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Study on Documents ofCampus Network
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作者 万伟太 杨林 宋为 《International Journal of Mining Science and Technology》 SCIE EI 1997年第2期66-69,共4页
Campus network establishment belongs to the field of system engineering. It is necessary to carry on cooperation among departments. Standardization is the key to solve the problem, and its core is standardization of d... Campus network establishment belongs to the field of system engineering. It is necessary to carry on cooperation among departments. Standardization is the key to solve the problem, and its core is standardization of documents. Therefore, this paper will be concentrated on the discussion of relevant problems in combination with our campus network practice. 展开更多
关键词 CAMPUS network ENGINEERING document
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Research and Analysis of Grammatical Error Correction Technology for Chinese Documents
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作者 Wei Jin Feng Jiang +2 位作者 Xiulai Wang Ningling Ma Yutao Zhang 《Journal of Computer and Communications》 2024年第8期202-223,共22页
With the widespread use of Chinese globally, the number of Chinese learners has been increasing, leading to various grammatical errors among beginners. Additionally, as domestic efforts to develop industrial informati... With the widespread use of Chinese globally, the number of Chinese learners has been increasing, leading to various grammatical errors among beginners. Additionally, as domestic efforts to develop industrial information grow, electronic documents have also proliferated. When dealing with numerous electronic documents and texts written by Chinese beginners, manually written texts often contain hidden grammatical errors, posing a significant challenge to traditional manual proofreading. Correcting these grammatical errors is crucial to ensure fluency and readability. However, certain special types of text grammar or logical errors can have a huge impact, and manually proofreading a large number of texts individually is clearly impractical. Consequently, research on text error correction techniques has garnered significant attention in recent years. The advent and advancement of deep learning have paved the way for sequence-to-sequence learning methods to be extensively applied to the task of text error correction. This paper presents a comprehensive analysis of Chinese text grammar error correction technology, elaborates on its current research status, discusses existing problems, proposes preliminary solutions, and conducts experiments using judicial documents as an example. The aim is to provide a feasible research approach for Chinese text error correction technology. 展开更多
