检索结果-内蒙古大学图书馆

清华大学学报（自然科学版） 2006年第1期46卷 74-77页

作者：刘建郑方吴文虎清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京10084

为了在任意采样率下都可以高效、准确地进行基音周期提取,提出基于归一化幅度差平方和函数的基音周期提取算法。导出高效计算幅度差平方和函数的方法,时间复杂度是O(N lbN),给出该函数的归一化定义。归一化幅度差平方和函数的取值反映... 详细信息

为了在任意采样率下都可以高效、准确地进行基音周期提取,提出基于归一化幅度差平方和函数的基音周期提取算法。导出高效计算幅度差平方和函数的方法,时间复杂度是O(N lbN),给出该函数的归一化定义。归一化幅度差平方和函数的取值反映语音信号的非周期性程度,由此定义了基音周期的状态损失函数和转移损失函数,从而能在后处理过程中利用V iterb i算法,确定最优的基音周期序列。实验结果表明:与通用基音提取算法相比,在保证实时性的基础上错误率降低了9.31%,证明使用该算法提高了基音周期提取的准确率。

关键词：语音信息处理基音周期提取幅度差平方和函数 Viterbi算法

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支持向量机的训练算法

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清华大学学报（自然科学版） 2003年第1期43卷 120-124页

作者：李建民张钹林福宗清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

大量数据下支持向量机(SVM)的训练算法是SVM研究的一个重要方向和广大研究者关注的焦点。该文回顾了近几年来这一领域的研究情况。该文从分析SVM训练问题的实质和难点出发,结合目前一些主要的SVM训练方法及它们之间的联系,重点阐述当前... 详细信息

大量数据下支持向量机(SVM)的训练算法是SVM研究的一个重要方向和广大研究者关注的焦点。该文回顾了近几年来这一领域的研究情况。该文从分析SVM训练问题的实质和难点出发,结合目前一些主要的SVM训练方法及它们之间的联系,重点阐述当前最有代表性的一种算法——序贯最小优化(SMO)算法及其改进算法。从中可以看到,包括SMO在内的分解算法通过求解一系列规模较小的子问题逐步逼近最优解,从而避免存储整个Hessian矩阵,是解决大规模SVM训练问题的主要方法。而工作集的选择对于分解算法的收敛与否和收敛速度至关重要。

关键词：训练算法支持向量机分解算法序贯最小优化统计学习理论凸规划非增量算法

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非冗余机械臂奇异路径跟踪算法

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清华大学学报（自然科学版） 2003年第4期43卷 495-498页

作者：连广宇孙增圻清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

非冗余机械臂跟踪设定路径时 ,奇异点上 Jacobian矩阵降秩 ,基于 Jacobian逆的运动规划方法将失效。针对此问题提出一种精确跟踪奇异路径的算法 ,把路径跟踪问题化为非线性特征值问题 ,用数值方法求解路径跟踪方程 ,得到以扩展空间解曲... 详细信息

非冗余机械臂跟踪设定路径时 ,奇异点上 Jacobian矩阵降秩 ,基于 Jacobian逆的运动规划方法将失效。针对此问题提出一种精确跟踪奇异路径的算法 ,把路径跟踪问题化为非线性特征值问题 ,用数值方法求解路径跟踪方程 ,得到以扩展空间解曲线弧长为参数的逆运动学解 ,而关节轨迹可规划为弧长参数的任意函数。算法采用自适应步长和一阶模型预测方法 ,具有较低计算复杂性和较快收敛速度。给出一个仿真算例。

关键词：非冗余机械臂路径跟踪运动学奇异点运动规划逆运动学解轨迹规划机器人学

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口语对话系统EasyNav中的省略分析

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清华大学学报（自然科学版） 2002年第1期42卷 88-91页

作者：黄寅飞郑方苏毅李芳徐明星吴文虎清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

为解决口语对话系统 Easy Nav中大量出现的语境省略现象 ,提出了用于刻画关注状态的主题结构 ,其动态生成的特点适合于在用户主导的场景下 ,对主题的变化进行建模。通过分析省略现象与指代现象的不同与联系 ,将指代分析的指导理论与处... 详细信息

为解决口语对话系统 Easy Nav中大量出现的语境省略现象 ,提出了用于刻画关注状态的主题结构 ,其动态生成的特点适合于在用户主导的场景下 ,对主题的变化进行建模。通过分析省略现象与指代现象的不同与联系 ,将指代分析的指导理论与处理流程延伸到省略分析中 ,从原先以句法结构信息为主进行省略分析 ,扩展到以语义知识和会话因素为主。提出的进行省略分析的主题结构方法 ,不仅使处理各种省略成分的方法统一 ,而且将片断型省略。

关键词：省略分析口语对话系统自然语言理解会话语义句法结构主题结构方法

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基于超立方体覆盖的构造性网络学习算法

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清华大学学报（自然科学版） 2003年第1期43卷 97-100页

作者：谌卫军林福宗李建民张钹清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

该文提出了一种基于超立方体覆盖的构造性神经网络学习算法,以解决二值型输入变量的K分类问题。该算法分两步来动态地构造一个三层前馈网络。首先,对于每一类的所有训练样本,用尽可能少的超立方体来覆盖它们,并为每一个超立方体构造一... 详细信息

该文提出了一种基于超立方体覆盖的构造性神经网络学习算法,以解决二值型输入变量的K分类问题。该算法分两步来动态地构造一个三层前馈网络。首先,对于每一类的所有训练样本,用尽可能少的超立方体来覆盖它们,并为每一个超立方体构造一个隐层单元;其次,用"或"操作把这些隐单元连接到相应的输出单元上。文章给出了相应的理论分析和一个具体的实现。实验结果表明,该算法优于常用的一些归纳学习算法。

