得更有区分性的x‑vector;在包含多字符的语句中,对每个字训练一个残差神经网络;在提取过程中,每一字单独提取一个x‑vector并单独进行说话人判决,最后将多个判决得分进行融合后给出最终的识别结果。实验是在数据库RSR2015 PartⅢ上进行的,提出的方法在男性和女性测试集上等错误率分别有15.34%、19.7%的下降。

关键词：说话人确认文本相关深度神经网络声纹特征

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论时代新人的理论意蕴与实践指向

学校党建与思想教育 2019年第12期 52-54,57页

作者：陈亚峰福建工程学院设计学院

处于新时代的历史方位,培养担当民族复兴大任的时代新人具有重要战略意义,是顺利实现中华民族伟大复兴的中国梦的迫切要求,全面提升公民文明素质和社会文明程度的应有之义,以及保证党的事业承前启后、继往开来的关键抉择。理论上的清醒... 详细信息

处于新时代的历史方位,培养担当民族复兴大任的时代新人具有重要战略意义,是顺利实现中华民族伟大复兴的中国梦的迫切要求,全面提升公民文明素质和社会文明程度的应有之义,以及保证党的事业承前启后、继往开来的关键抉择。理论上的清醒和自觉是实践上坚定有力的根本保证,正确认识和深刻理解培养担当民族复兴大任的时代新人的科学内涵、理论依据、核心要义与精神实质,是增强担当民族复兴大任的时代新人实践自觉的基本前提。新时代呼唤时代新人,培养担当民族复兴大任的时代新人是一项复杂的系统工程和历史任务,要在思想引领、活动载体、工作机制、实践平台和制度建设等方面共同发力,汇聚起团结奋进的磅礴力量。

关键词：民族复兴大任时代新人实践指向

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大麻混纺纱的工艺技术研究

国际纺织品动态 1992年第3期25卷 72-75页

作者：王勇陈亚峰

基于WIFI信号的消防车臂架性能检测系统的研究与设计

维普期刊数据库评论

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基于WIFI信号的消防车臂架性能检测系统的研究与设计

作者：陈亚峰东华大学

学位级别：硕士

随着工业化以及城市化不断发展,不可避免地会带来很多火灾隐患。当火灾发生时,尤其是高层起火,由于高度很高,灭火及救援的难度都十分大,对救援人员来说工作的危险性也十分大。因此举高消防车安全性能至为关键,包括工作斗的晃动程度及动... 详细信息