关键词 Chinese Text Error Judicial documents Neural network Deep Learning TRANSFORMER
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多向堆叠记忆网络在证件图像篡改检测中的应用 被引量:1
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作者 赵卫东 黄见 +1 位作者 张睿 吴乾奕 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第2期346-352,共7页
随着金融线上业务的迅猛发展,篡改图像信息的问题在风控环节频繁出现.然而,现有的篡改检测模型在处理证件图片的准确性和应对环境干扰方面亟需加强.为解决这一问题,本文提出了一种二阶段篡改检测模型:在第1阶段中,通过将简单堆叠长短期... 随着金融线上业务的迅猛发展,篡改图像信息的问题在风控环节频繁出现.然而,现有的篡改检测模型在处理证件图片的准确性和应对环境干扰方面亟需加强.为解决这一问题,本文提出了一种二阶段篡改检测模型:在第1阶段中,通过将简单堆叠长短期记忆网络改进为多方向堆叠记忆网络,弥补了篡改特征对比方向单一的问题,并且兼顾了图像的位置信息,从而提高篡改鉴别准确率.第2阶段是在初步确定篡改区域后,基于篡改区域外围多层邻域的纹理特征,以注意力机制为核心推测中心区域纹理特征值,再与原中心区域纹理特征值对比筛选假阳性区域.实验表明,本文的改进方法是有效的. 展开更多
关键词 篡改检测 证件图像 多向堆叠记忆网络 多邻域纹理特征
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民用无人机事故致因文本挖掘和社会网络分析
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作者 李柯 王东煌 罗帆 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第7期2709-2716,共8页
为明确民用无人机事故致因及其关联性,借助文本挖掘技术完成122份民用无人机事故报告的结构化处理,采用词频-逆文档频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)算法提取出23项事故致因关键词;运用社会网络分析(Social Net... 为明确民用无人机事故致因及其关联性,借助文本挖掘技术完成122份民用无人机事故报告的结构化处理,采用词频-逆文档频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)算法提取出23项事故致因关键词;运用社会网络分析(Social Network Analysis, SNA)方法和Gephi、Ucinet等软件构建民用无人机事故致因共现网络,完成网络中心性分析和核心边缘结构分析,以了解各事故致因节点的重要性和网络结构特征。结果表明:机械结构故障、动力系统故障等源自无人机自身的致因是造成事故的主要原因;飞行失控、检查不足、天气意外因素等8项致因位于致因网络的核心区域,归属于核心致因,其余15项为边缘致因;基于核心致因构建并分析核心-边缘致因集合,有助于为民用无人机事故防控提供对策建议,从而促进低空经济产业健康有序发展。 展开更多
关键词 安全工程 文本挖掘 社会网络分析 词频-逆文档频率 无人机事故
原文传递
论司法公共表达与“网库并行”案例发布模式的建构 被引量:4
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作者 张杰 《交大法学》 北大核心 2025年第1期68-85,共18页
司法公共表达是司法公开内容质效的提升,也与法律沟通存在区别。案例是司法公共表达的重要载体。一国案例发布模式应当根据法域特征、法治传统以及民众心理等综合选择,并契合司法公共表达效果予以优化。我国应当采取上级司法机关审核后... 司法公共表达是司法公开内容质效的提升,也与法律沟通存在区别。案例是司法公共表达的重要载体。一国案例发布模式应当根据法域特征、法治传统以及民众心理等综合选择,并契合司法公共表达效果予以优化。我国应当采取上级司法机关审核后选择性公开的方式发布案例。当前我国形成了“中国裁判文书网”发布文书案例和“人民法院案例库”收录典型案例的“网库并行”案例发布模式。以司法公共表达为视域,应当建构案例审核筛选、信息过滤、炒作规避、数据安全等机制,未来还应加强案例发布的立法保障和技术安全,强化案例发布形式内容的优化,在更高层面统筹建设“司法案例库”,实现更大范围公开案例,推进案例发布在司法公共表达中发挥更大作用。 展开更多
关键词 司法公共表达 司法案例 “网库并行” 人民法院案例库 中国裁判文书网
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图推理嵌入动态自注意力网络的文档级关系抽取 被引量:1
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作者 李云洁 王丹阳 +2 位作者 刘海涛 汪华东 汪培庄 《智能系统学报》 北大核心 2025年第1期52-63,共12页
