一种基于深度学习的语音情感识别方法

一种基于深度学习的语音情感识别方法,属于语音识别领域。现有语音情感识别率低。本发明方法的一种基于深度学习的语音情感识别方法包括,待测语音信息的预处理；情感特征提取；对提取的情感特征参数进行归一化处理的过程；设计DNN瓶颈层结合决策树和特征融合的语音情感识别系统；利用归一化处理的情感特征参数对识别系统进行训练；利用训练后的DNN瓶颈层结合决策树和特征融合的语音情感识别系统对获取待测语音信息进行语音识别。本发明方法提高了语音情感识别率。

2021-11-02

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使用因果模型操作供应链

本发明提供了用于优化供应链的操作的方法、系统和设备,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。在一个方面,该方法包括重复地执行以下操作：i)基于因果模型选择用于操作供应链的输入设置的配置,该因果模型测量输入设置和供应链的成功量度之间的因果关系；ii)确定使用输入设置的配置操作的供应链的成功量度；以及iii)基于使用输入设置的配置操作的供应链的成功量度,调整因果模型。

2021-10-29

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确定用于控制环境的因果模型

本发明提供了用于确定用于控制环境的因果模型的方法、系统和设备,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。这些方法中的一种包括基于以下各项来重复选择该环境的控制设置：(i)因果模型,该因果模型识别该环境中的可控元件的可能设置和反映该控制系统在控制该环境方面的性能的环境响应之间的因果关系；以及(ii)一组内部参数的当前值；以及在该重复选择期间：监测对所选择控制设置的环境响应；基于这些环境响应来确定该环境的一个或多个特性已改变的指示；以及作为响应,修改这些内部参数中的一个或多个内部参数的当前值。

2021-10-29

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僵尸网络的家族规模的异常检测方法和装置

本发明实施例涉及一种僵尸网络的家族规模的异常检测方法、装置、电子设备、及存储介质,具体涉及网络安全技术领域,方法包括：根据历史数据统计监控区间内僵尸网络家族在各预定单位时长内的传播源数量；根据各预定单位时长内的传播源数量生成训练样本集,根据所述训练样本集训练孤立森林模型；实时监控所述监控区间内所述僵尸网络家族在所述预定单位时长内的传播源数量,计算所述传播源数量在所述孤立森林模型中的异常值分数；根据所述异常值分数对所述僵尸网络家族的传播进行异常检测,可以实现对僵尸网络的家族规模及家族规模变化趋势进行异常检测,可以实现自动化地监控僵尸网络的发展情况。

2021-10-29

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基于决策树自动判别真实缺陷与过杀方法

本发明提供了一种基于决策树自动判别真实缺陷与过杀方法,包括：准备一组实际生产过程中过杀和真实缺陷的原图及mask图；通过mask图获取缺陷形状、面积、长度、缺陷类别,通过原图获取缺陷的对比度、极性,将生成的特征信息保存至文本当中,利用决策树自动获取缺陷的判别规则；通过缺陷算法得到一组缺陷数据,生成缺陷小图及mask图,获取缺陷形状、面积、长度、对比度、极性及缺陷类别特征信息；根据决策树生成的判别规则计算当前缺陷属于过杀还是真实缺陷。发明根据已有缺陷和过杀数据特征信息自动判别新产生缺陷是否过杀,算法通用性强,与现有技术中的手动设置缺陷检出参数相比,可以将缺陷漏检和过杀风险控制最低,进而达到实际生产要求。

2021-10-29

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一种不依赖网络结构的在线影响最大化方法

本发明公开了一种不依赖网络结构的在线影响最大化方法,首先在从未被选为种子节点的节点集合中随机选择一个种子节点；然后使用当前种子节点在真实网络上执行b次影响传播过程,计算种子节点的影响可达性；根据所有历史感染状态结果推断节点之间的激活概率；然后在推断网络上模拟b次影响传播过程,估计还未被选为种子节点的每个节点的影响可达性；使用贪婪算法根据得到的影响可达性识别前k个影响最大的节点；最后,如果影响最大的节点尚未被选择过,则选择它作为新的种子节点重复,否则随机选择重复以上过程。本发明能够在未知网络结构的条件下进行影响可达性估计,同时更新了种子和非种子节点的只是,更加准确地识别了一组最具影响力的k个节点。

2021-10-29

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一种基于自修复建模的反洗钱系统及其方法

本发明涉及一种基于自修复建模的反洗钱系统及其方法,该系统包括依次连接的洗钱识别装置和洗钱告警装置,洗钱识别装置用于对输入的交易数据进行洗钱识别,并输出对应的识别结果给洗钱告警装置,洗钱识别装置包括依次连接的特征加工模块、建模模块、自修复模块和模型优化模块,特征加工模块用于从输入的交易数据中提取出对应的高维全量特征；建模模块用于根据高维全量特征,构建初版洗钱识别模型；自修复模块用于进行自修复闭环投产操作,持续得到反馈数据；模型优化模块用于根据反馈数据,对当前洗钱识别模型进行更新优化。与现有技术相比,本发明针对快速变化的洗钱场景,解决了投产后模型衰减的问题,同时不需要反复人工建模,节省人力资源。

2021-10-29

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使用机器学习预测分子嗅觉特性的系统和方法

本发明提供了用于预测分子嗅觉特性的系统和方法。一种示例方法包括获得机器学习的图神经网络,该机器学习的图神经网络被训练以至少部分地基于与分子相关联的化学结构数据来预测分子的嗅觉特性。该方法包括获得以图方式描述所选分子的化学结构的图。该方法包括向机器学习的图神经网络提供图作为输入。该方法包括接收描述所选分子的一个或多个预测嗅觉特性的预测数据,作为机器学习的图神经网络的输出。该方法包括提供描述所选分子的一个或多个预测嗅觉特性的预测数据作为输出。

2021-10-22

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一种基于决策树模型的孤立肺结节恶性风险预测系统

本发明属于医学诊断技术领域,具体涉及一种基于决策树模型的孤立肺结节恶性风险预测系统。本发明提供孤立肺结节恶性风险预测系统,包括：数据采集模块,用于采集和/或输入孤立性肺结节患者的变量数据；数据运算模块,用于将变量数据代入决策树模型进行计算,得到结节恶性概率和/或结节是否恶性的判断结论；数据输出模块,用于输出结节恶性概率和/或结节是否恶性的判断结论。本发明提供的模型适用于中国人群中的SPN患者的结节是否为恶性的诊断。

2021-10-22

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一种基于随机森林模型的孤立肺结节恶性风险预测系统

本发明属于医学诊断技术领域,具体涉及一种基于随机森林模型的孤立肺结节恶性风险预测系统。本发明提供孤立肺结节恶性风险预测系统,包括：数据采集模块,用于采集和/或输入孤立性肺结节患者的变量数据；数据运算模块,用于将变量数据代入随机森林模型进行计算,得到结节恶性概率和/或结节是否恶性的判断结论；数据输出模块,用于输出结节恶性概率和/或结节是否恶性的判断结论。本发明提供的模型适用于中国人群中的SPN患者的结节是否为恶性的诊断。

2021-10-22

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