鲁棒性语音识别中的一种特征参数规整的优化算法

提高控制系统的鲁棒性与适应性

提高控制系统的鲁棒性与适应性 1、含义 鲁棒性:控制器参数变化而保持控制性能的性质。 适应性:控制器能适应不同控制对象的性质。 控制系统在其特性或参数发生摄动时仍可使品质指标保持不变的性能。鲁棒性是英文robustness一词的音译，也可意译为稳健性。鲁棒性原是统计学中的一个专门术语,70年代初开始在控制理论的研究中流行起来,用以表征控制系统对特性或参数摄动的不敏感性。在实际问题中，系统特性或参数的摄动常常是不可避免的。产生摄动的原因主要有两个方面，一个是由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它的设计值（标称值），另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢漂移。因此，鲁棒性已成为控制理论中的一个重要的研究课题，也是一切类型的控制系统的设计中所必需考虑的一个基本问题。对鲁棒性的研究主要限于线性定常控制系统，所涉及的领域包括稳定性、无静差性、适应控制等。鲁棒性问题与控制系统的相对稳定性和不变性原理有着密切的联系，内模原理的建立则对鲁棒性问题的研究起了重要的推动作用。 2、控制系统设计要求（指标） （1）、结构渐近稳定性 以渐近稳定为性能指标的一类鲁棒性。如果控制系统在其特性或参数的标称值处是渐近稳定的，并且对标称值的一个邻域内的每一种情况它也是渐近稳定的，则称此系统是结构渐近稳定的。结构渐近稳定的控制系统除了要满足一般控制系统设计的要求外，还必须满足另外一些附加的条件。这些条件称为结构渐近稳定性条件，可用代数的或几何的语言来表述，但都具有比较复杂的形式。结构渐近稳定性的一个常用的度量是稳定裕量，包括增益裕量和相角裕量，它们分别代表控制系统为渐近稳定的前提下其频率响应在增益和相角上所留有的储备。一个控制系统的稳定裕量越大，其特性或参数的允许摄动范围一般也越大，因此它的鲁棒性也越好。 （2）、结构无静差性 以准确地跟踪外部参考输入信号和完全消除扰动的影响为稳态性能指标的一类鲁棒性。如果控制系统在其特性或参数的标称值处是渐近稳定的且可实现无静差控制（又称输出调节，即系统输出对参考输入的稳态跟踪误差等于零），并且对标称值的一个邻域内的每一种情况它也是渐近稳定和可实现无静差控制的，那么称此控制系统是结构无静差的。使系统实现结构无静差的控制器通常称为鲁棒调节器。在采用其他形式的数学描述时，鲁棒调节器和结构无静差控制系统的这些条件的表述形式也不同。鲁棒调节器在结构上有两部分组成，一部分称为镇定补偿器，另一部分称为伺服补偿器。镇定补偿器的功能是使控制系统实现结构渐近稳定。伺服补偿器中包含有参考输入和扰动信号的一个共同的动力学模型，因此可实现对参考输入和扰动的无静差控制。对于呈阶跃变化的参考输入和扰动信号，它

算 法 的 鲁 棒 性

[论文笔记]集成方法提高神经网络的对抗鲁棒性 集成方法提高神经网络的对抗鲁棒性一、多个弱防御的集成不能形成强防御1.攻击者2.防御策略3.对抗样本生成方法4.干扰大小的度量5.实验6.结论二、简单集成神经网络1.攻击方法2.集成模型3.计算梯度4.实验5.结论三、 ensemble of specialists1.利用FGSM 方法得到模型的混淆矩阵：2.伪代码如下：3.实验考虑三种模型4.实验结果四、随机自集成1.思想2.taget攻击与untarget攻击3.网络设计4.伪代码如下：5.理论分析6.结论五、集成对抗训练1.前言 2.对抗训练 3.集成对抗训练六、对抗训练贝叶斯神经网络(adv-BNN)1.前言2.PGD攻击3.BNN4.adv-BNN 一、多个弱防御的集成不能形成强防御 1.攻击者 假设攻击者知道模型的各种信息，包括模型架构、参数、以及模型的防御策略（白盒攻击）。 考虑两种白盒攻击者： （1）静态 不知道模型的防御策略，因此静态攻击者可以利用现有的方法生成对抗样本，但不针对特定的防御策略。 （2）动态 知道模型的防御策略，可以自适应地制定攻击方法，比静态攻击者更强大。

2.防御策略 （1）feature squeezing 包括两个检测组件：reducing the color depth to fewer bits 和spatially smoothing the pixels with a median filter （2）specialist-1 ensemble method 根据对抗混淆矩阵将数据集分成K+1个子集，形成由K+1个分类器组成的一个集成分类器 （3）多个检测器集成 包括Gong、Metzen、Feinman三个人提出的对抗样本检测器； 3.对抗样本生成方法 利用优化方法生成对抗样本，最小化如下损失函数： loss(x′)=∣∣x′?x∣∣22+cJ(Fθ(x′),y)loss(x#x27;)=||x #x27;-x||_{2}^{2}+cJ(F_{theta}(x#x27;),y)loss(x′)=∣∣x′? x∣∣22?+cJ(Fθ?(x′),y) 其中c为超参数，该方法也称为CW攻击方法。 4.干扰大小的度量 用下式度量对抗样本与干净样本之间差异： d(x?,x)=∑i(x?x)2d(x^{*},x)=sqrt{sum_i(x^{*}-x)^{2}}d(x? ,x)=i∑?(x?x)2? 其中样本点都被归一化[0,1]之间。 5.1 攻击 feature squeezing 结论：feature squeezing 不是一种有效的防御方法。首先单独

