模式识别与人工智能

基于神经网络的语音信号识别

摘要

语言是人类之间交流信息的主要手段之一，自电脑发明以来， 人们就一直致力于使电 脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工 智能等诸领域的一项综合技术，应用需求十分广阔，长期以来一直是人们研究的热点。 神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科 学，它模拟了人类神经元活动的原理，具有自学习、联想、对比、推理和概括能力，为很好 地解决语音识别这样一个复杂的模式分类问题提供了新的途径。 本文针时语音识别的特点． BP 神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究， 对 进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。 针对传统 BP 算法识别准确率高 但训练速度慢的缺点，对 BP 网络进行改进，构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法 (GABP)，并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明，该算法有效地缩短了识别时问，提 高了网络训练速度和语音的识别率。 关键词：语音识别，神经网络，遗传算法，遗传神经网络,BP 网络 RECOGNITIO THE RSREARCH OF SPEECH RECOGNITION BASED ON THE NEURA

基于神经网络的语音信号识别

摘要

语言是人类之间交流信息的主要手段之一，自电脑发明以来， 人们就一直致力于使电 脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工 智能等诸领域的一项综合技术，应用需求十分广阔，长期以来一直是人们研究的热点。 神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科 学，它模拟了人类神经元活动的原理，具有自学习、联想、对比、推理和概括能力，为很好 地解决语音识别这样一个复杂的模式分类问题提供了新的途径。 本文针时语音识别的特点． BP 神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究， 对 进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。 针对传统 BP 算法识别准确率高 但训练速度慢的缺点，对 BP 网络进行改进，构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法 (GABP)，并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明，该算法有效地缩短了识别时问，提 高了网络训练速度和语音的识别率。 关键词：语音识别，神经网络，遗传算法，遗传神经网络,BP 网络 RECOGNITIO THE RSREARCH OF SPEECH RECOGNITION BASED ON THE NEURA

神经网络在特征提取中的应用

于大永

（郑州大学 郑州 450001）

[摘要] 本文提出了一种对非平稳信号进行特征提取及模式识别的方法: 根据多数信号是非平稳的特点，采用基于小波包分解能量的方法对信号的各频带进行分解，得到信号在不同频带内的能量分布特性．仅根据能量谱并不能完全区分不同类型信号，通过对信号高阶统计特性的分析，提取出高阶谱特征频率，结合这两种方法提取出的特征作为神经网络的输入向量进行模式识别。

关键词:高阶谱、高阶统计量、小波包、神经网络、特征识别 1．概述

机械故障诊断是以机械学为基础的一门综合技术。机械故障诊断的关键是如何从机械故障振动信号中提取故障特征,信号分析和处理是特征提取最常用的方法。机械故障振动信号本质上是非高斯、非平稳信号,近年来,为满足对机器故障进行早期检测、诊断的需要,非高斯、非平稳信号处理方法在机械故障诊断领域受到了广泛的关注。如何确实有效地结合振动信号自身特点,创新性的应用非高斯、非平稳信号处理理论解决机械故障诊断中的信号降噪、故障特征提取等问题是当前机械故障诊断领域迫切需要研究的重点课题之一。基于此，本文提出了一种对非平稳信号进行特征提取及模式识别的方法: 根据信号是非平稳的特点，采用基于小波包分

神经网络在特征提取中的应用

于大永

（郑州大学 郑州 450001）

[摘要] 本文提出了一种对非平稳信号进行特征提取及模式识别的方法: 根据多数信号是非平稳的特点，采用基于小波包分解能量的方法对信号的各频带进行分解，得到信号在不同频带内的能量分布特性．仅根据能量谱并不能完全区分不同类型信号，通过对信号高阶统计特性的分析，提取出高阶谱特征频率，结合这两种方法提取出的特征作为神经网络的输入向量进行模式识别。

关键词:高阶谱、高阶统计量、小波包、神经网络、特征识别 1．概述

机械故障诊断是以机械学为基础的一门综合技术。机械故障诊断的关键是如何从机械故障振动信号中提取故障特征,信号分析和处理是特征提取最常用的方法。机械故障振动信号本质上是非高斯、非平稳信号,近年来,为满足对机器故障进行早期检测、诊断的需要,非高斯、非平稳信号处理方法在机械故障诊断领域受到了广泛的关注。如何确实有效地结合振动信号自身特点,创新性的应用非高斯、非平稳信号处理理论解决机械故障诊断中的信号降噪、故障特征提取等问题是当前机械故障诊断领域迫切需要研究的重点课题之一。基于此，本文提出了一种对非平稳信号进行特征提取及模式识别的方法: 根据信号是非平稳的特点，采用基于小波包分

研究生课程考试试卷（课程论文部分）

（2012 —— 2013 学年 一 学期）

论文题目：利用特征提取方法来识别指纹

学生学号： 学生姓名：

专业名称： 计算机应用技术 课程名称： 模式识别 评阅成绩的教师签名： 评阅成绩时间： 评阅成绩分数：

2011年9月制

1

目录

摘要 .................................................................................................................................................. 1 关键词 ......................................................................