文档级关系抽取是指从文档中抽取所有具有语义关系的实体对并判断其关系类别,与句子级关系抽取不同,这里实体关系的确定需要根据文档中多个句子推理得到。现有方法主要采用自注意力进行文档级关系抽取,但是运用自注意力进行文档级关系... 文档级关系抽取是指从文档中抽取所有具有语义关系的实体对并判断其关系类别,与句子级关系抽取不同,这里实体关系的确定需要根据文档中多个句子推理得到。现有方法主要采用自注意力进行文档级关系抽取,但是运用自注意力进行文档级关系抽取需要面临两个技术挑战:即长文本语义编码存在的高计算复杂度和关系预测需要的复杂推理建模,故提出一种图推理嵌入动态自注意力网络(graph reasoning embedded dynamic self-attention network,GSAN)模型。该模型借助门限词选择机制动态选择重要词计算自注意力实现对长文本语义依赖的高效建模,同时考虑以选择词为全局语义背景与实体候选、文档节点一起构建文档图,将文档图的图推理聚合信息嵌入到动态自注意力模块中,实现模型对复杂推理建模的能力。在公开的文档级关系数据集CDR和DocRED上的实验结果表明,文中提出的模型较其他基线模型有显著提升。 展开更多
关键词 文档级关系抽取 图推理 动态自注意力网络 自注意力机制 门限词选择机制 文档图 图注意力网络 关键词
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基于贝叶斯网络的图书馆文献精准检索算法 被引量:1
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作者 孙琳 金玉琴 王天一 《自动化技术与应用》 2025年第4期57-60,98,共5页
为提升图书馆文献检索效果,研究一种基于贝叶斯网络的图书馆文献精准检索算法。采用多分量模式设定检索术语,再计算权重,然后基于贝叶斯网络定性与定量分析图书馆文献,依据节点的相对独立性建立检索模型,获取检索节点与文献节点在概念... 为提升图书馆文献检索效果,研究一种基于贝叶斯网络的图书馆文献精准检索算法。采用多分量模式设定检索术语,再计算权重,然后基于贝叶斯网络定性与定量分析图书馆文献,依据节点的相对独立性建立检索模型,获取检索节点与文献节点在概念空间中的覆盖程度。将网格调度器应用在模型中划分检索任务,通过贝叶斯网络的有向无循环图处理依赖关系,根据检索术语的执行时间确定文献调度顺序,实现图书馆文献的精准检索。实验测试结果表示,所提方法应用下能够获取较高的查全率和查准率,结果接近于99.8%,具有应用效果。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 图书馆文献 精准检索
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面向垂直行业应用的5G网络安全标准:现状与展望 被引量:1
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作者 朱日丹 张子涵 +3 位作者 李文政 李嘉杰 许洪东 夏明华 《无线电通信技术》 北大核心 2025年第3期427-436,共10页
随着5G无线通信技术的快速发展,垂直行业应用正迎来前所未有的智能化转型机遇。5G技术凭借其高速率、低延迟和大规模连接的特性,为垂直行业的广泛应用提供了强大支持,暴露了在安全保护、信任模型以及系统开放能力等方面的潜在风险。深... 随着5G无线通信技术的快速发展,垂直行业应用正迎来前所未有的智能化转型机遇。5G技术凭借其高速率、低延迟和大规模连接的特性,为垂直行业的广泛应用提供了强大支持,暴露了在安全保护、信任模型以及系统开放能力等方面的潜在风险。深入分析了5G赋能垂直行业应用过程中面临的主要安全问题;详细梳理了5G网络安全架构的演进过程,重点讨论了从4G到5G的安全新特性以及3GPP安全标准体系的最新进展;提出了针对5G在垂直行业应用中的安全标准解决方案,旨在为行业提供科学、系统的安全保障框架;对未来基于AI的6G网络安全架构进行了展望。通过对现行网络安全标准的态势分析与对未来网络安全架构的技术展望,为5G技术的垂直行业应用提供了安全解决方案,为未来6G网络安全标准的制定提供了参考依据,有助于推动行业智能化转型过程中网络安全能力的提升。 展开更多
关键词 3GPP安全标准体系 5G无线通信 3GPP安全保障规范文档族 5G网络安全架构 内生安全
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一种基于Transformer的双流文档图像质量评价算法
9
作者 焦树恒 张善卿 《软件工程》 2025年第2期42-45,51,共5页
为了解决文档图像质量评价网络对图像特征提取不充分、评价指标不恰当等问题,提出了一种基于Transformer的双流文档图像质量评价算法。首先,利用Transformer提取图像特征,计算特征通道间注意力;其次,使用权重模块预测文档图像OCR(光学... 为了解决文档图像质量评价网络对图像特征提取不充分、评价指标不恰当等问题,提出了一种基于Transformer的双流文档图像质量评价算法。首先,利用Transformer提取图像特征,计算特征通道间注意力;其次,使用权重模块预测文档图像OCR(光学字符识别)准确率作为文档图像质量得分,使用CNN(卷积神经网络)提取文档全局特征,全连接后预测图像的自然图像得分;最后,将两者得分结合作为预测图像的质量得分。实验结果表明,基于Transformer的双流文档图像质量评价算法在数据集上的皮尔逊线性相关系数(PLCC)达到0.9045,史比尔曼等级相关系数(SROCC)达到0.8775,证明该算法可以预测出更符合人类视觉标准的文档图像质量分数。 展开更多
关键词 图像质量评价 文档图像 TRANSFORMER 神经网络
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基于改进OATA的物体打击事故致因-责任人关联分析
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作者 李珏 武诗怡 《工程研究——跨学科视野中的工程》 2025年第3期364-377,共14页
