胡燕
- 作品数：64 被引量：205H指数：7
- 供职机构：武汉理工大学更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金国家自然科学基金河北省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信经济管理社会学更多>>
- 基于循环神经网络的音素识别研究被引量：6
- 2017年
- 基于隐马尔科夫模型(HMM)和循环神经网络(RNN)的HMM-RNN混合模型在语音识别中取得了很大的成功.由于RNN的计算过程本身就是上下文相关的,相邻帧的重合部分增加了整个系统的训练时间.针对上述问题,使用连接时序分类(CTC)来代替HMM跟RNN结合,并在语音分帧过程中去除相邻帧之间的重合部分,使用TIMIT语音数据集,进行音素上的识别任务,并且实验结果表明CTC-BLSTM模型在音素上的识别率要高于HMM-BLSTM混合模型,CTC-BSLTM在去除帧重合后能够大幅提高系统的训练效率并且保证识别率大致相同.
- 黎长江胡燕
- 关键词：语音识别循环神经网络
- 基于特征领域模型的精确建模过程研究被引量：11
- 2006年
- 平台无关模型是模型驱动架构(MDA)中关键模型之一,它的精确性直接关系到待发系统的质量。在介绍MDA的开发过程中模型的划分后,建立基于特征的领域模型,引入决策模型,提出了一种平台无关模型的精确建模过程。
- 胡燕崔华
- 关键词：模型驱动架构平台无关模型
- 中文文本分类中基于词性的特征提取方法研究被引量：38
- 2007年
- 在介绍常用的文本分类中特征词提取方法的基础上,提出了一种全新的,适用于中文文本分类的特征提取方法———基于词性的特征提取方法,实验结果显示,这种基于词性的特征提取方法在提高特征提取效率和降低特征向量维数方面都有显著改善。
- 胡燕吴虎子钟珞
- 关键词：中文文本分类向量空间模型特征提取
- 电力操作票在线自动生成系统的设计与实现被引量：4
- 2007年
- 针对现有调度操作票自动生成系统大多为离线的单一智能体系统,在智能化、安全性校核、流程化审核执行等方面需要提高的现状,提出建立操作规则模板及用户可维护机制解决操作规则描述、学习及推理的通用化问题,开发和实现了与SCADA系统共享实时数据,与管理信息系统集成的集自动开票、手工开票、模拟预演、流程化审核、执行与管理等多种实用功能于一体以及用户可维护的新型智能化电网调度操作票系统。
- 王俊胡燕
- 关键词：电网调度调度操作票知识表示
- 基于改进词共现模型的自动摘要研究被引量：5
- 2008年
- 提出一种改进词共现模型的自动摘要方法。在词共现模型的基础上,通过融合词性和标题隐含关键词信息,将主题与内容相结合,来提取关键词和摘要。与改进前的方法相比较,该方法在提取关键词的准确度和生成摘要的质量上有明显提高。
- 胡燕邱英
- 关键词：词共现模型关键词
- 基于改进的kNN算法的中文网页自动分类方法研究被引量：20
- 2007年
- 概述了中文网页分类的一般过程,重点论述了在分类过程中特征词提取、训练库建立和文本分类算法等关键问题,针对向量空间模型的文本特征表示方法中特征词数量的多少与分类算法的效率有着密切关系的特点,提出了基于词性的特征词提取方法,并且在文本相似度计算时,融入传统的特征向量的比较方法来对kNN算法进行改进,提出了基于特征词减少的改进kNN算法,提高了分类算法的效率和性能.
- 胡燕吴虎子钟珞
- 关键词：特征词文本相似度KNN算法
- 流媒体的播放与网页的同步方法被引量：2
- 2003年
- 介绍了常用的多媒体同步模型及同步方法 ,分析了 Windows mediaplayer的结构及属性 ,给出了流媒体播放的方法、事件 。
- 胡燕阮晋生
- 关键词：流媒体播放网页
- 融合记忆增强的视频异常检测被引量：2
- 2022年
- 深度自编码器可以通过预测当前帧来判断视频中的异常情况。但由于自动编码器对图片的低层次特征无法良好的预测,在自动编码器中添加跳跃连接可以提高预测图片细节信息的能力。由于自动编码器有很好的“泛化”能力,为了抑制对异常事件的准确预测,通过在编码器和解码器的跳跃连接之间添加记忆增强模块限制模型对异常帧的准确预测。同时,为了突出异常帧中的事件,在预测视频帧的同时通过背景提取模块获取当前图片的背景信息用于后续预测误差的计算。在UCSD Ped2数据集、CUHK Avenue数据集和ShanghaiTech数据集上的实验结果表明,改进后模型的异常检测能力得到了提升。
- 陈澄胡燕
- 关键词：异常检测
- 一种旅行方便套装
- 本实用新型涉及一种旅行方便套装，其属于生活用品技术领域。它主要包括手柄组件和一种以上功能组件，所述手柄组件包括中空的手柄和套装在手柄内部的拉伸杆，可由手柄内部拉出，所述拉伸杆的拉出端设有功能组件，所述功能组件包括可拆卸的...
- 胡燕叶开张念晨王璞一韩杰靳佳
- 基于聚类的S-KACA匿名隐私保护算法被引量：3
- 2018年
- KACA是一种基于局域泛化的K-匿名化方法．基于该算法，结合敏感属性隐私保护度，提出了一种S-KACA算法．该算法能够更有针对性地保护敏感隐私属性，而且使发布后数据的可用性较高，但由于其在保护敏感隐私信息时设置了一个隐私保护度的参数，会影响算法执行效率，使大规模的数据集应用有一定的局限性．为解决这个问题，引入一个高效的聚类算法——K—Prototypes算法，并将其与S-KACA算法相结合，提出一种K—Prototypes—SKACA算法．该算法首先通过聚类算法K—Prototypes将整个微数据集划分成几个较大的簇，然后再采用S-KACA算法对这些簇的微数据进行匿名化处理．实验验证K—Prototypes—S—KACA算法在隐私保护程度和数据可用性的大小与S-KACA算法相近，但是算法运行效率却得到了很大的提高．
- 毛庆阳胡燕
- 关键词：聚类算法