语音识别综述

山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：自然语言处理技术 论文题目：语音识别综述 授课教师（职称）： 研究生姓名： 年级： 学号： 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日

语音识别综述 摘要随着大数据、云时代的到来，我们正朝着智能化和自动化的信息社会迈进，作为人机交互的关键技术，语音识别在五十多年来不仅在学术领域有了很大的发展，在实际生活中也得到了越来越多的应用。本文主要介绍了语音识别技术的发展历程，国内外研究现状，具体阐述语音识别的概念，基本原理、方法，以及目前使用的关键技术HMM、神经网络等，具体实际应用，以及当前面临的困境与未来的研究趋势。 关键词语音识别；隐马尔科夫模型；神经网络；中文信息处理 1.引言 语言是人类相互交流最常用、有效的和方便的通信方式，自从计算机诞生以来，让计算机能听懂人类的语言一直是我们的梦想，随着大数据、云时代的到来，信息社会正朝着智能化和自动化推进，我们越来越迫切希望能够摆脱键盘等硬件的束缚，取而代之的是更加易用的、自然的、人性化的语音输入。语音识别是以语音为研究对象，通过对语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。 2.语音识别技术的发展历史及现状 2.1语音识别发展历史 语音识别的研究工作起源与上世纪50年代，当时AT&T Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统——Audry系统。1959年，J.W.Rorgie和C.D.Forgie采用数字计算机识别英文元音及孤立字，开始了计算机语音识别的研究工作。 60年代，计算机应用推动了语音识别的发展。这时期的重要成果是提出了动态规划（DP）和线性预测分析技术（LP），其中后者较好的解决了语音信号产生模型的问题，对后来语音识别的发展产生了深远的影响。 70年代，LP技术得到了进一步的发展，动态时间归正技术（DTW）基本成熟，特别是矢量量化（VQ）和隐马尔科夫（HMM）理论的提出，并且实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。 80年代，实验室语音识别研究产生了巨大的突破，一方面各种连接词语音识别算法被开发，比如多级动态规划语音识别算法；另一方面语音识别算法从模板匹配技术转向基于统计模型技术，研究从微观转向宏观，从统计的角度来建立最佳的语音识别系统。隐马尔科夫模型（HMM）就是其典型代表，能够很好的描述语音信号的时变性和平稳性，使大词汇量连

算 法 的 鲁 棒 性

[机器学习]Lasso，L1范数，及其鲁棒性 前言：本文包括以下几个方面，1. 介绍Lasso，从最初提出Lasso的论文出发，注重动机； 2. L1和L2范数的比较，注重L1的稀疏性及鲁棒性； 3. 从误差建模的角度理解L1范数 最早提出Lasso的文章，文献[1]，已被引用n多次。 注：对于不晓得怎么翻译的英文，直接搬来。 1) 文献[1]的动机： 在监督学习中，ordinary least squares(OLS) estimates 最小化所有数据的平方残差（即只是让经验误差最小化），存在2个问题：1是预测误差（prediction accuracy）：OLS estimates总是偏差小，方差大； 2是可解释性（interpretation）：我们希望选出一些有代表性的子集就ok了。 【Lasso还有个缺点，ref8：当pn时，（如医学样本，基因和样本数目)，Lasso却最多只能选择n个特征】 为了解决上面2个问题，2种技术应运而生： 1是subset selection：其可解释性强，但预测精度可能会很差； 2是岭回归(ridge regression)：其比较稳定（毕竟是添加了正则化项，把经验风险升级为结构风险）， 但可解释性差（只是让所有coefficients都很小，没让任何

coefficients等于0）。 看来这2种技术对于2大问题总是顾此失彼，Lasso就被提出啦！其英文全称是'least absolute shrinkage and selection operator' lasso的目的是：shrink? some coefficients and sets others to 0，保留subset selection可解释性强的优点和 ridge regression稳定性强的优点。 2）为什么Lasso相比ridge regression稀疏？ 直观的理解[1] (plus a constant). (a)图：椭圆形是函数的图像，lasso的约束图像是菱形。 最优解是第一次椭圆线触碰到菱形的点。最优解容易出现在角落，如图所示，触碰点坐标是(0,c)，等同于一个coefficient=0; (b)图：岭回归的约束图像是圆形。 因为圆形没有角落，所以椭圆线与圆形的第一次触碰很难是在坐标为(0,c)的点，也就不存在稀疏了。 2.? L1,L2范数误差的增长速度（ref2,ref3） L1范数误差的线性增长速度使其对大噪音不敏感，从而对不良作用形成一种抑制作用。 而L2范数误差的二次增长速度显著放大了大噪声负面作用。 3. 从误差建模的角度理解 1）孟德宇老师从误差建模的角度分析L1如何比L2鲁棒。(ref3) 1：看图1，由于L1范数的线性增长速度使其对大噪音不敏感，从而对

