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基于加权合成少数类过采样技术的故障诊断被引量：1: 2016年; 合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)是一种著名的过采样方法,但是它没有考虑样本的分布和潜在的噪声数据。为了改善SMOTE的性能,提出了加权合成少数类过采样技术(Weighted Synthetic Minority Oversampling Technique,WSMOTE)。WSMOTE通过引入邻域并将样本按照分布的不同划分为不同的组群,不同的群组拥有不同的采样价值,然后根据采样价值的不同加权合成样本。WSMOTE在处理类别不平衡数据时具有优异的性能,并在半导体制造过程的监控数据仿真中得到了验证。; 韩志艳王健; 关键词：故障诊断 SMOTE 过采样技术

基于双通道语音转图像式情感识别方法被引量：1: 2021年; 情感识别是人机交互领域中必须解决的关键问题,针对用于识别的情感特征的好坏直接影响到情感识别的效果问题,提出了一种基于双通道语音转图像式的情感识别方法。通过观看影视片段获取相应情感状态下的语音信号,进行预处理,获取第一通道图像信号和第二通道图像信号,再用残差式深度卷积神经网络提取两个通道的情感特征参数,并进行组合获得组合特征参数,送入深度信念网络进行识别。该文主要研究了6种人类基本情感,分别是高兴、愤怒、惊奇、悲伤、恐惧和中性。并与采用传统特征提取方法的识别系统进行对比,实验结果表明,该文方法的平均识别正确率较传统方法提高了11.1%,而且缩短了系统的识别时间,为算法的实用性奠定了基础。; 潘慧琳韩志艳王树瑞姜澜龚伟王雅琼; 关键词：情感识别语音信号特征提取

一种基于缺失数据填补的高压缸排汽温度预测方法: 本发明涉及火力发电技术领域，提供一种基于缺失数据填补的高压缸排汽温度预测方法，包括：首先获取高压缸排汽温度采集序列x(0)；然后对x(0)的一阶累加生成序列x(1)<...; 杨洋魏洪峰王春杰韩莹韩志艳王东张亮杨友林; 文献传递

情感识别仪: 1．本外观设计产品的名称：情感识别仪。;2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于对人类情感进行识别。;3．本外观设计产品的设计要点：产品的整体外形。;4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：主视图。; 韩志艳王健王东张亮周建壮郭兆正

鲁棒主元分析及在故障诊断中的应用: 2013年; 在故障诊断过程中,传统的主元分析(Principal Component Analysis,PCA)算法,假设建模使用的历史数据为正常模式下采集的纯净数据,而在工业现场这一假设难以满足。针对传统PCA算法的这一缺陷,文中提出一种鲁棒PCA算法。该算法利用流形学习的思想,通过构造数据间近邻图的方式,计算各数据点的能量密度函数,并以此为依据去除历史数据中混杂的噪声和故障数据,增强PCA算法的鲁棒性。同时在文中给出了鲁棒PCA算法在故障诊断中的应用步骤,并通过对Tennessee Eastman过程的仿真研究,验证了鲁棒PCA算法在故障诊断中的可行性和有效性。; 王健王健; 关键词：主成分分析流形学习故障诊断

课程思政融入“模拟电子技术基础”课的方法研究被引量：5: 2022年; 高校开展课程思政教育是实现立德树人根本任务的一项重要措施。将专业知识与思政元素有机结合,对学生进行多角度潜移默化的思想政治教育,教书的同时实现育人。在阐述“模拟电子技术基础”课程融入思政元素的必要性的基础上,探讨如何有效融入思政元素,并以第三章《多级放大电路的耦合方式》为例,提出了具体的融合建议。实践证明,融入思政元素后,可有效提高学生的学习热情,培养家国情怀,增强责任感和担当。; 韩志艳王健; 关键词：模拟电子技术

基于神经网络的汉语声韵母可视化方法被引量：2: 2017年; 为了克服现有语音可视化方法的局限性,该文提出了一种基于神经网络的汉语声韵母可视化方法,通过集成不同的语音特征进入一幅图像中为聋哑人创造了语音信号的可读模式。采用小波神经网络来进行位置信息映射和颜色信息获取,由于小波神经网络具有结构可设计性、收敛精度可控性和收敛速度快的优点,有效地提高了汉语声韵母的正确编码率。而且将图像分为12个不同颜色的显示区域,每个显示区域内的音具有相似的发音特点和相同的发音部位,这就更好地利用了聋哑人对色彩刺激的视觉记忆能力较强的优点。与现有方法相比,具有很好的鲁棒性和易懂性。; 韩志艳王健; 关键词：神经网络语音信号特征提取主成分分析

基于共振峰曲线的语音信号动态特征提取方法被引量：3: 2017年; 为了提高噪音环境下语音识别的鲁棒性,提出了一种基于共振峰曲线的语音信号动态特征提取方法。采用基于Hilbert-Huang变换的方法来估算预处理后的语音信号共振峰频率特征,然后按照从第一帧到最后一帧的帧序,将预处理后的每帧语音信号的第一共振峰频率特征值进行组合获得第一共振峰曲线,依此类推,获得第二共振峰曲线、第三共振峰曲线及第四共振峰曲线。对获得的每条共振峰曲线进行快速傅里叶变换获得线性频谱,然后再求取能量谱,计算对数能量和离散余弦变换。与MFCC方法相比,提取的语音信号动态特征具有时间相关性,揭示了语音信号前后以及相邻之间存在的密切关联,提高了语音识别的性能。; 韩志艳王健; 关键词：语音信号动态特征语音识别特征提取

基于动静态组合特征参数的语音识别被引量：2: 2008年; 基于语音信号的时变特性,本文提出了动静态特征参数结合的语音信号识别方法,首先在特征参数提取中引入了小波包变换,借助MFCC(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient)参数的提取方法,用小波包变换代替傅立叶变换和Mel滤波器组,提取了新的静态特征参数DWPTMFCC(Discrete Wavelet Packet Transform Mel-Frequency Coeffi-cient),然后把它与一阶DWPTMFCC差分参数相结合成一个向量,作为一帧语音信号的参数,通过试验和仿真,此参数具有很高的识别率,是一种很好的语音特征参数。并且把混沌特性引入到神经元,构成混沌神经网络,把这种神经网络用于语音识别,并与常用的BP神经网络识别方法进行了比较。试验结果表明,混沌神经网络的平均识别率要高于同等条件下常用的神经网络方法的识别率。; 王旭韩志艳王健薛丽芳; 关键词：语音识别特征参数小波包变换混沌神经网络

一种重构样本中心的化工过程故障分类方法: 本发明一种重构样本中心的化工过程故障分类方法，属于故障诊断领域，通过该方法可以在干扰、非高斯和非线性数据结构的条件下，寻找到样本数据真实的几何中心点，以此为基础设计的新的类间散度和类内散度，可以实现不同种类数据在映射空间...; 王健韩志艳; 文献传递

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韩志艳