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基于音色单元分布的音乐结构分析

声学学报 2010年第2期35卷 276-281页

作者：李相莲李明刘若伦颜永红山东大学威海分校威海264209 中国科学院声学研究所中科信利语音实验室北京100190

音乐的结构是音乐作品表达作者思想的一种重要形式,也是听众理解音乐作品内涵的有效途径。本文研究了基于音乐特征的音色单元建模方法,研究了在fisher准则下,根据局部范围音色单元的分布,采用非监督聚类方法分析音乐的结构。实验结果证... 详细信息

音乐的结构是音乐作品表达作者思想的一种重要形式,也是听众理解音乐作品内涵的有效途径。本文研究了基于音乐特征的音色单元建模方法,研究了在fisher准则下,根据局部范围音色单元的分布,采用非监督聚类方法分析音乐的结构。实验结果证明了基于离散余弦变换的音色特征,用音色单元分布聚类算法进行音乐结构分析的有效性。

关键词：音乐作品结构分析音色单元 fisher准则离散余弦变换建模方法聚类方法

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基于图像增强的瓷质绝缘子灰密程度检测方法

电力系统自动化 2018年第14期42卷 151-157页

作者：黄新波杨璐雅张烨曹雯李立浧西安工程大学电子信息学院陕西省西安市710048 华南理工大学电力学院广东省广州市510641

由于雾天、光线较暗等恶劣现场条件下采集到的绝缘子图像清晰度与可读性较低,绝缘子目标及盘面区域色彩特征的提取较难,导致现有的可见光图像污秽检测方法不具备通用性,为此提出了一种基于图像增强的瓷质绝缘子灰密程度检测方法。先用... 详细信息

由于雾天、光线较暗等恶劣现场条件下采集到的绝缘子图像清晰度与可读性较低,绝缘子目标及盘面区域色彩特征的提取较难,导致现有的可见光图像污秽检测方法不具备通用性,为此提出了一种基于图像增强的瓷质绝缘子灰密程度检测方法。先用改进的带颜色恢复的多尺度Retinex(MSRCR)算法对采集到的绝缘子图像进行增强,提高图像的清晰度和对比度;然后,采用二维最小误差法结合形态学滤波分割提取出绝缘子盘面区域,分别提取6个通道的均值、最大值、最小值等7个特征量并用fisher准则函数筛选出分类能力较强的特征Smean,Smax,Svar作为灰密程度判别特征;最后,用思维进化算法(MEA)优化反向传播(BP)神经网络进行仿真预测。实验结果表明,概率神经网络和粒子群优化算法优化BP神经网络的判别准确率分别为88.00%和93.00%,而所提方法的准确率可达95.00%,可以准确判别恶劣条件下的绝缘子灰密程度。

关键词：绝缘子带颜色恢复的多尺度Retinex算法特征提取 fisher准则反向传播神经网络灰密程度检测

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基于二元传感器网络的多源定位研究

通信学报 2011年第10期32卷 158-165页

作者：程龙吴成东张云洲贾子熙纪鹏东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016

针对多源定位模型计算比较复杂的情况,基于Neyman-Pearson准则对二元传感器网络的多源探测模型进行了研究,然后在2个信号源的情况下,提出利用fisher准则将传感器分为两部分,每部分传感器与相应信号源对应,并在此基础上提出利用加权减负... 详细信息

针对多源定位模型计算比较复杂的情况,基于Neyman-Pearson准则对二元传感器网络的多源探测模型进行了研究,然后在2个信号源的情况下,提出利用fisher准则将传感器分为两部分,每部分传感器与相应信号源对应,并在此基础上提出利用加权减负加正(WSNAP,weighted subtract on negative add on positive)算法对多信号源进行定位计算。仿真结果表明:fisher准则能以较高的正确率的将报警传感器分为两部分;与质心算法和加正(AP,add positive)算法相比较,所提出的方法计算复杂度较低、定位精度更高,并利用数据库对文中的结论进行了验证。

