检索结果-南通市图书馆

计算机科学与探索 2018年第2期12卷 308-317页

作者：艾海提.伊敏木特力甫.马木提阿力木江.艾沙吐尔根.依不拉音库尔班.吾布力新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学图书馆乌鲁木齐830046 新疆大学网络与信息中心乌鲁木齐830046

签名识别作为一种身份认证方法,在现代社会的各行业各领域中普遍使用,并且发挥了重要的作用。主要针对使用单一低维签名特征进行签名识别准确率不够高的问题,提出了一种基于高维统计特征的维吾尔文手写签名识别方法。首先根据特征提取... 详细信息

签名识别作为一种身份认证方法,在现代社会的各行业各领域中普遍使用,并且发挥了重要的作用。主要针对使用单一低维签名特征进行签名识别准确率不够高的问题,提出了一种基于高维统计特征的维吾尔文手写签名识别方法。首先根据特征提取的需求,对每幅签名图像进行平滑处理、二值化、归一化和细化等预处理操作;然后提取每一幅签名的128维局部中心点特征和112维ETDT特征,将得到的两种特征组合形成新的高维特征;最后分别利用距离度量和相似性度量算法进行训练和识别。实验结果显示该算法比以前算法提取的识别结果更好,有效地提高了维吾尔文手写签名的识别率。

关键词：手写签名局部中心点特征绝对距离 cosine距离

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统计分布信息视角下的KNN插补法研究——基于上市公司面板数据

统计分布信息视角下的KNN插补法研究——基于上市公司面板数据

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作者：李夏安徽工程大学

学位级别：硕士

数据的完整与否影响着人们的分析与决策,但是现实社会中经常存在数据缺失的现象。数据的缺失会导致信息损失,从而降低数据分析结果的有效性和可信度,甚至可能会产生误导性的结论。因此,怎么样处理缺失的数据,发挥数据的重要作用,是统计... 详细信息

数据的完整与否影响着人们的分析与决策,但是现实社会中经常存在数据缺失的现象。数据的缺失会导致信息损失,从而降低数据分析结果的有效性和可信度,甚至可能会产生误导性的结论。因此,怎么样处理缺失的数据,发挥数据的重要作用,是统计学和经济学等学科领域不可回避的挑战。上市公司面板数据通常包含多个时间点和多个变量,数据结构较为复杂。而现有的插补方法大多数都是针对单个变量的缺失数据进行插补的,难以处理多个变量之间的相互作用和影响。所以,本文将面板数据视为统计流形中的点,利用流形的测地距离来度量样本点间的邻近关系。考虑到测地距离解析表达的复杂性,分别从多项式流形、参数假设检验、信息量这三个视角选择测地距离的近似测度:cosine距离、HotellingT统计量和Jensen-Shannon散度。把公司的财务数据看作服从某一分布的随机向量时,提出了三种基于统计分布信息的KNN插补法:(1)基于cosine距离的KNN插补法。可将财务数据的分布视为多项式流形中的点,选择cosine距离来度量样本间的相似性。(2)基于HotellingT统计量的KNN插补法。假设同一类别公司的财务数据分布具有相同均值,选择HotellingT统计量来度量样本间的相似性。(3)基于Jensen-Shannon散度的KNN插补法。从随机向量每个分量的边缘分布角度,选择以信息量为基础的信息测度Jensen-Shannon散度来度量样本间的相似性。为了对三种度量下的KNN插补法的插补性能进行验证,本文进行了模拟实验分析和实证分析。在模拟实验分析中,对于随机缺失模拟生成的不同缺失率的数据集,将三种度量下的KNN插补法与经典的、一流的五种插补法,中位数插补法、均值插补法、缺失森林、袋装法、传统的KNN插补法进行插补效果对比。实验表明,缺失森林插补效果始终保持最优,而对于三种度量下的KNN插补法,总体来说,缺失率较低时,基于cosine距离的插补效果略次于缺失森林;缺失率较高时,基于HotellingT统计量插补效果略次于缺失森林;基于Jensen-Shannon散度的稳定性较差,但是在缺失率较高的情况下插补效果良好。在实证分析中,选取wind数据库中金融板块下121家上市公司的2019年第1季度到2022年第3季度共15个季度的真实缺失的财务数据,将三种度量的单一插补法以及其与三次样条插补法相结合的多重插补法来进行插补效果对比。实验表明,三种多重插补法的准确率高于三种度量下的单一插补法,多重插补法中,三次样条和Jensen-Shannon散度的多重插补法插补效果最好。