对鲁棒控制的认识

对鲁棒控制的认识 姓名：赵呈涛 学号： 092030071 专业：双控

鲁棒控制（RobustControl）方面的研究始于20世纪50年代。在过去的20年中，鲁棒控制一直是国际自控界的研究热点。所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构、大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。如果所关心的是系统的稳定性，那么就称该系统具有鲁棒稳定性；如果所关心的是用干扰抑制性能或用其他性能准则来描述的品质，那么就称该系统具有鲁棒性能。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。 鲁棒控制的早期研究，主要针对单变量系统（SISO）的在微小摄动下的不确定性，具有代表性的是Zames提出的微分灵敏度分析。然而，实际工业过程中故障导致系统中参数的变化，这种变化是有界摄动而不是无穷小摄动，因此产生了以讨论参数在有界摄动下系统性能保持和控制为内容的现代鲁棒控制。现代鲁棒控制是一个着重控制算法可靠性研究的控制器设计方法，其设计目标是找到在实际环境中为保证安全要求控制系统最小必须满足的要求。一旦设计好这个控制器，它的参数不能改变而且控制性能能够保证。 鲁棒控制方法，是对时间域或频率域来说，一般要假设过程动态特性的信息和它的变化范围,一些算法不需要精确的过程模型，但需要一些离线辨识。鲁棒控制理论是分析和处理具有不确定性系统的控制理论，包括两大类问题：鲁棒性分析及鲁棒性综合问题。鲁棒性分析是根据给定的标称系统和不确定性集合，找出保证系统鲁棒性所需的条件；而鲁棒性综合（鲁棒控制器设计问题）就是根据给定的标称模型和不确定性集合，基于鲁棒性分析得到的结果来设计一个控制器，使得闭环系统满足期望的性能要求。主要的鲁棒控制理论有： （1）Kharitonov区间理论； 控制理论； （2）H ∞ （3）结构奇异值理论μ理论。 下面就这三种理论做简单的介绍。 1 Kharitonov区间理论 1.1参数不确定性系统的研究概况 对参数不确定性系统的研究源于20世纪20年代。Black采用大回路增益的反馈控制技术来抑制真空管放大器中存在的严重不确定性，由于采用大回路增益,所以设计的系

算 法 的 鲁 棒 性

【架构设计】【程序指标】鲁棒性与健壮性的细节区别 一、健壮性 健壮性是指软件对于规范要求以外的输入情况的处理能力。 所谓健壮的系统是指对于规范要求以外的输入能够判断出这个输入不符合规范要求，并能有合理的处理方式。 另外健壮性有时也和容错性，可移植性，正确性有交叉的地方。 比如，一个软件可以从错误的输入推断出正确合理的输入，这属于容错性量度标准，但是也可以认为这个软件是健壮的。 一个软件可以正确地运行在不同环境下，则认为软件可移植性高，也可以叫，软件在不同平台下是健壮的。 一个软件能够检测自己内部的设计或者编码错误，并得到正确的执行结果，这是软件的正确性标准，但是也可以说，软件有内部的保护机制，是模块级健壮的。 软件健壮性是一个比较模糊的概念，但是却是非常重要的软件外部量度标准。软件设计的健壮与否直接反应了分析设计和编码人员的水平。即所谓的高手写的程序不容易死。 （不是硅谷，印度才是全球软件精英向往之地） 为什么印度人的软件业在国际上要比中国的好，除了印度人母语是英语的原因外，更重要的是因为印度人严谨，他们的程序更有健壮性。印度的一个老程序员，月代码量在一千行左右，这一千行代码，算法平实，但都是经过仔细推敲，实战检验的代码，不会轻易崩溃的代码。我们的程序

员，一天就可以写出一千行代码，写的代码简短精干，算法非常有技巧性，但往往是不安全的，不完善的。印度人的程序被称作：傻壮。但程序就得这样。写一段功能性的代码，可能需要一百行代码，但是写一段健壮的程序，至少需要300行代码。例如：房贷计算器的代码，算法异常简单，十多行就完成了，但是，这段程序完全不具备健壮性，很简单，我的输入是不受限制的，这个程序要求从用户界面读取利率，年限，贷款额三个数据，一般同学的写法很简单，一句doubleNum = Double.parseDouble(JOptionPane.showInputDialog(null,"请输入"+StrChars)) ;就万事OK了。但是，真的有这么简单么，开玩笑，这么简单就好了，列举以下事例1，我输入了负数2，我的输入超出了double类型所能涵盖的范围3，我输入了标点符号4，我输入了中文5，我没输入6，我选择了取消或者点了右上角的关闭这一切都是有可能发生的事件，而且超出了你程序的处理范围，这种事情本不该发生，但是程序使用时，一切输入都是有可能的，怎么办，你只能在程序中限制输入。作为一个程序员，你如何让你的代码在执行的时候响应这些事件呢，我用了四十行代码编写了一个方法，用来限定我的输入只能为正实数，否则就报错，用户点击取消或者关闭按钮，则返回一个特殊数值，然后在主方法增加一个循环，在调用输入方法的时候检查返回值，如果为特殊值，就返回上层菜单或者关闭程序。 二、鲁棒性 鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。 鲁棒性（robustness）就是系统的健壮性。它是指一个程序中对可能

