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王相海; 丛志环; 方玲玲; 宋传鸣;
辽宁师范大学计算机与信息技术学院 辽宁大连 116029;
智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学) 湖南湘潭411105;
计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京 210093;
混合遗传种群多样性; 自适应遗传算法; HMM训练模型; 车辆行驶状态; 实时判别;
机译:混合DNN-HMM语音识别器中DNN中的说话人自适应训练本地化说话人模块
机译:基于分区HMM均值参数的训练说话者模型的基于说话人的自适应
机译:基于HMM的混合元聚类集成的自适应双向加权自动初始化和模型选择
机译:X-MHMM:当混合物数量未知时,一种用于训练HMMS混合物的有效算法
机译:在线自适应IDS方案,用于使用HMM模型检测未知网络攻击。
机译:HMM-ModE –使用轮廓隐式马尔可夫模型改进分类方法是优化区分阈值并使用负训练序列修改发射概率
机译:X-mHmm:当混合数量未知时训练Hmm混合的有效算法
机译:使用sOm和LVQ训练混合密度Hmm
机译:使用加权HMM进行判别学习的并行模型组合HMM在线背景噪声自适应用于嘈杂语音识别
机译:用隐马尔可夫模型(emhmm与共聚类的emhmm)和交换隐马尔可夫模型(emshmm)的眼睛运动分析
机译:用训练的GMM-HMM和LSTM模型进行语音识别
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