关键词：无线传感器网络多目标定位二元传感器 Neyman-Pearson准则 fisher准则

基于分数阶Hilbert变换的模拟电路双层故障特征提取方法

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电工技术学报 2010年第6期25卷 150-154页

作者：罗慧王友仁崔江南京航空航天大学自动化学院南京210016

利用分数阶p值的灵活性和解析信号能提取信号的细部特征,本文提出基于分数阶Hilbert变换的模拟电路双层故障特征提取新方法,提取分数阶Hilbert变化后解析信号的幅值、相位和瞬时频率的熵值作为特征值。首先根据fisher准则和遗传算法找... 详细信息

利用分数阶p值的灵活性和解析信号能提取信号的细部特征,本文提出基于分数阶Hilbert变换的模拟电路双层故障特征提取新方法,提取分数阶Hilbert变化后解析信号的幅值、相位和瞬时频率的熵值作为特征值。首先根据fisher准则和遗传算法找到正常样本与其他故障样本之间区分性最大的最优分数阶p1值,提取特征后用二类支持向量机SVM诊断出正常样本,然后采用相同的方法找出不同故障样本之间区分性最大的最优分数阶p2值,提取特征后用多类SVM诊断出各类故障样本。实验结果表明该方法能有效提高故障诊断的准确率。

关键词：分数阶Hilbert变换 fisher准则模拟电路故障诊断特征提取

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基于优化肌电特征的无声语音信号识别

东北大学学报（自然科学版） 2006年第10期27卷 1095-1097页

作者：王旭贾雪琴李景宏杨丹东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

提出了一种基于遗传算法(GA)和fisher投影的最佳可鉴别基的求解方法.将原始特征向量向着最佳可鉴别基投影可得到具有最佳可分性的新的特征向量.从颧肌和二腹肌前腹的皮肤表面检测无声发出6个汉语元音的表面肌电信号(SEMG),以该肌电信号... 详细信息

提出了一种基于遗传算法(GA)和fisher投影的最佳可鉴别基的求解方法.将原始特征向量向着最佳可鉴别基投影可得到具有最佳可分性的新的特征向量.从颧肌和二腹肌前腹的皮肤表面检测无声发出6个汉语元音的表面肌电信号(SEMG),以该肌电信号的AR模型系数、倒谱系数和美尔倒谱系数作为原始特征向量.使用遗传算法找出了原始特征的次优组合,并组成新的特征向量.将GA找出的次优特征向量向着fisher最佳可鉴别基投影可得到最佳鉴别特征向量.最后用改进的BP神经网络作为分类器得到了较好的识别效果.

关键词：无声语音识别 fisher准则肌电特征遗传算法 BP神经网络

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多层卷积神经网络深度学习算法可移植性分析

哈尔滨工程大学学报 2020年第3期41卷 420-424页

作者：肖堃电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都611731

在现实环境下,出现恶意用户或攻击者对机器学习算法的攻击;在应用过程中,机器学习算法也会受到物体形状、位移、尺度、光照、背景等因素的影响。针对这些使用过程中所产生的安全性问题,本文提出了基于多层卷积神经网络深度学习算法的图... 详细信息

在现实环境下,出现恶意用户或攻击者对机器学习算法的攻击;在应用过程中,机器学习算法也会受到物体形状、位移、尺度、光照、背景等因素的影响。针对这些使用过程中所产生的安全性问题,本文提出了基于多层卷积神经网络深度学习算法的图像识别方法,并对其可移植性进行分析,通过对抗性训练提高模型泛化能力来防御对抗样例攻击。针对可用性攻击,在前向传播过程中,采用训练好的多层卷积神经网络深度学习模型自动提取输入图像特征,并利用模型权值共享、更新、下采样等操作对输入图像做降采样处理,降低计算复杂度;在反向传播过程中,利用delta法则和fisher准则,以及基于类内距离和类间距离的能量约束函数实时调整多层卷积神经网络深度学习模型参数,计算模型输出层各个输出单元的残差,使模型权值能够更加快速收敛到有利于图像识别的最优值。测试结果表明:多层卷积神经网络深度学习算法在图像识别领域的应用具有识别准确率和鲁棒性较高,耗时较短的优点,从理论和实验2方面证明了算法的可移植性。

关键词：多层卷积神经网络深度学习算法可移植性分析图像识别拟合效果 delta法则 fisher准则

基于极化散射参数与fisher-OPCE的监督目标分类

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清华大学学报（自然科学版） 2011年第12期51卷 1782-1786页