随着工业化以及城市化不断发展,不可避免地会带来很多火灾隐患。当火灾发生时,尤其是高层起火,由于高度很高,灭火及救援的难度都十分大,对救援人员来说工作的危险性也十分大。因此举高消防车安全性能至为关键,包括工作斗的晃动程度及动作时的平顺性、各个安全限位及减速保护装置的可靠性、工作斗调平的响应速度及调平精度等。国家标准GB7956.12《消防车第12部分:举高消防车》已经对相关的指标做了要求。但是目前国内外缺少一套相关的检测系统。本文根据以上需求对消防车安全性能检测系统做了以下研究和开发。1.针对消防车臂架运动过程中的数据采集设计了一套传感器系统(下位机系统)。它由MPU6050、激光传感器、无线通信传感器、单片机组成,主要负责采集在整个臂架的运动过程中臂架的伸缩量、臂架的角度、工作斗的倾斜角度以及在一定的工作高度下受外力作用后各个方向的加速度。为了保证传输速度和传输距离,本文用两个WIFI模块通过无线路由器组网,WIFI无线点对点连接组网方式为用户设备搭建了一个透明串口通路,将数据包通过传感器系统的WIFI模块传送给路由器,再转到WIFI模块并通过UART口由PC端进行采集。这样可以很好地保证采集的效率。2.为消防车安全性能检测系统设计了一套上位机软件系统,功能包括臂架运动过程的显示、数据的存储、数据的分析等。它涉及以下主要模块:1)3D交互模块:实现现场运动逼真实时显示。此模块需要先使用3DSmax对消防车进行3D模型的建立并进行发布,在Untiy3D中用C#脚本对模型进行控制,控制部分涉及到摄像机模块、数据显示模块、臂架框架、运动模块。2)通信模块:实时接收下位机传送过来的数据包,并进行解析、存储以及界面的显示。下位机采集速率快,而要处理的动作多而慢,为此采用了多线程的技术。3)波形显示模块:选用labview控件进行开发,显示指标波形。4)后台处理:此模块可以对不同车辆、不同操作人员、不同试验进行历史波形的选取分析。5)报表模块:显示检测消防车臂架的性能参数值。6)去噪模块:进行信号匹配的小波基设计及去噪融合。对现场采集的数据进行去噪分析和融合计算,得出去噪后的实际指标。由于采集的数据存在很多的毛刺,所以为了得到更加精确的波形,本文采用了常规小波基的阈值去噪算法分别对长度信号、角度信号进行去噪,获得了良好效果。在工作斗晃动幅度测试中,由于需要通过加速度二次积分,对滤波要求比较高,因此采用了基于9/7小波基的最优小波匹配去噪算法。7)消防车臂架安全性能测试模块:在以上6个模块的基础上设计了软件模块分别对消防车的4个安全性能指标进行了测试,即极限位置的减速测试、特定高度工作斗的晃动幅度测试、上升过程中工作斗的角度调平响应测试、工作高度及水平幅度测试及滑车测试构成。(a)极限位置的减速测试:检测在指定高度时速度的衰减情况。(b)工作斗的调平测试:检测在整个臂架上升直至到达工作高度的过程中,工作斗角度的变化幅度。(c)工作斗的晃动幅度测试:检测在工作高度时受外力影响时各个方向的晃动幅度大小。(d)工作高度及水平幅度测试:检测消防车的工作高度、以及臂架在水平面的投影距离。除此之外还对数据库进行了设计,主要有用户信息表、试验信息表、试验数据表、车辆信息表。3.本文最后对设计的消防车安全性能检测系统进行了软硬件实现并对软硬件系统进行了调试与测试,测试结果表明本文设计的系统很好地达到了预计的目标。

关键词：举高消防车传感器系统上位机系统三维动画模拟小波分析 WIFI 路由器

模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究

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模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究

作者：陈亚峰苏州大学

学位级别：硕士

光伏发电具有无污染、无噪音、取之不尽、用之不竭等优点,在未来供电系统中将占有重要地位。光伏电池的输出特性受外界环境影响很大,主要影响因素为电池表面温度和日照强度。由于光伏电池的转换效率低、价格昂贵且初期投入大,因此采用... 详细信息

光伏发电具有无污染、无噪音、取之不尽、用之不竭等优点,在未来供电系统中将占有重要地位。光伏电池的输出特性受外界环境影响很大,主要影响因素为电池表面温度和日照强度。由于光伏电池的转换效率低、价格昂贵且初期投入大,因此采用最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制来提高光伏系统的效率成为必然,从而达到充分利用太阳能的目的。本文从研究光伏电池的输出特性出发,分析现有的几种最大功率点跟踪控制算法的工作原理,并比较其优、缺点。本文在传统PID算法的基础上加入了模糊预测控制,根据模糊控制适应性强、鲁棒性好且具有不依赖被控对象精确模型等特点,使之进一步适合光伏发电系统的输出特征[1]。同时,为减少天气因素的不确定性对最大功率点的影响,算法中加入了预测发电功能。根据检测到的外界环境数据和历史发电数据建立模糊控制预测模型,用以加速模糊控制的速度,同时可以改善预测的不准确性。模糊控制技术是智能控制技术中发展较成熟的一个分支,并具有一系列传统控制无法比拟的优点[2]。将其应用于光伏电池的最大功率跟踪既具有现实意义,又具有时代意义。本文首先介绍了最大功率追踪技术和目前所采用的各种控制方法,接着给出了采用模糊控制的原因及实现方式。本文在某公司太阳能逆变器产品基础上进行升级,包括BOOST试验模块的设计目标和实现思路,然后描述了加入天气预测后的模糊控制算法,最后进行整体软件设计和测试。本文研究的主要目标是在原有PID算法控制上,运用加入天气预测的模糊控制算法,控制BOOST板上的IGBT以对输入电压电流进行功率点调节控制,以此保证获得稳定的最大功率。本文设计和实现的BOOST控制器虽然只是一个原型系统,但验证了模糊控制技术在太阳能逆变器领域的可行性和有效性,对相关的应用有较高的参考价值。