语音识别技术文献综述

语音识别技术综述 The summarization of speech recognition 张永双 苏州大学 摘要 本文回顾了语音识别技术的发展历史，综述了语音识别系统的结构、分类及基本方法，分析了语音识别技术面临的问题及发展方向。 关键词：语音识别；特征；匹配 Abstact This article review the courses of speech recognition technology progress ,summarize the structure,classifications and basic methods of speech recognition system and analyze the direction and the issues which speech recognition technology development may confront with. Key words: speech recognition;character;matching 引言 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科，所涉及的领域有信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等，甚至还涉及到人的体态语言（如人民在说话时的表情手势等行为动作可帮助对方理解）。其应用领域也非常广，例如相对于键盘输入方法的语音输入系统、可用于工业控制的语音控制系统及服务领域的智能对话查询系统，在信息高度化的今天，语音识别技术及其应用已成为信息社会不可或缺的重要组成部分。 1.语音识别技术的发展历史 语音识别技术的研究开始二十世纪50年代。1952年，AT&Tbell实验室的Davis等人成功研制出了世界上第一个能识别十个英文数字发音的实验系统：Audry系统。

基于遗传算法的参数优化估算模型

基于遗传算法的参数优化估算模型 【摘要】支持向量机中参数的设置是模型是否精确和稳定的关键。固定的参数设置往往不能满足优化模型的要求，同时使得学习算法过于死板，不能体现出来算法的智能化优点，因此利用遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）对估算模型的参数进行优化，使得估算模型灵活、智能，更加符合实际工程建模的需求。 【关键词】遗传算法；参数优化；估算模型 1.引言 随着支持向量机估算模型在工程应用的不断深入。研究发现，支持向量机算法(包括LS-SVM算法)存在着一些本身不可避免的缺陷，最为突出的是参数的选取和优化问题，以往在参数选取方面，一般依靠专家系统或者设定初始值盲目搜寻等等，在实际应用必然会影响模型的精准度，造成一定影响。如何选取合理的参数成为支持向量机算法应用过程中应用中关注的问题，同时也是目前应用研究的重点。而常用的交叉验证试算的方法，不仅耗时，且搜索目的不清，使得资源浪费，耗时耗力。不能有效的对参数进行优化。 针对参选取的问题，本文使用GA算法对模型中的参数设置进行优化。 2.遗传算法 2.1 遗传算法的实施过程 遗传算法的实施过程中包括了编码、产生群体、计算适应度、复制、交换、变异等操作。图1详细的描述了遗传算法的流程。 其中，变量GEN是当前进化代数；N是群体规模；M是算法执行的最大次数。 遗传算法在参数寻优过程中，基于生物遗传学的基本原理，模拟自然界生物种群的“物竞天则，适者生存”的自然规律。把自变量看作生物体，把它转化成由基因构成的染色体（个体），把寻优的目标函数定义为适应度，未知函数视为生存环境，通过基因操作（如复制、交换和变异等），最终求出全局最优解。 2.2 GA算法的基本步骤 遗传算法操作的实施过程就是对群体的个体按照自然进化原则（适应度评估）施加一定的操作，从而实现模型中数据的优胜劣汰，使得进化过程趋于完美。从优化搜索角度出发，遗传算法可使问题的解，一代一代地进行优化，并逼近最优解。 通常采用的遗传算法的工作流程和结果形式有Goldberg提出的，常用的GA 算法基本步骤如下： ①选择编码策略，把参数集合X和域转换为位串结构空间S。常用的编码方法有二进制编码和浮点数编码。 ②定义合适的适应度函数，保证适应度函数非负。 ③确定遗传策略，包括选择群体大小，选择、交叉、变异方法，以及确定交叉概率、变异概率等其它参数。 ④随机初始化生成群体N，常用的群体规模：N＝20～200。 ⑤计算群体中个体位串解码后的适应值。 ⑥按照遗传策略，运用选择、交叉和变异算子作用于群体，形成下一代群体。 ⑦判断群体性能是否满足某一个指标，或者以完成预订迭代次数，若满足则

