国家自然科学基金(69803014)

作品数：25被引量：1204H指数：10
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基于CHMM语音识别特征参数的选择方法被引量：5
《计算技术与自动化》2007年第4期92-94,共3页舒倩 李银国 
国家自然科学基金(69803014);国家"863"计划资助课题(2004AAIZ2380)
基于CHMM的语音识别系统识别率高,但却占用系统资源较大,从而限制了其在资源受限的实际应用环境的有效实现。针对上述问题,给出特征参数选择的理论依据,弥补以往研究仅从实验结果分析,缺少理论依据的不足;同时提出根据各特征参数对系统...
关键词：语音识别 CHMM模型 特征参数选择 
基于MFCC0的语音端点检测方法被引量：5
《通信技术》2007年第11期374-375,378,共3页舒倩 李银国 
国家自然科学基金资助项目(编号:69803014);国家"863"计划(编号:2004AA1Z2380)
MFCC是语音识别中常用的特征参数,根据MFCC分量对语音端点的敏感性,提出利用平常舍去的识别特征参数分量MFCC0作为语音端点检测的参量。接着根据MFCC0的特性设计了一种新的端点检测方法,该方法简单且无需增加额外的计算量。实验结果表明...
关键词：语音识别 语音端点检测 MFCC CHMM 
基于网格技术的高精度聚类算法被引量：11
《计算机工程》2006年第3期12-13,98,共3页邱保志 沈钧毅 
国家自然科学基金资助项目(69803014)
为了提高基于网格技术的聚类精度,提出了利用低密度单元中的点到高密度单元中心的距离作为判断聚类边界点和孤立点的技术,开发了HQGC算法。实验表明,该算法能识别任意形状的聚类,聚类的精度高、运行速度快、可扩展性好。
关键词：聚类 网格 算法 精度 
Rough函数依赖及其推理机制被引量：7
《小型微型计算机系统》2004年第4期638-641,共4页安秋生 沈钧毅 王国胤 
国家自然科学基金 ( No.6980 3 0 14 ) ;攀登--特别支持费 ;教育部骨干教师资助计划 ;重庆市应用基础研究基金 ;重庆市计算机网络与通信技术重点实验室研究基金
在引入 Rough函数依赖的基础上 ,提出了先行上、下冗余因子及结果上、下冗余因子的概念 ,研究了 Rough函数依赖的性质和推理规则 ,最后分析了 Rough函数依赖与函数依赖。
关键词：Fuzzy函数依赖 Rough函数依赖 Rough冗余 冗余因子 
基于Rough Set的电子邮件分类系统被引量：8
《计算机科学》2004年第3期58-60,66,共4页李志君 王国胤 吴渝 
国家自然科学基金(No.69803014);攀登-特别支持费;高等学校骨干教师资助计划(No.GG-520-10617-1001);教育部重点项目;重庆市应用基础研究项目;重庆市教委科学技术研究项目(No.020511;No.020505)
随着电子邮件的广泛使用,通过它进行不良信息传播的事件不断发生.电子邮件分类问题成为了网络安全研究的热点。本文通过对电子邮件头进行分析,运用Rough Set理论中相关的数据分析技术,建立了电子邮件分类系统的模型,并进行了实验测试,...
关键词：电子邮件分类系统 邮件收发工具 ROUGH SET 计算机网络 邮件服务器 网络安全 信息安全 
基于Rough集的信息系统中各种基本信息的度量被引量：3
《微电子学与计算机》2004年第2期40-43,47,共5页徐久成 沈钧毅 
国家自然科学基金资助项目(69803014);河南省自然科学基金项目(0311012800)
文章对基于Rough集的信息系统中属性重要性、属性值间的相似性等属性信息及对象之间的相似性进行了度量研究,分别提出了其相应的度量方法,这些方法有助于系统研究信息系统中各种信息的特点和性质,便于数据的聚类分析和不确定性推理等。
关键词：粗糙集理论 信息系统 ROUGH集 属性重要性 属性值 相似性度量 
基于粗集理论的数据离散化方法被引量：34
《小型微型计算机系统》2004年第1期60-64,共5页赵军 王国胤 吴中福 唐宏 李华 
国家自然科学基金(69803014)资助;攀登特别支持费;教育部高等学校骨干教师资助计划(GG-520-10617-1001)资助;教育部留学回国人员科研启动基金;重庆市科委攻关基金;重点市中青年优秀骨干教师基金资助
对后继阶段的机器学习或数据挖掘过程而言 ,决策系统中连续属性值的离散化具有非常重要的意义 .本文系统地研究了基于粗集理论的数据离散化方法 :提出一种计算候选断点集合的算法 ;定义概念“选择概率”来合理、有效地度量和区分候选断...
关键词：粗集 离散化 候选断点 结果断点 选择概率 
一个基于Rough set理论的增量式学习算法被引量：3
《计算机工程与应用》2003年第33期38-41,共4页于洪 杨大春 唐宏 吴中福 
国家自然科学基金(编号:69803014);重庆市科委攻关基金(编号:7006)
为了获取最小决策规则,当增加新例子时,传统的方法通常需要对决策表中所有数据重新计算,效率欠佳。为了尽量减少重复计算量,该文从Roughset理论出发,提出了一种新的增量式学习算法和最小重新计算的标准,并且用理论和实验对新算法和传统...
关键词：增量式学习 ROUGH SET理论 决策表 
一种高效的属性核计算方法被引量：63
《小型微型计算机系统》2003年第11期1950-1953,共4页赵军 王国胤 吴中福 唐宏 李华 廖晓锋 
国家自然科学基金 ( No.6980 3 0 14 )资助 ;攀登特别支持费 ;重庆市科委攻关基金资助
属性核的确定对解决粗集理论中的属性约简问题具有重要的意义 .但文献对属性核的求解方法鲜有讨论 ,基本上都是直接引用 Hu X.H.提出的基于分辨矩阵的方法 ,该方法具有较高的空间复杂度和时间复杂度 .本文基于决策系统的一致性 ,定义概...
关键词：粗集理论 属性核 系统一致性 关键属性 
Rough集之间的相似度量被引量：9
《计算机科学》2003年第10期55-57,60,共4页徐久成 沈钧毅 王国胤 
国家自然科学基金(69803014);国家科技部攀登--特别支持费;教育部骨干教师资助计划(GG-520-10617-1001);教育部留学回国人员科研启动基金;重庆市应用基础研究基金;信息产业部计算机网络与通信技术重点实验室研究基金
1引言 近年来由Z.Pawlak教授提出的经典Rough集理论在边界不确定信息处理和知识获取方面取得了很大成功.但遗憾的是,它是基于完备信息系统这样一个假设的,即所处理的信息表都是完备的,每个样本对象的所有属性值都是已知的.
关键词：ROUGH集 相似度量 信息处理 知识获取 智能系统 推理 
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