作者：殷君君安文韬杨健清华大学电子工程系北京100084

该文提出了基于fisher准则相对最优极化(fisher-OPCE)的监督极化SAR图像的分类方法。首先,结合广义相对最优极化的思想,利用3个反映目标极化散射特性的参数对fisher-OPCE进行了改进。以改进的模型为基础,提出了一种类似单边二叉树的分... 详细信息

该文提出了基于fisher准则相对最优极化(fisher-OPCE)的监督极化SAR图像的分类方法。首先,结合广义相对最优极化的思想,利用3个反映目标极化散射特性的参数对fisher-OPCE进行了改进。以改进的模型为基础,提出了一种类似单边二叉树的分类方法,以保证功率差别较大的两类地物的错分现象尽量小;其次利用极化参数组合的系数对分类结果进行了优化。利用NASA/JPL的AIRSAR系统对美国旧金山地区的实际观测数据进行分类,结果表明用此方法可以清晰的显示出分类地物的纹理信息,每类目标的散射特性保持一致,实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：极化SAR fisher准则相对最优极化(OPCE) 监督分类

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基于图像色彩特征融合的绝缘子污秽等级检测

同济大学学报（自然科学版） 2014年第10期42卷 1611-1617页

作者：金立军张达段绍辉姚森敬同济大学电子与信息工程学院上海201804 深圳供电局有限公司广东深圳518010

针对绝缘子污秽状态非接触检测问题,提出基于可见光图像RGB(red green blue)和HSI(hue saturation intensity)空间信息特征级融合的污秽等级检测方法.利用最佳熵阈值分割法(OET)提取绝缘子盘面区域,分别在RGB和HSI色彩空间进行特征计算... 详细信息

针对绝缘子污秽状态非接触检测问题,提出基于可见光图像RGB(red green blue)和HSI(hue saturation intensity)空间信息特征级融合的污秽等级检测方法.利用最佳熵阈值分割法(OET)提取绝缘子盘面区域,分别在RGB和HSI色彩空间进行特征计算,根据fisher准则进行特征选择,得到可以有效表征污秽状态的特征量,利用核主元分析(KPCA)对两个色彩空间特征的组合进行降维融合,得到三维融合特征向量,结合概率神经网络(PNN)实现污秽等级识别.实验分析表明,基于核主元分析的图像信息特征级融合能够全面地反映绝缘子污秽状态,与单独利用RGB或HSI特征进行识别相比,其准确率有显著提高,可以实现绝缘子污秽等级的有效识别,为绝缘子污闪防治提供了新的方法.

关键词：绝缘子污秽状态特征级融合 fisher准则核主元分析概率神经网络

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基于隐马尔科夫模型的道岔故障诊断方法

铁道学报 2018年第8期40卷 98-106页

作者：许庆阳刘中田赵会兵北京交通大学电子信息工程学院北京100044

针对国内外高速铁路的快速发展,道岔故障严重影响行车安全及运输效率,本文提出一种基于隐马尔科夫模型的道岔故障诊断方法,通过增加道岔设备的潜在故障状态,将道岔设备的状态进行多状态细分。采用基于fisher准则函数和主成分分析的方法... 详细信息

针对国内外高速铁路的快速发展,道岔故障严重影响行车安全及运输效率,本文提出一种基于隐马尔科夫模型的道岔故障诊断方法,通过增加道岔设备的潜在故障状态,将道岔设备的状态进行多状态细分。采用基于fisher准则函数和主成分分析的方法进行特征提取,矢量量化处理后,建立不同故障模式下的HMM模型,通过比较测试数据与训练得到的不同HMM模型的匹配值进行故障诊断。利用京广铁路长沙南某型号道岔连续动作功率数据,对模型的性能进行测试,完成了故障诊断的实现与验证。仿真结果表明,采用四维特征信息时,其训练时间相对于其他机器学习方法有了较大提高,正确率达到90%以上,且该方法将道岔状态进行细分,通过分析每种状态之间的状态转移,可以预测道岔故障,从而进行道岔设备健康状态监测。

关键词：故障诊断道岔隐马尔科夫模型 fisher准则主成分分析