文本选取建筑行业125例物体打击事故调查报告,利用文本挖掘技术从中提取出28项事故致因,并融合词频-逆文档频率算法(TF-IDF)和TextRank算法计算出每个致因的权重值。依据相关规定归类出15类事故责任人,并利用社会网络分析方法构建责任... 文本选取建筑行业125例物体打击事故调查报告,利用文本挖掘技术从中提取出28项事故致因,并融合词频-逆文档频率算法(TF-IDF)和TextRank算法计算出每个致因的权重值。依据相关规定归类出15类事故责任人,并利用社会网络分析方法构建责任人关系网络,进而构建了职业事故树,分析了事故致因与责任人之间的关联。结果表明:事故相关施工人员普遍存在安全意识淡薄、违规操作、防护用品佩戴不到位和物体乱放的问题;事故现场管理人员普遍存在现场管理不到位、监督检查不到位、隐患整改不力和安全教育培训不到位的问题。其中,项目负责人的总体事故责任承担率最高;企业管理人员需要重视人员配备和应急管理方面的工作;政府部门人员需要加强对施工单位的监督和管理。通过挖掘事故责任人和致因之间的关联,既可以让各类责任人明晰自己的责任,也有助于决策者制定更精准的预防措施,并将措施的执行落实到个人,提高措施的执行效率。 展开更多
关键词 物体打击事故 社会网络分析 职业事故树分析(OATA) 词频-逆文档频率 TextRank算法
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基于大数据技术的配电网可研成果物优化管理系统设计研究
11
作者 袁鹏 刘斌 李小艳 《软件》 2025年第8期158-160,共3页
传统配电网可研成果物管理方式难以应对文档激增、内容复杂和知识难以沉淀等挑战。本文设计了一套基于大数据技术的配电网可研成果物优化管理系统,采用五层架构设计,包括基础设施层、数据层、平台层、应用层和表示层。系统由数据集成与... 传统配电网可研成果物管理方式难以应对文档激增、内容复杂和知识难以沉淀等挑战。本文设计了一套基于大数据技术的配电网可研成果物优化管理系统,采用五层架构设计,包括基础设施层、数据层、平台层、应用层和表示层。系统由数据集成与分析、成果物智能管理、协同工作与知识管理和智能辅助决策四个核心模块组成,实现了配电网可研成果物的智能分类、多维检索、知识提取和辅助决策。在某省电力公司的实际应用验证了系统能够显著提升可研工作效率和成果质量。本文研究成果为电网企业数字化转型提供了有力支撑。 展开更多
关键词 大数据技术 配电网 可研成果物 智能管理 知识图谱
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网络信息环境下高校馆藏文献资源结构建设研究
12
作者 万丽媛 《办公自动化》 2025年第14期98-100,共3页
文章旨在优化高校图书馆馆藏资源结构,提高资源利用效率,更好地满足教学、科研需求,推动高校学科发展。文章从高校馆藏文献资源结构建设现状入手,通过对网络信息环境的特点分析,探讨高校馆藏文献资源结构建设的原则,提出网络信息化背景... 文章旨在优化高校图书馆馆藏资源结构,提高资源利用效率,更好地满足教学、科研需求,推动高校学科发展。文章从高校馆藏文献资源结构建设现状入手,通过对网络信息环境的特点分析,探讨高校馆藏文献资源结构建设的原则,提出网络信息化背景下高校馆藏文献资源结构建设策略。 展开更多
关键词 网络信息环境 高校图书馆 文献资源结构 信息化系统
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基于双流自适应特征融合的多模态烟草文档分类
13
作者 孙首名 张琦 +2 位作者 王喆 苏娜 沈奇 《绿洲农业科学与工程》 2025年第1期160-163,共4页
针对烟草文档自动化分类的需求,提出一种基于双流自适应特征融合的多模态烟草文档分类网络,名为DSAFFNet。该网络结合烟草文档的文本模态和图像模态,采用DSAFF(Dual-StreamAdaptiveFeatureFusion)模块对不同模态特征的重要性自适应调整... 针对烟草文档自动化分类的需求,提出一种基于双流自适应特征融合的多模态烟草文档分类网络,名为DSAFFNet。该网络结合烟草文档的文本模态和图像模态,采用DSAFF(Dual-StreamAdaptiveFeatureFusion)模块对不同模态特征的重要性自适应调整权重,实现灵活而精确的多模态融合。试验结果表明,所提网络在烟草文档数据集上的表现优于以往分类方法。 展开更多
关键词 烟草文档分类 多模态学习 双流网络
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基于深度学习的工程文件识别与分类
14
作者 白创 蒋俊权 《微型电脑应用》 2025年第1期120-122,129,共4页
设计了一种基于深度学习的工程文件识别与分类方法。对文档图像进行预处理操作,利用Faster-区域卷积神经网络(RCNN)模型检测出预处理后图像的表头部分;对完成检测的图像进行字符识别,得到表头文字信息;使用基于Transformers的双向编码... 设计了一种基于深度学习的工程文件识别与分类方法。对文档图像进行预处理操作,利用Faster-区域卷积神经网络(RCNN)模型检测出预处理后图像的表头部分;对完成检测的图像进行字符识别,得到表头文字信息;使用基于Transformers的双向编码器表示-卷积神经网络(BERT-CNN)模型对提取出的字符进行句子层面的特征向量表示,将特征向量输入支持向量机(SVM)完成分类。实验结果表明,该方法的识别精确率可达99.21%,F_(1)值为98.05%,文件分类F_(1)值可达87.71%,实验结果证明了所提方法对于工程文件识别与分类的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 文档分类 字符识别 神经网络
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面向复杂刑事案件的涉案金额识别方法
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作者 田如君 林川 +3 位作者 黄瑞章 陈艳平 杨志 秦永彬 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1556-1563,共8页
