检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2011年第8期38卷 212-213,256页

作者：罗宪华杨大利徐明星徐露北京信息科技大学计算机学院北京100101 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清华信息科学与技术国家实验室北京100084

在语音情感识别中,如何选取有效的情感特征是识别过程的重要环节。迄今为止,一些常用的特征选择算法虽然能够帮助提高识别性能,但也存在理论性不强、随机性高、计算量大的缺点。因此提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征选择方法,亦即... 详细信息

在语音情感识别中,如何选取有效的情感特征是识别过程的重要环节。迄今为止,一些常用的特征选择算法虽然能够帮助提高识别性能,但也存在理论性不强、随机性高、计算量大的缺点。因此提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征选择方法,亦即对原始特征集合先进行PCA变换,再利用变换矩阵分析出原始特征进行变换时各自的权重,最后根据权重的大小对原始特征进行选择。实验结果表明,选择出的特征对识别率具有较大的贡献,属于重要特征。

关键词：情感识别特征选择主成分分析

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面向匹配决策问题的漏整合神经元稀疏ESN网络

面向匹配决策问题的漏整合神经元稀疏ESN网络

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2011年中国智能自动化会议

作者：杨博程振波邓志东清华大学计算机系清华信息科学与技术国家实验室(筹)智能技术与系统国家重点实验室，北京 100084

为了对匹配决策问题进行建模与预测，提出了一种具有更多神经生理学特征的稀疏回声状态网络(ESN)，并基于在线监督学习方法对网络进行训练。为了评估网络的匹配决策性能，设计了三组测试数据集对网络性能进行测试，并提出了一种基于网... 详细信息

为了对匹配决策问题进行建模与预测，提出了一种具有更多神经生理学特征的稀疏回声状态网络(ESN)，并基于在线监督学习方法对网络进行训练。为了评估网络的匹配决策性能，设计了三组测试数据集对网络性能进行测试，并提出了一种基于网络期望输出与实际输出序列最大相关系数的评价方法。仿真结果表明，新模型只需要较少的训练时间即可获得较好的决策性能，且对发放时间间隔、平移和网络噪声具有较好的鲁棒性。

关键词：回声状态网络漏整合神经元匹配决策性能性能评价

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基于互联网自然标注资源的自然语言处理

基于互联网自然标注资源的自然语言处理

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中国中文信息学会成立三十周年学术年会

作者：孙茂松清华大学计算机科学与技术系清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京 100084

该文提出了“基于互联网自然标注资源的自然语言处理”的学术思想，并从自然标注资源的定义和基本类型、基于自然标注资源的计算、方法论层面上的初步思考等三个角度对这一学术思想进行了初步的阐发。最后指出了其中的一个基础问题;如... 详细信息

该文提出了“基于互联网自然标注资源的自然语言处理”的学术思想，并从自然标注资源的定义和基本类型、基于自然标注资源的计算、方法论层面上的初步思考等三个角度对这一学术思想进行了初步的阐发。最后指出了其中的一个基础问题;如果我们把全部自然标注资源所能提供的全部信息或知识都以一种系统的方式用到了极致，并且把它们最大限度地有机集成起来，机器能否如愿以偿地获得对自然语言一定深度的理解呢？

关键词：自然标注互联网自然语言处理

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越汉双语句子自动对齐研究初步

越汉双语句子自动对齐研究初步

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第十一届全国计算语言学学术会议

作者：陈坚忠李鹏孙茂松智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)清华大学计算机系

句子级对齐双语语料是自然语言处理的重要资源之一,对于机器翻译、跨语言检索、双语词典编纂等研究有很大应用价值。关于自动句子对齐的研究主要针对于英语、法语、汉语等语言,据我们所知,尚未见到针对越南语-汉语的相关研究。本文考查... 详细信息

句子级对齐双语语料是自然语言处理的重要资源之一,对于机器翻译、跨语言检索、双语词典编纂等研究有很大应用价值。关于自动句子对齐的研究主要针对于英语、法语、汉语等语言,据我们所知,尚未见到针对越南语-汉语的相关研究。本文考查了使用不同参数时,基于长度的句子对齐算法、Champollion算法在越南语-汉语双语文本上的效果,并根据汉字与越南语音节间的独特对应关系对Champollion算法进行了改进,获得了更好的对齐效果。

关键词：越汉句子自动对齐

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基于维基百科层次分类框架的主题推荐系统的研究

基于维基百科层次分类框架的主题推荐系统的研究

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第十一届全国计算语言学学术会议

作者：谢科刘奕群岑荣伟马少平茹立云杨磊智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹) 清华大学计算机系

在用户使用互联网的过程中,并不一定经常持有明确的目的性,比如浏览新闻网站时用户可能会被各种不同主题的新闻链接所吸引。但是总体来说,特定用户的兴趣在一段时期内来讲,是趋于固定的。如果能在用户点击日志中,识别其可能感兴趣的主题... 详细信息