关键词：缺失数据插补方法上市公司面板数据 cosine距离 HotellingT2统计量 Jensen-Shannon散度

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基于迁移学习的语音唤醒技术研究

基于迁移学习的语音唤醒技术研究

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作者：肖乐厦门大学

学位级别：硕士

语音唤醒（Voice Wakeup）主要在智能音箱等设备上使用,是人机交互的新入口,也是智能语音领域的重要研究方向。在实际的应用中,由于噪声环境的存在,以及远距离识别,给语音唤醒带来了不小的挑战。另外由于硬件设备对内存大小、计算资源... 详细信息

语音唤醒（Voice Wakeup）主要在智能音箱等设备上使用,是人机交互的新入口,也是智能语音领域的重要研究方向。在实际的应用中,由于噪声环境的存在,以及远距离识别,给语音唤醒带来了不小的挑战。另外由于硬件设备对内存大小、计算资源和耗电量等性能的要求,也需要我们不断改进语音唤醒的系统性能。针对这些问题,本文研究了基于深度超向量和基于迁移学习的语音唤醒系统,致力于改善语音唤醒的性能。本文的工作如下:1、通过对DNN-HMM模型的输入帧数、模型维度等参数的优化来提升语音唤醒的效果。并对干净数据进行加噪和远场处理,从数据源头来提升系统性能。最后通过稀疏化来提升训练速度。2、针对语音唤醒的登记和识别,在改进DTW的方式下,提出基于深度超向量的登记和测试方法,并采用了cosine距离来衡量模板的匹配程度。3、将基于迁移学习的方法应用于语音唤醒,通过老师模型的知识来指导学生模型的训练,这是通过软标签的提取来实现的,以此提升语音唤醒的识别效果。4、将语音唤醒系统在ARM平台上实现,通过端点检测来输入语音流,实现唤醒与命令词识别两个功能,并给出语音提示的交互过程。

关键词：语音唤醒 cosine距离深度超向量迁移学习

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面向内容异常的视频过滤与识别技术研究

面向内容异常的视频过滤与识别技术研究

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作者：赵海莉西藏民族大学

学位级别：硕士

随着平安城市建设和信息化建设需求的快速发展,城市规划建设实现了全方位电子视频监控,网络视频数量呈爆发式增长。如何对海量视频数据进行智能过滤和识别,成为当前视频安防监控系统和网络安全领域的核心任务,智能视频识别技术对城市安... 详细信息