针对现有涉案金额识别方法在复杂案件(一案多人)上面临金额的所属关系易混淆及意图多样性问题,提出一种面向复杂刑事案件的涉案金额识别推理方法。通过分析裁判文书的逻辑结构,抽取文书中的金额相关要素并结合文书的特征构建金额共现图... 针对现有涉案金额识别方法在复杂案件(一案多人)上面临金额的所属关系易混淆及意图多样性问题,提出一种面向复杂刑事案件的涉案金额识别推理方法。通过分析裁判文书的逻辑结构,抽取文书中的金额相关要素并结合文书的特征构建金额共现图,用图的形式对金额的归属关系进行表示,使用图神经网络(graph neural network, GNN)在金额共现图中学习要素节点之间的语义依赖信息和结构信息,获取其深层的节点特征,实现对涉案金额的识别和推理。在公共比赛数据集LAIC2021(Legal AI Challenge 2021)上的准确率(Accuracy, Acc)值达到94.75%,比当前最优模型提升了3.7%,在某省人民法院裁判文书复杂案件数据集上的Acc值达到74.16%。 展开更多
关键词 刑事案件 涉案金额识别 裁判文书逻辑结构 金额共现图 图神经网络 司法智能 特征融合
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Artificial neural network-based merging score for Meta search engine 被引量:2
16
作者 P.Vijaya G.Raju Santosh Kumar Ray 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第10期2604-2615,共12页
Several users use metasearch engines directly or indirectly to access and gather data from more than one data sources. The effectiveness of a metasearch engine is majorly determined by the quality of the results and i... Several users use metasearch engines directly or indirectly to access and gather data from more than one data sources. The effectiveness of a metasearch engine is majorly determined by the quality of the results and it returns and in response to user queries. The rank aggregation methods which have been proposed until now exploits very limited set of parameters such as total number of used resources and the rankings they achieved from each individual resource. In this work, we use the neural network to merge the score computation module effectively. Initially, we give a query to different search engines and the top n list from each search engine is chosen for further processing our technique. We then merge the top n list based on unique links and we do some parameter calculations such as title based calculation, snippet based calculation, content based calculation, domain calculation, position calculation and co-occurrence calculation. We give the solutions of the calculations with user given ranking of links to the neural network to train the system. The system then rank and merge the links we obtain from different search engines for the query we give. Experimentation results reports a retrieval effectiveness of about 80%, precision of about 79% for user queries and about 72% for benchmark queries. The proposed technique also includes a response time of about 76 ms for 50 links and 144 ms for 100 links. 展开更多
关键词 metasearch engine neural network retrieval of documents ranking list
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融合图卷积网络和本体信息的电力通信网文档级关系抽取研究
17
作者 钱玲飞 马子宜 +2 位作者 董嘉嘉 朱鹏宇 高德荃 《数据分析与知识发现》 北大核心 2025年第6期63-72,共10页