2.6给出K-均值算法的程序框图，编写程序，自选一组分别属于三类的三维模式样本，

并对它们进行聚类分析。

迭代次数=1随机选取k个样本作为初始聚类中心聚类数目大于样本个数YN输入聚类数目k得到样本矩阵的大小开始输入样本矩阵绘制样本数据的散点图输入错误，要求重新输入k

判断前后两次聚类中心是否变化NY计算各聚类中心的新向量值迭代次数+1输出迭代次数，聚类中心，聚类结果按最短距离原则分配各点计算各点到聚类中心的距离结束MATLAB程序代码

clear all; clc;

data=input('请输入样本数据矩阵：'); X=data(:,1); Y=data(:,2); figure(1);

plot(X,Y,'r*','LineWidth',3); axis([0 9 0 8]) xlabel('x');ylabel('y'); hold on; grid on; m=size(data,1); n=size(data,2); counter=0;

k=input('请输入聚类数目：'); if k>m

disp('输入的聚类数目过大，请输入正确的k值'); k=input('请输入聚类数目：'

《探索大数据与人工智能》习题

单选

1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算?

A. Spark

B. Storm

C. Hive

D. Flume

2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是?

A. 大数据分析的革命性方法出现

B. 大数据与与云计算将深度融合

C. 大数据一体机将陆续发布

D. 大数据未来可能会被淘汰

3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的?

A.比尔·恩门

B. 麦肯锡

C. 扎克伯格

D. 乔图斯

4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用?

A.精准广告

B. 网络管理

C. 网络优化

D. 客服中心优化

5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用?

A.数据商业化

B. 物流网络

C. 企业运营

D. 客户关系管理

6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。

A.首席数据官

B. 首席科学家

C. 首席执行官

D. 首席架构

《模式识别》试题答案（A卷）
（2007年秋季学期，学历教育合训本科生，理论考核部分，120分钟）

一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分）
1、影响层次聚类算法结果的主要因素有（ 计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定的类别数目））。
2、欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（ 1、2、3、4 ）。
（1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性
3、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。）。
4、感知器算法 1 。
（1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。
5、积累势函数法较之于H-K算法的优点是（该方法可用于非线性可分情况（也可用于线性可分情况） ）；位势函数K(x,xk)与积累位势函数K(x)的关系为（）。
6、在统计模式分类问题中，聂曼-皮尔逊判决准则主要用于（ 某一种判决错误较另一种判决错误更为重要）情况；最小最大判决准则主要用于（ 先验概率未知的）情况。
7、"特征个数越多越有利于分类"这种说法正确吗？（ 错误 ）。特征选择的主要目的是（从n个特征中选出最有利于分

简答题

1. 什么是模式与模式识别

模式识别: 模式识别是研究用计算机来实现人类模式识别能力的一门学科。 模式:模式是一些供模仿用的、完美无缺的标本。 2. 模式识别系统的组成

信息获取，预处理，特征提取和选取，分类器设计，分类决策 3. 什么是后验概率？

系统在某个具体的模式样本X条件下位于某种类型的概率。、 4. 确定线性分类器的主要步骤

采集训练样本，构成训练样本集。样本应该具有典型性

确定一个准则J=J(w,x)，能反映分类器性能，且存在权值w*使得分类器性能最优 设计求解w的最优算法，得到解向量w* 5. 样本集推断总体概率分布的方法？ 参数估计

监督参数估计：样本所属类别及类条件总体概率密度函数的形式已知，某些参数未知 非监督参数估计：已知总体概率密度函数形式但未知样本类别，要推断某些参数

非参数估计：已知样本类别，未知总体概率密度函数形式，要求直接推断概率密度函数本身

6. 近邻法的主要思想

作为一种分段线性判别函数的极端情况，将各类中全部样本都作为代表点，这样的决策方法就是近邻法的基本思想。 7. 什么是K近邻法？

他是最近邻法的推广，取未知样本x的k个近邻，看这k个近邻中多数属于哪一类，就把x归为哪一类。

一、 填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分）

1、模式识别系统的基本构成单元包括： 模式采集 、 特征提取与选择 和 模式分类 。

2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用 特真矢量 ；句法模式识别中模式描述方法一般有 串 、 树 、 网 。

3、聚类分析算法属于 （1） ；判别域代数界面方程法属于 （3） 。

（1）无监督分类 (2)有监督分类 （3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法 4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用 （4） 进行相似性度量。 （1）距离测度 （2）模糊测度 （3）相似测度 （4）匹配测度 5、 下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有 （1）（3）（4） 。

（1） （2） (3)

(4)

6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在 （2） 中进行 。 （1）二维空间 （2）一维空间 （3）N-1维空间

7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有 （1） ；线性可分