袁敏
- 作品数：10 被引量：46H指数：3
- 供职机构：兰州大学更多>>
- 发文基金：甘肃省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 时延和异质性对脉冲神经网络同步特性的影响和应用研究
- 马义德张同锋李守亮张新国王兆滨绽琨张红娟袁敏马榕马玉润
- 该课题探究了时延异质脉冲神经元（Spiking Neuron）构成的神经网络的非线性特性，通过理论分析获得了网络不同行为所对应的参数区间，考察了时延、神经元的异质性、网络规模和拓扑结构对网络同步状态的影响，掌握了时延大规...
- 关键词：
- 关键词：神经网络动力学特性
- 汉语孤立词识别理论及关键技术研究
- 本论文对语音识别的理论和关键技术进行了深入细致地研究。在深刻理解语音识别基本原理的基础上，实现了包括语音采集、预处理、特征提取、模型选取、判决规则以及识别策略在内的孤立词语音识别。
本文对语音信号的预处理和特征提取...
- 袁敏
- 关键词：语音识别端点检测孤立词MEL倒谱系数隐马尔科夫模型脉冲耦合神经网络
- 文献传递
- 一种种子特征提取和分类识别系统及方法
- 本发明公开了一种种子特征提取和分类识别系统及方法，其中的方法包括灯箱，所述灯箱顶部设有拍摄机，所述拍摄机为安装在手机上的微距镜头，手机内设有内置存储卡；所述拍摄机两侧分别设有光源；所述灯箱内底面设有载物台，用于放置植物种...
- 袁敏董永康翟肇源申嘉程任定邦绽琨王兆滨陆福相胡小文
- 基于分形理论的图像压缩编码技术被引量：9
- 2004年
- 分形图像压缩编码是当今图像编码领域研究的热点之一,是一种具有独特优势且极有发展前途的数据压缩技术。本文从分形基本理论出发,对分形图像压缩编码思想、编码方法等进行了综述,并介绍了分形图像压缩编码的一些改进方法。最后,探讨了分形图像压缩编码的发展方向。
- 刘勍张在峰马义德袁敏
- 关键词：信息处理技术图像压缩编码分形迭代函数系统
- 基于多尺度几何分析和字典学习的高度欠采样磁共振图像重构研究
- 磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)是一种非侵入式的成像模态,具有无电离辐射和优秀的软组织对比度等优点。然而,MRI较慢的成像速度仍是制约其广泛应用的一大瓶颈。目前,可通过快速数据...
- 袁敏
- 关键词：图像重构多尺度几何分析字典学习
- 文献传递
- 基于小波变换与ART神经网络的指纹识别算法
- 本文提出了一种新的基于小波变换和自适应共振理论神经网络的指纹识别算法,利用小波交换提取指纹的细节特征,将指纹图像域的细节特征转化为小波域的特征向量,并用自适应共振理论神经网络对特征向量进行匹配与识别,减少了计算量和存储量...
- 段磊许勇马义德袁敏
- 关键词：指纹识别小波变换神经网络特征向量
- 一种基于K210的智能分类垃圾桶
- 本实用新型公开了一种基于K210的智能分类垃圾桶，涉及智能垃圾桶技术领域，该基于K210的智能分类垃圾桶，包括底座，所述底座的顶部固定连接有挡板，所述底座的顶部放置有垃圾桶本体，所述挡板的顶部设置有分类机构，所述分类机构...
- 袁敏黄贺强生文静谢宇菲
- 基于PCNN的语谱图特征提取在说话人识别中的应用被引量：32
- 2005年
- 该文首次提出了一种将有生物视觉依据的人工神经网络——脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,以下简称为PCNN)用于说话人识别领域的语谱图特征提取的新方法。该方法将语谱图输入到PCNN后得到输出图像的时间序列及其熵序列作为说话人语音的特征,利用它的不变性实现说话人识别。实验结果表明,该方法可以快速有效地进行说话人识别。该文将PCNN引入到语音识别的应用研究中,开拓了信号处理中两个极为重要的部分———语音信号处理和图像信号处理结合的新领域,同时对于PCNN的理论研究和实际应用具有非常重要的现实意义。
- 马义德袁敏齐春亮刘悦刘映杰
- 关键词：脉冲耦合神经网络说话人识别语谱图特征提取时间序列
- 连续汉语音流中声韵母切分研究被引量：4
- 2005年
- 根据汉语语音的特点,提出了一种连续汉语语音中声韵母自动切分的新算法.根据音素单元结构确定HMM模型中的状态数,利用HMM模型进行音素切分,再对切分结果进行合并,得到最终的声韵母子词单元.通过实验验证了子词单元产生的稳定性和准确性,实验结果表明,算法在这两方面均达到了较好的性能,且与话者无关.
- 刘映杰马义德刘悦袁敏段磊
- 关键词：语音识别切分HMM模型
- 混沌神经网络研究及其应用被引量：1
- 2005年
- 对全局耦合映射(GCM)模型、Aihara混沌神经网络模型和Inoue混沌神经网络模型等模型的研究现状、构成和特点进行了全面的分析,综述了混沌神经网络的主要应用领域,并试探性地指出了混沌神经网络的发展方向.
- 刘勍马义德袁敏张在峰
- 关键词：混沌混沌神经元混沌神经网络
