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1. 基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

赵文芳, 王京丽, 尚敏, 刘亚楠

计算机应用 2019, 39 (1): 98-104. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071626

摘要（619）

PDF （1158KB）（338）

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。

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2. 基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法

刘亚楠涂铮铮罗斌

计算机应用 2013, 33 (10): 2871-2873.

摘要（559）

PDF （415KB）（822）

为了充分利用图像本身的结构信息并充分压缩图像数据，把得到的子空间中数据(反馈)的稀疏性作为约束项加入非负张量分解目标函数中，即采用基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法对图像集合进行降维。最后，将该算法应用于手写数字图像库中，实验结果表明所提出的方法能有效改善图像分类的准确性

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3. 基于自相关平方函数与小波变换的基音检测

林琴郭玉堂刘亚楠

计算机应用 2009, 29 (05): 1433-1436.

摘要（1147）

PDF （540KB）（1296）

在背景噪声干扰条件下，研究语音信号的基音周期，提出了一种基于自相关平方函数与小波变换结合的基音检测算法。该算法先用小波变换对带噪语音去噪，然后再求语音的自相关平方函数以突出真实基音周期的峰值，以获取较精确的基音周期。实验结果表明，与传统的自相关法相比，该算法鲁棒性好，具有更高的准确性,且计算复杂度低，利于语音合成和编码的实时处理。