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1. 基于仿生模式识别理论的声调识别

王改良武妍

计算机应用 2010, 30 (10): 2709-2711.

摘要（1713）

PDF （478KB）（979）

基音频率轨迹能比较真实地反映汉语普通话中的声调特性，通过识别不同的基音轨迹来识别声调，是一种较好的方法。根据仿生模式识别理论，提出用迭代自组织数据分析算法(ISODATA)寻找覆盖区中心，运用多权值神经网络对每个聚类中心实现覆盖的方法，实现四种声调的识别。通过实验与隐马尔科夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)算法比较，在少量样本的情况下，能得到相对较高的识别率。

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2. 基于知识规则的构造性优先排序神经网络算法

谷秧波武妍朱世交王守觉

计算机应用

摘要（1386）

PDF （597KB）（884）

从高维空间样本点覆盖的角度，讨论了基于知识规则的构造性优先排序神经网络(PONN)算法的原理，提出了网络构造过程的一般算法以及基于随机取样规则和重心点规则的两个实例算法。实例算法对螺旋线识别和语种识别进行了仿真。实验结果证明了算法的有效性。语种识别实验结果也表明基于重心规则的PONN算法在一定条件下优于SVM。

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3. 一种基于混沌搜索的自适应入侵遗传算法

武妍冯钊

计算机应用

摘要（1817）

PDF （459KB）（1061）

将生物系统中“入侵”的概念引入遗传算法，提出了一种基于混沌搜索的自适应入侵遗传算法。该算法动态地引入入侵种群，并采用混沌搜索产生入侵个体。入侵种群的扩散使优良基因得以在个体间传播，优化了种群的基因构成，能够促使种群跳出局部最小，并向全局最优的方向进化，从而有效地避免了遗传算法的早熟现象。将该算法用于函数优化及解决模式分类问题的神经网络参数训练，实验结果表明，该算法具有较快的收敛速度和较强的寻优能力。

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4. 基于判别式分析和神经网络的特征选择方法

武妍;杨洋

计算机应用

摘要（1001）

PDF （563KB）（780）

为了获得重要的特征集合，提出了一种基于判别式分析算法和神经网络的特征选择方法。通过最小化扩展互熵误差函数来训练神经网络，这一误差函数的使用减小了神经网络传输函数的导数，降低了输出敏感度。该方法首先利用判别式分析算法得到一个有序的特征队列，然后通过正则化神经网络进行特征的选择，特征选择过程是基于单个特征的移除带来验证数据集上分类误差变化这一原理。与其他基于不同原理的四种方法进行了比较，实验结果表明，利用该算法训练的网络能够获得较高分类准确率。

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5. 一种新的求解TSP的混合量子进化算法

武妍包建军

计算机应用

摘要（1867）

PDF （694KB）（1011）

在分析量子进化基本概念的基础上，提出了一种新的求解TSP的混合量子进化算法（MQEA）。该算法将三段优化局部搜索算法融入量子进化机制，采用一种基于边的编码方法，应用最近邻规则设置初始参数，并设计了排序交叉算子以扩展种群的搜索范围。通过选取国际通用旅行商问题（TSP）实例库(TSPLIB)中的多个实例进行测试，表明新算法具有高的精确度和鲁棒性，即使对于中大规模问题（城市数大于500），也能以很小的种群和微小的相对误差求得满意解。

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6. 基于PCA余像空间的ICA混合特征人脸识别方法

武妍，宋金晶

计算机应用 2005, 25 (07): 1608-1610. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.01608

摘要（1267）

PDF （536KB）（755）

为改善传统的基于特征脸的人脸识别方法在识别光照变化较大的人脸时效果不尽理想的缺陷，提出一种基于“PCA余像空间”的ICA混合特征人脸识别方法。不同于2阶PCA人脸识别方法，用独立元分析法代替主元分析法,对“PCA余像特征脸集”进行独立元特征抽取得到人脸图像基于PCA余像空间的独立元特征，并综合人脸图像的原始独立元特征得到混合特征作为最终识别的特征。实验表明，基于PCA余像空间的ICA混合特征人脸识别方法，在识别光照、表情等外界因素变化较大的人脸图像时，要优于传统的基于特征脸的识别方法、基于ICA的识别方法以及基于2阶PCA的人脸识别方法，并具有较强的适用性。

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