语音识别方法及发展趋势分析

语音识别改进方法及难点分析 ——《模式识别》结课小论文 学院：化工与环境学院 学号：2120151177 姓名：杜妮

摘要：随着计算机技术的不断发展，人工智能程度也越来越高，作为人工智能的一部分——模式识别也在模型和算法上愈发成熟。本文根据近105年文献，分析最新声音识别的方法和应用。 关键字：模式识别声音识别方法应用 随着人工智能的迅速发展，语音识别的技术越来越成为国内外研究机构的焦点。人们致力于能使机器能够听懂人类的话语指令，并希望通过语音实现对机器的控制。语音识别的研究发展将在不远的将来极大地方便人们的生活。 语音识别大致的流程包括：特征提取、声学模型训练、语音模型训练以及识别搜索算法。作为一项人机交互的关键技术，语音识别在过去的几十年里取得了飞速的发展，人们在研究和探索过程中针对语音识别的各部流程进行了各种各样的尝试和改造，以期发现更好的方法来完成语音识别流程中的各步骤，以此来促进在不同环境下语音识别的效率和准确率。本文通过查阅近10年国内外文献，分析目前语音识别流程中的技术进展和趋势，并在文章最后给出几项语音识别在日常生活中的应用案例，从而分析语音识别之后的市场走势和实际利用价值。 一、语音识别的改进方法 (一)特征提取模块改进 特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列。提取的语音特征应该能完全、准确地表达语音信号，特征提取的目的是提取语音信号中能代表语音特征的信息，减少语音识别时所要处理的数据量。语音信号的特征分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可以代表语音信号本质特征的参数，才能对这些参数进行高效的语音通信，语音合成，和语音识别等处理，并且语音合成的好坏，语音识别率的高低，也都取决于语音特征提取的准确性和鲁棒性。目前，针对特定应用的中小词汇量、特定人的语音识别技术发展已较为成熟，已经能够满足通常应用的要求，并逐步投入了实用。而非特定人、大词汇量、连续语音识别仍是

语音识别前端鲁棒性问题综述

$! 本课题得到了自然科学基金"编号#N J !L K J O M !的资助$刘放军!硕士研究生%研究方向为语音识别的前端鲁棒性&王仁华!教授%博导%研究方向为人机语音通信’ 数字信号处理’多媒体通信等$计算机科学!J J N _’+a O O b a Q ! 语音识别前端鲁棒性问题综述$! 刘放军!王仁华 !中国科学技术大学电子工程与信息科学系!合肥!O J J !L "! 摘!要!随着手持设备的日益小型化以及一些特殊场合的限制!使用语音识别这种自然的人机接口技术愈发显得迫切"基于U//架构的语音识别技术经过几十年的发展!在实验室环境下已经取得了很高的识别率"当前已经取得 的技术要想走向实用化!所面临的最大障碍来自于语音识别前端的鲁棒性问题"本文对语音识别的前端鲁棒性问题做了比较深入细致的分析!并在此基础上比较全面地介绍了解决这些棘手问题所采取的一些措施"文章最后对语音识别前端鲁棒性问题给出了一定的讨论和展望" 关键词!语音识别!鲁棒性!人机界面!语音识别前端!隐马尔科夫模型! >#*&0**%#;*%$@ <1-1$,:F (I 0:!T8W =&6:(U 0,"P 61,-C ?6:C ’7;+65C -’:*5;:F *:66-*:F ,:.V :7’-?,C *’:45*6:56%\:*@6-A *C 3’745*6:56,:.<652:’+’F 3’ 7$2*:,%U 676*!O J J !L !! !84-(/%-!8+’:F H *C 2C 26?*:*,C 0-*Z ,C *’:’7C 262,:.3.6@*56A ,:.A ’?60A 6A +*?*C ,C *’:A *:A ’?66A 165*,+1+,56A %*C *A @6-36E *F 6:C C ’0A 6A 16652-65’F :*C *’:C 652:’+’F 3,A ?,:(?,52*:6*:C 6-7,56(((C 26?’A C:,C 0-,+5’??0:*5,C *’:A C 3+6D <26A 16652-65’F :*C *’:A 3A C 6?),A 6.’:U//2,A F ’C -,1*.1-’F -6A A *:+,)5*-50?A C ,:56,7C 6-76H.65,.6A.6@6+’1(?6:C D <26?’A C A 6@6-6’)A C ,5+6’7C 26C 652:’+’F 3H ,3C ’,11 +*5,C *’:+*6A *:C 267-’:C (6:.-’)0A C :6A A 1-’)+6?A D V :C 2*A 1,16-%.6C ,*+6.,:,+3A *A2,A)66:.’:6,)’0C C 26A 16652-65’F :*C *’:7-’:C (6:.-’)0A C :6A A 1-’)+6?A ,:.C 26?,*:?6,:A 0A 6.*:-6A ’+@*:F A 0521-’)+6?A D 4’?6.*A 50A A ,:.6E 165C ,C *’:A ’7C 26A 16652-65’F :*C *’:7-’:C (6:.-’)0A C :6A A C 652:’+(’F *6A2,@6)66:?,.6*:C 266:.D 9*+6$("4!416652-65’F :*C *’:%&’)0A C :6A A %/,:(?,52*:6*:C 6-7,56%416652-65’F :*C *’:7-’:C (6:.%U *..6:?,-B ’@?’.6+! !!引言 随着无线手持设备和无线网络的迅速普及%人们将可以实现在任何时候’任何地方’跟任何人’以任何方式传递任何信息$而手持设备的日益小型化却带来了输入困难的尴尬局面& 同时%在一些特殊场合%比如驾车过程中的打手机问题%很多国家法律明令禁止$更有很多信息服务领域%急切需要实现信息咨询的自动化$凡此种种% 都对语音识别技术产生了巨大的需求$经过几十年的努力%语音识别技术已经取得了巨大的进步$ 然而%一旦这些技术使用在实际环境中%因为环境噪声’信道和说话人等方面的影响而使识别率大幅度下降$语音识别前端鲁棒性技术就是在系统的前端解决这种环境影响的技术$ 本文首先较深入地分析了鲁棒性问题的起因%接着对语音识别前端鲁棒性方面的现有各种主流技术进行了比较全面的分析和比较% 力图清晰展示这方面研究的现状$文章最后对语音识别前端鲁棒性的现有各种技术进行讨论%并对它的进一步发展进行了展望$ &!语音识别的研究现状 &:!!语音识别的基础理论 自动语音识别"80C ’?,C *5416652&65’F :*C *’:%84&!是指让计算机听懂人的语音的技术$对语音识别的研究可以追溯到大约K J 年前$最早的语音识别系统多基于声学语音学理论% 且通常是特定说话人的简单孤立词识别系统$上世纪N J 年代% 动态规划被引入到语音识别的模版匹配方法之中%导致了P