关键词：光伏系统最大功率追踪模糊控制预测方法

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转换成本四个维度对顾客保留影响的实证研究

转换成本四个维度对顾客保留影响的实证研究

作者：陈亚峰天津财经大学

学位级别：硕士

关系营销视角下,顾客维系成为企业营销实践工作的重中之重,维系顾客主要是找到对企业真正忠诚的顾客,并努力使之长期保持与企业的良好交换关系。以往关于顾客维系的研究主要针对的是“顾客满意—顾客忠诚”的路径,并将顾客忠诚作为最终... 详细信息

关系营销视角下,顾客维系成为企业营销实践工作的重中之重,维系顾客主要是找到对企业真正忠诚的顾客,并努力使之长期保持与企业的良好交换关系。以往关于顾客维系的研究主要针对的是“顾客满意—顾客忠诚”的路径,并将顾客忠诚作为最终落脚点。近年来,学者们纷纷关注到转换成本在顾客维系中的作用,并进行了大量研究。关于转换成本在顾客维系中作用的研究大都是针对“顾客满意—顾客忠诚”的路径,但是许多学者针对传统的“顾客满意—顾客忠诚”顾客购后心理反应过程进行了深入探析,顾客满意并不直接导致顾客忠诚,顾客满意是顾客忠诚的必要条件,但不是充分条件。顾客满意到顾客忠诚过程中有中间变量：顾客信任、顾客承诺等。顾客忠诚的概念过于宽泛和混乱,简单的顾客忠诚的概念并不能准确界定企业真正有价值的顾客,学者们在顾客忠诚概念的基础上发展出来顾客保留的概念。但是转换成本对于顾客保留影响的相应研究却基本上是空白的。而且许多学者指出转换成本的构成是很复杂的,不同的转换成本对于顾客的影响是不同的。进一步的研究不同转换成本对于顾客购后心理反应的作用十分必要。基于此,文章在顾客满意到顾客忠诚路径中加入中间变量顾客信任,在中国特有的社会文化背景下将转换成本重新分类,运用结构方程模型方法(SPSS17.0、AMOS17.0),研究转换成本的不同维度对“顾客满意—顾客信任—顾客保留”路径中因素的影响。研究结果表明,顾客满意对顾客信任、顾客信任对顾客保留都有显著的积极影响。不同转换成本对顾客满意、顾客信任、顾客保留的影响不同,其中社会转换成本、进入转换成本对三个变量影响都为正向;利益损失成本对顾客满意和顾客保留都成积极影响;退出转换成本对顾客满意成消极影响,但正向影响顾客保留。

关键词：转换成本顾客满意顾客信任顾客保留

地震灾区土地生态利用研究 ——以四川省青川县为例

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地震灾区土地生态利用研究 ——以四川...

作者：陈亚峰西华师范大学

学位级别：硕士

2008年汶川大地震给灾区的土地资源和生态环境造成了极大的破坏,经济社会复苏发展面临着前所未有的挑战。基于地震灾区特殊而重要的生态功能地位,灾后国家大力提倡生态发展型重建,即加快经济社会发展和推进生态环境保护要兼容,要将生态... 详细信息