在用户使用互联网的过程中,并不一定经常持有明确的目的性,比如浏览新闻网站时用户可能会被各种不同主题的新闻链接所吸引。但是总体来说,特定用户的兴趣在一段时期内来讲,是趋于固定的。如果能在用户点击日志中,识别其可能感兴趣的主题,同时预测其感兴趣的其他主题或条目,可以帮助用户"探索"他们可能感兴趣的内容。随着推荐系统领域的发展,电影推荐以及音乐推荐已趋近成熟,但此类研究多是建立在已有数据集上,从来没有过对用户点击行为进行分析并做出浏览推荐的研究。本文作者从某浏览器点击记录中,提取出部分用户的浏览记录,分析并整理为实验所用的数据集。同时,我们提出了一种简单有效的框架,即通过对用户点击链接文本的分析,利用汉语维基百科建立索引并分析用户的兴趣,采用协同过滤算法预测用户可能感兴趣的其他主题。通过实验,我们的推荐框架可以较好地描述用户兴趣,即使用简单的协同过滤算法也可以达到良好效果。同时我们的算法运算速度快,可对用户兴趣发掘、文本分类及协同过滤相关的研究领域产生一定的指导意义。

关键词：兴趣发掘浏览推荐推荐系统

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基于离散粒子群算法的航天器在轨服务任务分配问题研究

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计算机测量与控制 2011年第11期19卷 2747-2751页

作者：张琪新孙富春叶文闵海波海军航空工程学院控制工程系中国烟台264001 清华大学计算机科学与技术系中国北京100084 智能技术与系统国家重点实验室中国北京100084 海军航空工程学院兵器科学与技术系

航天器任务分配对于提高多颗服务航天器之间的协同工作效率具有十分重要的意义;针对服务航天器协同目标分配问题特点,提出了一种基于离散粒子群算法的协同目标分配方法,设计了新的离散粒子群位置和速度更新公式,综合分析影响目标卫星价... 详细信息

航天器任务分配对于提高多颗服务航天器之间的协同工作效率具有十分重要的意义;针对服务航天器协同目标分配问题特点,提出了一种基于离散粒子群算法的协同目标分配方法,设计了新的离散粒子群位置和速度更新公式,综合分析影响目标卫星价值、服务航天器损耗以及距离消耗等3项关键指标因素,建立了在轨服务任务分配问题的数学模型;仿真结果表明:离散粒子群算法具有收敛速度快、寻优能力强等优点,能够有效地解决多约束条件下的服务航天器协同任务分配问题,特别是在大规模的任务分配中,该方法具有很强的优越性。

关键词：服务航天器任务分配离散粒子群算法

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欠驱动手指机构研究现状

欠驱动手指机构研究现状

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2011年中国智能自动化会议

作者：吴立成杨国胜孙增圻中央民族大学信息工程学院，北京，100081 清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室，北京，100084

对欠驱动手指机构及其设计与分析等方面的理论研究现状进行文献综述和详细的分析，指出有待进一步研究的关键问题。在此基础上对欠驱动手指机构的下一步研究进行了展望。

关键词：机器人欠驱动手指机构结构设计

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欠驱动手指机构研究现状

欠驱动手指机构研究现状

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2011年中国智能自动化学术会议

作者：吴立成杨国胜孙增圻中央民族大学信息工程学院清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室

对欠驱动手指机构及其设计与分析等方面的理论研究现状进行文献综述和详细的分析,指出有待进一步研究的关键问题。在此基础上对欠驱动手指机构的下一步研究进行了展望。

关键词：机器人手指欠驱动手指机构研究现状

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基于分布式虚拟现实的高超声速飞行器仿真系统

基于分布式虚拟现实的高超声速飞行器仿真系统

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2011年中国智能自动化会议

作者：罗熊孙增圻郭国庆北京科技大学计算机与通信工程学院，北京 100083 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

针对高超声速飞行器X-38，基于Java和虚拟现实建模语言(VRML)，提出并具体实现了一个基于客户机/服务器模型的分布式虚拟仿真系统，重点讨论了其中的三维场景建立与动作事件建模、分布式网络结构设计与数据库管理、场景接口实现等关键... 详细信息

针对高超声速飞行器X-38，基于Java和虚拟现实建模语言(VRML)，提出并具体实现了一个基于客户机/服务器模型的分布式虚拟仿真系统，重点讨论了其中的三维场景建立与动作事件建模、分布式网络结构设计与数据库管理、场景接口实现等关键技术。虚拟仿真系统实际运行效果良好。该系统具有良好的可移植性和可扩展性，易于大规模部署，也可方便地进行二次开发。

关键词：高超声速飞行器虚拟现实技术仿真系统技术分析

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回声状态网络的研究进展

回声状态网络的研究进展

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2011年中国智能自动化会议

作者：罗熊黎江孙增圻北京科技大学计算机与通信工程学院，北京 100083 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

回声状态网络是近年来新兴的一种递归神经网络，独特而简单的训练方式以及高精度的训练结果已使其成为当前研究的热点之一。在该网络中，引入了储备池计算模式这一新的神经网络的建设方案，克服了之前网络模型基于梯度下降的学习算法所... 详细信息

回声状态网络是近年来新兴的一种递归神经网络，独特而简单的训练方式以及高精度的训练结果已使其成为当前研究的热点之一。在该网络中，引入了储备池计算模式这一新的神经网络的建设方案，克服了之前网络模型基于梯度下降的学习算法所难以避免的收敛慢和容易陷入局部极小等问题。围绕这种新型网络结构，国内外许多学者开展了多样的研究。本文全面深入介绍了回声状态网络这一新兴技术，讨论了回声状态网络的优缺点，并综合近年的研究现状，总结了回声状态网络的主要研究工作进展和未来的研究方向。

关键词：回声状态网络储备池计算模式优化设计性能评价

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