语音识别技术

语音识别 1 摘要 语音识别对于多年的研究人员来说一直是迷人、有趣的话题。过去几年在这一领域已经取得了很大进展，主要是由于多年的研究和高性能系统和算法的可用性。 语音识别是一个声音信号转换为一组词的过程。许多不同的技术和应用都参与了识别的过程。 该模板和统计方法是两大模式识别模型。首先是这样一个模型，它采用平均程序派生出词组和一个距离测度的比较模式。隐马尔可夫模型（HMM）是一种广泛使用的统计方法的例子，这是基于语音信号的特点可以作为参数随机过程的想法。 语音识别被几种不同类别的用户使用。那些使用他们的手型有困难的人、专业人士，和有学习障碍的人是它的主要使用者。 语音识别既有的优势也有局限。该软件可以给各种各样的使用者和许多因技术的提高而有生活乐趣的人提供了福利。尽管几十年的研究和技术的显着改善，但仍需要很大的努力，必须采取进一步的研究以应付存在的限制，重要的缺点是，使用者对处理器的功耗和低准确率的高要求。

1 摘要 (1) 3简介 (3) 4语音识别的一般问题 (3) 4.1历史回顾亮点 (3) 4.2过程概述 (4) 4.3用户和使用领域 (4) 5语音识别过程 (5) 5.1难点 (5) 5.2工艺步骤 (5) 5.2.1数字化 (6) 5.2.2代表 (6) 5.2.3搜索 (6) 5.3鲁棒性 (6) 5.4识别模型 (6) 5.4.1隐马尔可夫模型（HMM） (6) 5.4.1.1声学模型 (7) 5.4.1.2字和单元模型 (7) 5.4.1.3语言模型 (7) 5.5系统的范例 (7) 5.6 优点和局限性 (8) 6结论 (9)

现在和几乎过去的五十年，由机器实现自动语音识别是语音科学家和工程师的最终目标。在过去几年中，在语音识别技术已经发生了戏剧性的好转。这是由于有效的系统和算法有很大的进步，以及多年的研究。 语音输入，对于有或没有残疾的人似乎都有很大的潜力。语音识别可用在不同的领域，如在电话网络的自动化，提高运营商服务。 在过去的今年中这项研究已经取得了不断的进展。但是我们仍然远未达到让一个智能的机器可以理解任意发言者讲的每一句话的期望目标。 基本的和语音识别过程都是本报告的考虑范围。 4语音识别的一般问题 4.1历史回顾亮点 许多对声学语音学的基本思路的研究都发生在20世纪50年代。这是第一步，用机器建立自动语音识别装置系统。1952年在贝尔实验室，一个分离单扬声器的数字识别系统建成。尝试识别10个不同的音节，体现在10个单音节词，这是一个演讲者1956年在RCA实验室做成的。1959年，在英国大学学院，建成了一个音素识别器，它能识别四元音和九常数。频谱分析仪和模式匹配被用表彰这个仪器。另一个亮点是在1959年，元音识别器在麻省理工学院林肯实验室被建造出来。这种识别器可识别嵌入在任意一个音箱/ b/-vowel-/t 中的10个元音。 几个基本的突破发生在1960年。识别器的硬件和硬件元音音素识别都于1962年在京都大学建成。1963年在NEC实验室建立了硬件数字识别。这十年包括三个关键研究项目，它们是在过去20年对语音识别的研究和开发的主要问题。首先，一套基本的时间归一化方法，伴随着降低变量作为任务识别的分数，在RCA实验室被创建。第二，Vintsyuk 提出了一种对话语进行修辞调整的时间动态规划方法。 在20世纪70年代孤立词的识别是研究领域的关键。在俄罗斯，美国和日本的研究产生了“孤立词”技术的效用。在过去的20年里，IBM的研究人员在“大词汇量语音识别”领域研究了三个不同的任务。在AT＆T贝尔实验室中进行了“真正的扬声器独立扬声器识别系统”的实验[1]。 1980年，连字识别成为了一个重要的焦点。许多连字算法制定和实施了意图识别流利口语话的字符串匹配，这是基于单个单词的级联模式。在这十年中通过了两项新技术。首先，统计建模方法是关注的焦点。隐马尔可夫模型尤为广为传播。使用神经网络来解决问题被重新提出。国防高级研究计划局（DARPA）社区实施了大词汇量连续语音识别系统的研究[1]。 DARPA的项目是一直持续到20世纪90年代。在这十年中，语音识别技术被广泛应