随着平安城市建设和信息化建设需求的快速发展,城市规划建设实现了全方位电子视频监控,网络视频数量呈爆发式增长。如何对海量视频数据进行智能过滤和识别,成为当前视频安防监控系统和网络安全领域的核心任务,智能视频识别技术对城市安全管控和网络环境治理具有重要意义。本文针对异常内容的视频过滤和识别中,涉及的时空序列信息利用不足、细微动作感知困难、异常样本稀缺和行为偶发等问题展开研究,主要贡献如下:(1)针对时空序列信息利用不足、难以捕捉细微运动等问题,提出了基于光流特征增强时空特征的视频过滤方法。该方法先融合Fusion Net和LSTM构建时空特征网络,然后引入光流特征增强对模型进一步优化。为了进一步提高模型的鲁棒性,使用了Fusion Net-LSTM和Patch GAN进行对抗训练,通过表观和图像结构相似度约束逼近真实帧来优化目标函数。最后,使用基于PSNR的平均归一化分数计算异常得分差距,降低了序列误差。(2)针对视频过滤方法中不能识别具体异常行为和异常样本的稀缺性问题,引入度量学习的思想,设计用于小样本量下的视频内容异常识别网络EBML。EBML网络先经过Efficient Net网络进行特征提取,引入改进的Bi FPN,缓解网络过多带来的特征损失和信息丢失。同时,增强了Bi FPN融合低层语义信息的能力。然后通过将可缩放的cosine距离度量引入Bi FPN-Efficien Net的softmax中,使得同类间特征差距不断缩小,异类间特征差距不断增大,增强小样本下的识别精度。最后,通过全局通道剪枝和常量通道消除对EBML模型进行轻量化,在保证识别精度的同时有效压缩模型体积,满足识别实时性。(3)设计并实现了一个基于异常内容的视频识别的行为识别系统。该系统利用Docker容器为客户端建立了一个模型所需要的环境,当识别模型在环境中运行时,将设置开放端口,用户使用Python脚本请求服务。能够实现对图像数据、视频数据以及摄像头实时捕捉的数据进行异常行为识别。

关键词：异常识别视频帧预测光流特征 cosine距离模型剪枝

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结合相似性测度与随机森林的个人信用评估模型

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重庆工商大学学报（自然科学版） 2022年第3期39卷 54-60页

作者：都珂珂张玥赵凯安徽工程大学数理与金融学院安徽芜湖241000

针对客户信用数据款项维度多、数量大、复杂性等问题,提出了一种基于相似性度量的多视角决策融合个人信用评估方法。该方法创新点在于能够细致地考虑不同信用数据的几何形状,多角度划分数据,并进行相似性匹配,此外充分运用随机森林能够... 详细信息

针对客户信用数据款项维度多、数量大、复杂性等问题,提出了一种基于相似性度量的多视角决策融合个人信用评估方法。该方法创新点在于能够细致地考虑不同信用数据的几何形状,多角度划分数据,并进行相似性匹配,此外充分运用随机森林能够进行特征提取的自洽性使得模型的准确性与稳健性同步得到了提高。在UCI数据集上的实验结果表明:3种距离测度在进行特征提取与异常值去除后,性能均得到了大幅提升,且识别率的波动区间相对于数据预处理前显著缩小,展现了优化后的模型具有更强的稳健性;融合3种测度的决策可以多角度地综合信用信息,使得识别性能较单一测度显著优化,且与其他经典组合方法比较性能更佳;将随机森林与距离测度相组合应用于个人信用评估领域为个人信用评估方法的多样性增添了新的经验。

关键词：随机森林 Hamming距离 Chebyshev距离 cosine距离多视角决策融合

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基于统计分布信息的上市公司随机缺失数据的KNN插补

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安徽工程大学学报 2023年第4期38卷 90-94页

作者：李夏汪晓云丁沈杰张玥安徽工程大学数理与金融学院安徽芜湖241000

数据缺失会为上市公司财务状况分析带来挑战。上市公司财务数据是兼具横截面和时间两个维度的面板数据,包含更多的统计分布信息。本文分别从多项式流形、参数假设检验、信息量3个视角,提出基于cosine距离、HotellingT^(2)统计量、Jensen... 详细信息

数据缺失会为上市公司财务状况分析带来挑战。上市公司财务数据是兼具横截面和时间两个维度的面板数据,包含更多的统计分布信息。本文分别从多项式流形、参数假设检验、信息量3个视角,提出基于cosine距离、HotellingT^(2)统计量、Jensen-Shannon散度的3种KNN插补法,并对2021年第3季度至2022年第一季度的财务数据随机缺失状态下的插补性能进行验证。结果表明,缺失率较低时,cosine距离的插补性能最优;缺失率较高时,HotellingT^(2)度量的插补性能最好。

关键词：随机缺失 cosine距离 HotellingT^(2)统计量 Jensen-Shannon散度

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