关键词：构造性网络学习算法人工神经网络构造法超立方体覆盖 BP算法 K分类二值型输入变量

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一种基于Linux的车用实时操作系统

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清华大学学报（自然科学版） 2004年第1期44卷 78-80,84页

作者：蔡俊良孙晓民清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

为了提供一个开放、自主、实用的汽车电子软件开发平台,在结合OSEK(汽车电子的开放式系统及接口)规范和Linux操作系统的基础上设计了车用实时操作系统OSEKLinux。OSEK规范定义的小型实时操作系统与Linux差别较大,OSEKLinux基于Linux通... 详细信息

为了提供一个开放、自主、实用的汽车电子软件开发平台,在结合OSEK(汽车电子的开放式系统及接口)规范和Linux操作系统的基础上设计了车用实时操作系统OSEKLinux。OSEK规范定义的小型实时操作系统与Linux差别较大,OSEKLinux基于Linux通过采用实时策略、重写任务调度算法、增加OSEK适配层、为用户提供OSEK编程环境来达到兼容OSEK规范。OSEKLinux按照功能的不同被设计成两类:无文件系统基本型和带文件系统增强型。OSEKLinux的设计在PC机上基于RTLinux和Redhat7.1平台已经得到了实现和验证。

关键词： Linux操作系统车用实时操作系统 0SEK规范汽车电子控制软件开放式系统

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分支点邻域内的奇异路径跟踪

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机器人 2003年第1期25卷 48-52页

作者：连广宇孙增圻清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

在非冗余机械臂运动学的分支奇异点邻域内 ,由于出现逆运动学解的分支现象 ,用基于零空间的拟弧长法求解路径跟踪问题会遇到困难 .为此 ,本文通过计算分支点的局部模型 ,提出从分支点开始向两侧延拓的解曲线计算方法 ,有效地完成了路径... 详细信息

在非冗余机械臂运动学的分支奇异点邻域内 ,由于出现逆运动学解的分支现象 ,用基于零空间的拟弧长法求解路径跟踪问题会遇到困难 .为此 ,本文通过计算分支点的局部模型 ,提出从分支点开始向两侧延拓的解曲线计算方法 ,有效地完成了路径跟踪求解。

关键词：奇异路径跟踪分支点奇异点非冗余机械臂运动学

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处理连续变量的Bayes分类方法

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清华大学学报（自然科学版） 2003年第1期43卷 75-78页

作者：田凤占张宏伟陆玉昌石纯一清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

用离散化方法处理连续变量的Bayes分类方法存在着离散区段个数不好确定、无法利用某些先验信息以及会或多或少降低分类精度等问题。针对上述问题,论文提出将概率密度估计技术应用于连续变量Bayes分类,研究了如何直接利用参数化方法、非... 详细信息

用离散化方法处理连续变量的Bayes分类方法存在着离散区段个数不好确定、无法利用某些先验信息以及会或多或少降低分类精度等问题。针对上述问题,论文提出将概率密度估计技术应用于连续变量Bayes分类,研究了如何直接利用参数化方法、非参数化方法以及半参数化方法构造连续变量的Bayes分类器,最后分析了3种构造分类器方法的优缺点,为构造连续变量的Bayes分类器和Bayesian网络分类器奠定了理论基础。计算实例表明所述方法是可行的和有效的。

关键词： Bayes分类方法离散化方法 Bayes分类器信息处理 Bayesian网分类器连续变量

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模仿市场机制学习复杂问题的自动求解

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清华大学学报（自然科学版） 2001年第7期41卷 87-89,105页

作者：徐旭明孙增圻叶榛清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

市场经济模型是智能系统自主学习复杂问题自动求解的一种有希望的解决途径。对市场经济模型作了改进 ,提出了在系统进化的同时允许个体自主学习的思想 ,并对这种方法的基本原理 ,存在的优点和问题等内容进行了研究。实验表明 ,这种方法... 详细信息

市场经济模型是智能系统自主学习复杂问题自动求解的一种有希望的解决途径。对市场经济模型作了改进 ,提出了在系统进化的同时允许个体自主学习的思想 ,并对这种方法的基本原理 ,存在的优点和问题等内容进行了研究。实验表明 ,这种方法不但能够有效解决一些普通智能算法无法解决的难题 ,能够给出针对一类问题的通用算法。

关键词：市场经济模型进化学习多智能体系统自主学习学习复杂问题学习效率

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用动态Bayesian网络建立宏观经济系统模型

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清华大学学报（自然科学版） 2004年第9期44卷 1256-1259页

作者：田凤占陆玉昌清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

针对限制动态 Bayesian网络方法应用的 Markov假设和转移概率时不变假设 ,研究了如何利用部分观测信息建立宏观经济系统的 Markov模型以及如何建立转移概率具有时变特性的宏观经济系统模型。对不满足 Markov假设的演化过程 ,通过在模型... 详细信息

针对限制动态 Bayesian网络方法应用的 Markov假设和转移概率时不变假设 ,研究了如何利用部分观测信息建立宏观经济系统的 Markov模型以及如何建立转移概率具有时变特性的宏观经济系统模型。对不满足 Markov假设的演化过程 ,通过在模型中添加隐藏变量建立 Markov模型 ,并对 EM- EA算法进行扩展 ,使之用于带隐藏变量的动态 Bayesian网络的学习。对不满足时不变性的转移概率 ,应用多项式拟合方法直接从数据构造时变转移概率模型。

关键词：动态Bayesian网络 Markov假设转移概率隐藏变量多项式拟合

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