简论结构抗震的鲁棒性

简论结构抗震的鲁棒性 叶列平1,2，程光煜1,2，陆新征1,2，冯鹏1,2 （1．清华大学土木工程系，北京，100084；2．结构工程与振动教育部重点实验室，北京，100084）建筑结构/Building Structures, 2008, 38(6): 11-15. 摘要：本文首先介绍了结构鲁棒性的概念，及其提高结构鲁棒性对避免结构在罕遇地震下垮塌的重要意义。然后，分别从抗震结构体系、结构承载力与延性、结构破坏模式，以及赘余构件等几方面讨论了提高结构抗震鲁棒性的措施。 关键词：结构抗震，鲁棒性，结构体系，整体性，破坏模式，结构承载力，结构延性，赘余构件Download PDF version Introduction of Robustness for Seismic Structures Ye Lieping, Cheng Guangyu, Lu Xinzheng, Feng Peng Abstract:The concept of robustness of structures is firstly introduced in this paper. And importance with enough robustness for seismic structures in preventing collapse of the structures under strong intensity earthquake attack is discussed. Then the approaches to increase the robustness of seismic structures, including structural systems, strength and ductility of structure, failure modes and redundancy, are suggested. Keywords: seismic structure; robustness; structural systems; integrity; failure mode; strength; ductility; redundancy elements. 1. 结构鲁棒性的概念和意义 工程结构设计通常需要满足安全性、适用性和耐久性的要求，这些都是在正常使用荷载和作用情况下结构所应具备的功能。而结构的鲁棒性（Robustness）是针对在意外荷载和作用情况下所应具备的一种功能，也即在意外荷载和作用情况下，结构不应产生与其原因不相称的垮塌，造成不可接受的重大人员伤亡和财产损失。 鲁棒性与安全性既有联系，又有区别。首先，两者关心的都是工程结构安全问题，但结构的鲁棒性是以避免结构垮塌为目标的，可以认为是结构安全性的上限。而目前通常所说的安全性是以结构的不超过最大承载力为目标的，即按所谓?quot;承载力极限状态"来考虑的安全性。事实上，结构达到最大承载力（极限状态）并不意味着结构的垮塌。另一方面，安全性是针对正常使用荷载和作用来考虑的，而鲁棒性是针对意外荷载和作用来考虑的，两者所考虑的荷载和作用的特征不同。正常荷载与作用在设计阶段能够给予

机器学习工具WEKA的使用总结 包括算法选择、属性选择、参数优化

一、属性选择： 1、理论知识： 见以下两篇文章： 数据挖掘中的特征选择算法综述及基于WEKA的性能比较_陈良龙 数据挖掘中约简技术与属性选择的研究_刘辉 2、weka中的属性选择 2.1评价策略（attribute evaluator） 总的可分为filter和wrapper方法，前者注重对单个属性进行评价，后者侧重对特征子集进行评价。 Wrapper方法有：CfsSubsetEval Filter方法有：CorrelationAttributeEval 2.1.1Wrapper方法： （1）CfsSubsetEval 根据属性子集中每一个特征的预测能力以及它们之间的关联性进行评估，单个特征预测能力强且特征子集内的相关性低的子集表现好。 Evaluates the worth of a subset of attributes by considering the individual predictive ability of each feature along with the degree of redundancy between them.Subsets of features that are highly correlated with the class while having low intercorrelation are preferred. For more information see: M.A.Hall(1998).Correlation-based Feature Subset Selection for Machine Learning.Hamilton,New Zealand. （2）WrapperSubsetEval Wrapper方法中，用后续的学习算法嵌入到特征选择过程中，通过测试特征

