陈晓娇
- 作品数：6 被引量：2H指数：1
- 供职机构：新疆大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学化学工程更多>>
- 改进的K-means算法在维文连体段聚类中的应用被引量：1
- 2014年
- 在维吾尔文文字识别中,能否有效地聚类将直接影响识别结果的好坏。为改善聚类效果,针对维吾尔文连体段聚类,提出了一种改进的K-means聚类算法。该算法首先采用等间距法多次选择类中心,然后选择最佳码本和利用有效相似比来动态调整聚类个数K,最后完成了连体段聚类。实验结果表明:与传统K-means算法相比,改进的K-means算法得到了较好聚类效果,聚类正确率达90%以上。
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- 关键词：聚类算法正确率
- 棉短绒和煤矸石基碳分子筛复合材料合成及性能研究
- 2025年
- 以工业固废物煤矸石为原料,棉短绒纤维素气凝胶(CLCA)为模板剂,通过对合成条件进行调控,利用水热晶化法合成了煤矸石基多级孔碳沸石分子筛ZSM-5/C复合材料。通过XRD、SEM、FT-IR和BET等表征手段对所制备样品的晶体结构、形状形貌、比表面积等进行测试分析,并对活性翠蓝(M-G)溶液吸附过程进行吸附动力学和吸附等温线的性能进行分析。结果表明,合成的沸石分子筛与商品沸石分子筛具有较高的一致性。当晶化时间为16 h、晶化温度为180℃、纤维素气凝胶添加量为0.6 g、碳化温度550℃、碳化时间2 h时,制备的多级孔碳分子筛ZSM-5/C复合材料对活性翠蓝M-G的吸附性能远优于商品沸石分子筛。除此之外,多级孔分子筛吸附活性翠蓝M-G过程符合准二级动力学方程、Langmuir等温吸附模型,且该过程是自发进行的,活性翠蓝M-G去除率超过98%,为煤矸石基沸石分子筛绿色制备和用于去除水中有机污染物提供了思路。
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- 关键词：煤矸石沸石分子筛
- 一种以固废物煤矸石为原料制备多孔级SOD沸石分子筛的方法
- 本发明提供了一种以固废物煤矸石为原料制备多孔级SOD沸石分子筛的方法。该方法包括以下步骤：首先，将煤矸石进行高温碱活化，再与适量的水混合并充分搅拌均匀得到溶液A；其次，将铝源溶于适量水中得到溶液B；然后，在搅拌状态下将溶...
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- 基于HMM的维吾尔文联机手写识别研究
- 在新疆信息化发展的今天,对手写体维吾尔文进行机器识别的需求越来越紧迫。它不仅对维吾尔族的古代文献资料等有重要的利用价值,而且在今天经济发展的同时对信息交流也很重要。联机手写维吾尔文的识别研究还处于初级阶段,归根结底是由于...
- 陈晓娇
- 关键词：联机手写维吾尔文隐马尔可夫模型字典HTK
- 文献传递
- 一种基于HMM的维吾尔文联机手写识别的方法被引量：1
- 2013年
- 在维吾尔文联机手写识别过程的训练阶段,单词被切分成字母,经过特征提取和聚类形成特征向量作为模型的输入。构造出以字符为基元的隐马尔可夫模型(HMM),将其嵌入到识别字典网络中。通过基于HMM的分类识别器,最终得到识别结果。首次将消除延迟笔画、建立有延迟笔画和无延迟笔画的字典的方法应用于维吾尔文手写识别中,取得了较高的识别率。
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- 关键词：维吾尔文手写识别隐马尔可夫模型
- 语音隐私安全和保护算法研究
- 基于深度学习的语音处理技术已经普遍存在于人们现实日常中,例如语音助手系统、手机上的声纹识别系统、银行的自助语音系统、法医测试等。近些年,由于深度学习技术的大规模使用和普及,使基于深度学习模型的隐私性和安全性问题引起了广泛...
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