2008年汶川大地震给灾区的土地资源和生态环境造成了极大的破坏,经济社会复苏发展面临着前所未有的挑战。基于地震灾区特殊而重要的生态功能地位,灾后国家大力提倡生态发展型重建,即加快经济社会发展和推进生态环境保护要兼容,要将生态环境恢复和保护贯穿于灾后重建以及实现灾区发展振兴的全过程。土地是灾后重建和发展的一切物质性活动的承载体,而土地生态利用则是实现灾后生态重建和生态发展的基本保障和重要支撑。地震灾区在借助国家给予的特殊政策建设美好家园的过程中,要十分重视土地资源的安全工作,尤其是土地生态利用对耕地粮食安全、社会经济安全和生态环境安全的重要作用,以实现灾后科学重建和跨越式发展。本文采取理论结合实际的研究方法,从土地生态理论的角度出发,以四川省青川县为研究区,按照灾后生态重建和生态发展面临的轻重缓急任务,将生态利用的土地分为灾损土地和非灾损土地两个大类。灾损土地主要是指在地震期间和震后遭到损毁且需要治理修复的土地,包括地震地质作用破坏的土地,地震次生灾害破坏的土地,后期营力征占用破坏的土地和其他自然灾害破坏的土地。而非灾损土地则主要是指未受到地震和其他自然灾害破坏,适宜发展生态产业和延伸生态环境构筑空间涉及到的土地。灾损土地生态利用主要体现在土地整治和生态修复之中,非灾损土地生态利用主要体现在以生态农业、生态旅游和生态环境为代表的三位一体的生态建设之中。本文以图文并茂的形式展现了青川县震后至今土地生态利用的现状、成效和问题,凸显了土地生态利用对青川县经济社会发展和生态环境保护所起到的巨大推动作用,同时也揭示了其中存在的不足,最后理论联系实际,提出了进一步提升青川县土地生态利用水平的对策和建议。

关键词：地震灾区土地生态青川县

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基于深度度量学习的说话人识别方法研究

基于深度度量学习的说话人识别方法研究

作者：陈亚峰中国科学技术大学

学位级别：硕士

说话人识别任务指设计一个系统自动对语音片段的目标说话人进行区分。主流的x-vector系统对给定的语音片段提取具有区分性的说话人嵌入矢量,通过信道补偿和得分判决算法进一步提高识别性能。而深度度量学习方法通过样本对相互关系的学... 详细信息

说话人识别任务指设计一个系统自动对语音片段的目标说话人进行区分。主流的x-vector系统对给定的语音片段提取具有区分性的说话人嵌入矢量,通过信道补偿和得分判决算法进一步提高识别性能。而深度度量学习方法通过样本对相互关系的学习进一步提升说话人嵌入矢量的区分性。使得相同类别嵌入矢量相似度高,不同类别嵌入矢量相似度低,与说话人识别任务完美契合。因此,本文从深度度量学习的损失函数和训练策略出发,对现有的说话人识别系统进行改进,主要分为三部分工作。第一部分从前端声学特征入手,介绍说话人识别中常用声学特征刻度梅尔倒谱参数和滤波器组参数特征。再对深度神经网络及其相关概念进行说明,进一步详细阐述主流说话人识别x-vector系统的网络结构、模型训练以及说话人嵌入矢量提取过程。并从数学上推导信道补偿算法线性判别分析和得分判决模型概率线性判别分析。在x-vector模型选择上,我们采用残差神经网络以获得更具有区分性的说话人嵌入矢量。最后通过实验验证帧处理使用残差神经网络的优越性和后端处理算法的必要性。第二部分分析现有的深度度量学习的损失函数,指出其存在计算复杂度会随着训练样本数的增加而呈现指数型增长导致无法穷举所有样本参与训练,且在训练过程中对样本对关注度相同等问题。在此基础上,在说话人识别中提出结合交叉熵的多相似性深度度量学习损失函数。该损失通过样本对筛选和加权策略减少无用样本对以及赋予有效样本对不同的关注度,进一步增强网络对说话人信息的捕捉能力。第三部分分析经典深度度量学习训练策略原型网络及其扩展算法,指出原型网络训练与全局分类会导致训练过程中目标导向不一致问题。所以本文提出两种改进的深度度量学习训练策略并搭建ATC(Addition Transformation Coefficients)和ACL(Addition Contrastive Loss)说话人识别系统。ATC系统在原型网络和全局分类结合的基础上引入变换矩阵来修饰预训练模型中的各卷积核参数,提高了说话人嵌入矢量的区分性。借鉴了对比学习的思想,ACL系统在原型网络与全局分类结合的基础上对支持集中的样本特征进行随机擦除,并将增强后的数据与未增强的数据进行进一步分类以提高说话人嵌入矢量的鲁棒性。实验证明,两种改进的训练策略可以进一步提升说话人识别系统性能且两者具有互补性。

关键词：说话人识别深度度量学习说话人嵌入矢量损失函数训练策略原型网络