鲁棒性

1鲁棒性的基本概念 “鲁棒”是一个音译词，其英文为robust ，意思是“强壮的”、“健壮的”。在控制理论中，鲁棒性表示当一个控制系统中的参数或外部环境发生变化（摄动）时，系统能否保持正常工作的一种特性或属性。 鲁棒概念可以描述为：假定对象的数学模型属于一集合，考察反馈系统的某些特性，如内部稳定性，给定一控制器Ｋ，如果集合中的每一个对象都能保持这种特性成立，则称该控制器对此特性是鲁棒的。因此谈及鲁棒性必有一个控制器、一个对象的集合和某些系统特性。 由于一个具有良好鲁棒性的控制系统能够保证，当控制参数发生变化（或在一定范围内发生了变化）时系统仍能具有良好的控制性能。因此，我们在设计控制器时就要考虑使得控制系统具有好的鲁棒性，即设计具有鲁棒性的控制器——鲁棒控制器。 所以，鲁棒控制就是设计这样一种控制器，它能保证控制对象在自身参数或外部环境在某种范围内发生变化时，仍能正常工作。这种控制器的特点是当上述变化发生时，控制器自身的结构和参数都不改变。 2 鲁棒控制系统 我们总是假设已经知道了受控对象的模型，但由于在实际问题中，系统特性或参数的变化常常是不可避免的，在实际中存在种种不确定因素，如： 1）参数变化； 2）未建模动态特性； 3）平衡点的变化； 4）传感器噪声； 5）不可预测的干扰输入； 等等。产生变化的原因主要有两个方面，一个是由于测量的不精确使特性或参数的实际值偏离它的设计值；另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢变化。因此，如何使所设计的控制系统在系统参数发生摄动的情况下，仍具有期望的性能便成为控制理论中的一个重要研究课题。所以我们所建立的对象模型只能是实际物理系统的不精确的表示。鲁棒系统设计的目标就是要在模型不精确和存在其他变化因素的条件下，使系统仍能保持预期的性能。如果模型的变化和模型的不精确不影响系统的稳定性和其它动态性能，这样的系统我们称它为鲁棒控制系统。 2.1系统的不确定性 2.1.1参数不确定性 如二阶系统： ()[] +-∈++=a a a as s s G ,,1 1 2 可以代表带阻尼的弹簧装置，RLC 电路等。这种不确定性通常不会改变系统的结构和阶次。 2.2.2动态不确定性

粒子群优化算法及其参数设置(程序部分)

附录 程序1 当22111==c c ，5.12212==c c ，2.1=w 。 a)%主函数源程序（main.m ） %------基本粒子群算法 （particle swarm optimization ） %------名称： 基本粒子群算法 %------初始格式化 clear all ; %清除所有变量 clc; %清屏 format long ; %将数据显示为长整形科学计数 %------给定初始条条件------------------ N=40; %3初始化群体个数 D=10; %初始化群体维数 T=100; %初始化群体最迭代次数 c11=2; %学习因子1 c21=2; %学习因子2 c12=1.5; c22=1.5; w=1.2; %惯性权重 eps=10^(-6); %设置精度（在已知最小值的时候用） %------初始化种群个体（限定位置和速度）------------ x=zeros(N,D); v=zeros(N,D); for i=1:N for j=1:D x(i,j)=randn; %随机初始化位置 v(i,j)=randn; %随机初始化速度 end end %------显示群位置----------------------

figure(1) for j=1:D if(rem(D,2)>0) subplot((D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),'b*');grid on xlabel('粒子') ylabel('初始位置') tInfo=strcat('第',char(j+48),'维'); if(j>9) tInfo=strcat('第',char(floor(j/10)+48),char(rem(j,10)+48),'维'); end title(tInfo) end %------显示种群速度 figure(2) for j=1:D if(rem(D,2)>0) subplot((D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),'b*');grid on xlabel('粒子') ylabel('初始速度') tInfo=strcat('第,char(j+48),'维'); if(j>9) tInfo=strcat('第',char(floor(j/10)+48), char(rem(j,10)+48),'维); end title(tInfo) end figure(3)

算 法 的 鲁 棒 性

算法模型好坏、评价标准、算法系统设计 算法模型好坏的评价通用标准： 1、解的精确性与最优性。基于正确性基础上。 2、计算复杂度，时间成本。 3、适应性。适应变化的输入和各种数据类型。 4、可移植性。 5、鲁棒性。健壮性。 鲁棒性（robustness）就是系统的健壮性。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。 一个电子商务网站推荐系统设计与实现——硕士论文分析 一、应用场景 1、网站首页、新品推荐：采用item相似度策略推荐。目标：提供新颖商品。 2、商品详情、看过的还看过，看过的还买过：采用频繁项集挖掘推荐。目的：降低商品寻求成本，提高体验、促进购买。 3、网站购物车、买过的还买过：频繁项集挖掘。目的：提高客单

价。 4、网站会员中心、与用户浏览历史相关商品：item相似度。目的：提升复购率。 5、商品收藏栏、搜索栏、品牌栏、品类栏：item相似度。目的：获取用户更多反馈；帮助用户发现需求；完善内链结构，流畅页面跳转；完善品类之间内链结构，流畅跳转。 二、推荐系统核心问题 三个核心要素：用户、商品、推荐系统。 用户特征分析：行为特征、兴趣特征。 用户不同特征以不同形式存储在不同介质中：注册信息存储在关系型数据库、行为数据存储在web日志中。 开发时，需要将这些数据进行清理，然后转换到统一的用户偏好数据库中。 商品特征：基本特征、动态特征。 基本特征：品牌、品类、颜色、型号、尺寸、性别等。 动态特征：销量、库存、市场价格、浏览次数、加购物车次数等。 补充说明：如果商品不能直接说明用户的兴趣特征，比如电影、图书，则可以通过用户的标签系统进行推荐。 或者通过协同过滤算法进行推荐，因为协同过滤算法不需要依赖商品自身的特征属性。 用户和商品一般具有三种关系：这是推荐系统工作的依据。 用户--喜欢--商品--相似--商品：基于item的推荐系统思想。