【目的】提升电力通信系统故障文本的关系抽取性能,针对领域特点,提出一种考虑本体信息的多层次图卷积文档级关系抽取模型。【方法】首先,使用字级别嵌入对故障文本进行编码;其次,构造句级别和实体级文档图,通过卷积聚合实体级、句子级... 【目的】提升电力通信系统故障文本的关系抽取性能,针对领域特点,提出一种考虑本体信息的多层次图卷积文档级关系抽取模型。【方法】首先,使用字级别嵌入对故障文本进行编码;其次,构造句级别和实体级文档图,通过卷积聚合实体级、句子级与文档级的语义信息;最后,根据本体概念模型设计“本体-本体”边构造方法,加入“预测实体对是否符合本体约束”的辅助任务,提升模型性能。【结果】在自建的电力通信网故障文本数据集上进行消融实验和对比实验。实验结果表明:所提模型表现最优,F1、Ign_F1、Accuracy值分别达到97.22%、95.17%、97.97%。【局限】需进一步验证模型的泛化能力。【结论】所提模型适用于电力通信网故障知识图谱的关系抽取任务,较现有模型具有更好的抽取效果。 展开更多
关键词 文档级关系抽取 图卷积网络 本体信息 电力通信网 故障知识图谱
原文传递
多阶特征向量融合的深度神经网络产品推荐算法
18
作者 李克潮 张继成 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1742-1749,共8页
为充分利用用户和产品的信息,缓解数据稀疏、冷启动的问题,提出一种多阶特征向量融合的深度神经网络产品推荐(MFVF)。引入预训练模型(BERT)提升对产品描述文档、评论文本的语义理解。根据产品类别、社交关系,挖掘基于类别与社交关系的... 为充分利用用户和产品的信息,缓解数据稀疏、冷启动的问题,提出一种多阶特征向量融合的深度神经网络产品推荐(MFVF)。引入预训练模型(BERT)提升对产品描述文档、评论文本的语义理解。根据产品类别、社交关系,挖掘基于类别与社交关系的用户、产品潜在一阶特征向量。连同用户和产品评分的潜在一阶特征向量,经过广义矩阵分解(GMF)层构建二阶特征向量,作为深度神经网络隐藏层的输入。对深度神经网络隐藏层输出的高阶特征向量进行拼接,得到用户对产品的预测偏好。通过对比实验,验证了所提算法推荐质量得到较大提升。 展开更多
关键词 产品描述文档 评论文本 社交网络 深度神经网络 深度学习 推荐算法 预训练模型 多阶特征向量
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基于异质信息网络的古代科技文献知识挖掘研究
19
作者 潘俊 胡鹏飞 陶祥兴 《新世纪图书馆》 2025年第8期70-78,共9页
针对古代科技文献知识组织中存在的数据多源异构和语义关联缺失等问题,提出一种基于异质信息网络的知识挖掘与可视化方法。首先设计领域知识表示模型并构建初始知识库;其次采集在线百科数据,通过规则模板与大语言模型从中抽取三元组;最... 针对古代科技文献知识组织中存在的数据多源异构和语义关联缺失等问题,提出一种基于异质信息网络的知识挖掘与可视化方法。首先设计领域知识表示模型并构建初始知识库;其次采集在线百科数据,通过规则模板与大语言模型从中抽取三元组;最后将三元组数据集转换为异质信息网络,对度分布、中心性和社区结构等关键指标进行分析。基于多维数据集构建了可视化应用,能直观呈现古代科技体系各知识单元的语义关联,为古代科技文献的数字化组织与知识发现提供工具支撑。 展开更多
关键词 异质信息网络 关系抽取 古代科技文献 知识挖掘 数字人文
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A SPEECH RECOGNITION METHOD USING COMPETITIVE AND SELECTIVE LEARNING NEURAL NETWORKS
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作者 徐雄 胡光锐 严永红 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2000年第2期10-13,共4页
On the basis of asymptotic theory of Gersho, the isodistortion principle of vector clustering was discussed and a kind of competitive and selective learning method (CSL) which may avoid local optimization and have exc... On the basis of asymptotic theory of Gersho, the isodistortion principle of vector clustering was discussed and a kind of competitive and selective learning method (CSL) which may avoid local optimization and have excellent result in application to clusters of HMM model was also proposed. In combining the parallel, self organizational hierarchical neural networks (PSHNN) to reclassify the scores of every form output by HMM, the CSL speech recognition rate is obviously elevated. 展开更多
关键词 SPEECH recognition COMPETITIVE LEARNING classification NEURAL networks document code:A
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