基于CRF(conditional random fields)統(tǒng)計模型的文本人名識別工具源代碼,是Mallet開放源碼項目的一部分
資源簡介:基于CRF(conditional random fields)統(tǒng)計模型的文本人名識別工具源代碼,是Mallet開放源碼項目的一部分
上傳時間: 2015-11-17
上傳用戶:ZJX5201314
資源簡介:本篇論文從常用語音特征參量的提取、基于矢量量化和混合高斯模型的說話 人識別、識別方法的優(yōu)化及系統(tǒng)實現(xiàn)與實驗結(jié)果這幾個方面討論了說話人識別的 應(yīng)用技術(shù),并對實驗結(jié)果進行了討論
上傳時間: 2014-12-19
上傳用戶:mikesering
資源簡介:CRFsuite is a very fast implmentation of the conditional random fields (CRF) algorithm. It handles tens of thousands sentences in merely one second. In comparison to CRF++, CRFSuite yields substantially better efficiency performance
上傳時間: 2013-12-19
上傳用戶:gououo
資源簡介:主要介紹了基于(單、多)高斯統(tǒng)計模型的背景獲取法
上傳時間: 2017-07-11
上傳用戶:問題問題
資源簡介:conditional random fields的訓(xùn)練識別工具
上傳時間: 2015-09-14
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資源簡介:基于統(tǒng)計模型的濾波方法,用于非線性濾波,涉及倒Kalman濾波
上傳時間: 2016-07-12
上傳用戶:erkuizhang
資源簡介:本文為Lafferty給人留下印象最深的論文--2001年的conditional random fields,這篇文章后來被瘋狂引用,廣泛地應(yīng)用在語言和圖像處理,并隨之出現(xiàn)了很多的變體。
上傳時間: 2017-02-18
上傳用戶:黃華強
資源簡介:基于當(dāng)前統(tǒng)計模型的目標(biāo)跟蹤算法,就用卡爾曼濾波器,目標(biāo)跟蹤和數(shù)據(jù)整合類的同志可下
上傳時間: 2017-07-10
上傳用戶:TRIFCT
資源簡介:基于Matlab對約瑟夫森結(jié)(Josephson Junction)RCSJ模型的交直流I-V特性及非線性混沌現(xiàn)象進行數(shù)值模擬。通過計算機數(shù)值模擬得到該模型的非線性微分方程數(shù)值解,研究了RCSJ模型中各參量對約瑟夫森結(jié)的影響,進而簡要分析其I-V特性和非線性混沌現(xiàn)象的產(chǎn)生機理,...
上傳時間: 2013-12-18
上傳用戶:sz_hjbf
資源簡介:摘要:本文基于Matlab對約瑟夫森結(jié)(Josephson Junction)RCSJ模型的交直流I-V特性及非線性混沌現(xiàn)象進行數(shù)值模擬。通過計算機數(shù)值模擬得到該模型的非線性微分方程數(shù)值解,研究了RCSJ模型中各參量對約瑟夫森結(jié)的影響,進而簡要分析其I-V特性和非線性混沌現(xiàn)象的...
上傳時間: 2014-01-25
上傳用戶:libenshu01
資源簡介:基于局域法多步預(yù)報模型的混沌時間序列預(yù)報模型,對多個典型混沌序列的仿真測試表明,本算法具有良好的多步預(yù)測精度和較好的抗噪聲能力
上傳時間: 2015-05-07
上傳用戶:洛木卓
資源簡介:基于幾何統(tǒng)計特征的印鑒自動識別算法 ---文章
上傳時間: 2014-01-18
上傳用戶:xiaohuanhuan
資源簡介:基于向量空間模型的文本自動分類系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)
上傳時間: 2013-11-28
上傳用戶:ainimao
資源簡介:摘要 : 在 MAT LAB環(huán)境下利用語音工具箱 Voice Box實現(xiàn)基于連續(xù)概率密度隱含馬爾科夫模型的漢語語音識別系統(tǒng)。在 實時錄音的情況下 , 利用該語音識別系統(tǒng) , 不同的人對 20條 2~8個字的語音命令進行識別 , 準(zhǔn)確率可達到 95 % , 識別時間 115~3 s , 實現(xiàn)了...
上傳時間: 2013-12-31
上傳用戶:aix008
資源簡介:航空信道統(tǒng)計模型的改進與實現(xiàn),中文核心期刊論文
上傳時間: 2019-04-11
上傳用戶:piscesxy
資源簡介:該文檔為物聯(lián)網(wǎng)中基于KNN和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的研究簡介文檔,是一份很不錯的參考資料,具有較高參考價值,感興趣的可以下載看看………………
上傳時間: 2021-11-17
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資源簡介:混合高斯模型的曲線擬合matlab源代碼
上傳時間: 2014-10-15
上傳用戶:無聊來刷下
資源簡介:Hieu Xuan Phan & Minh Le Nguyen 利用CRF統(tǒng)計模型寫的可用于英文命名實體識別、英文分詞的工具(開放源碼)。CRF模型最早由Lafferty提出,全名conditional random fields,該模型后來被廣泛地應(yīng)用在語言和圖像處理領(lǐng)域,并隨之出現(xiàn)了很多的變體。FlexCRF就是...
上傳時間: 2014-01-07
上傳用戶:ggwz258
資源簡介:灰色預(yù)測模型在Matlab的語言編程(基于GM(1,1)模型)自己編的,很簡單。就是為了當(dāng)時處理數(shù)據(jù)方便。只是預(yù)測下一個數(shù)據(jù),如果想得到更多的預(yù)測數(shù)據(jù),可以在添加。
上傳時間: 2014-01-15
上傳用戶:cc1
資源簡介:灰色預(yù)測模型在Matlab的語言編程(基于GM(1,1)模型)
上傳時間: 2014-01-04
上傳用戶:athjac
資源簡介:嵌入式人臉識別系統(tǒng)建立在嵌入式操作系統(tǒng)和嵌入式硬件系統(tǒng)平臺之上,具有起點高、概念新、實用性強等特點。它涉及嵌入式硬件設(shè)計、嵌入式操作系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、人臉識別算法等領(lǐng)域的研究;嵌入式人臉識別系統(tǒng)攜帶方便、安裝快捷、機動性強,可廣泛應(yīng)用于各類門禁系...
上傳時間: 2013-05-18
上傳用戶:我們的船長
資源簡介:conditional random Field(CRF)是重要的串學(xué)習(xí)模型,廣泛用于自然語言處理的各個領(lǐng)域。CRF++是CRF的一個高效的實現(xiàn),具有可擴展性好,功能強大的優(yōu)點。
上傳時間: 2015-09-20
上傳用戶:zukfu
資源簡介:conditional random Field(CRF)是重要的串學(xué)習(xí)模型,廣泛用于自然語言處理的各個領(lǐng)域。CRF++是CRF的一個高效的實現(xiàn),具有可擴展性好,功能強大的優(yōu)點。
上傳時間: 2015-10-23
上傳用戶:change0329
資源簡介:conditional random Field(CRF)是重要的串學(xué)習(xí)模型,廣泛用于自然語言處理的各個領(lǐng)域。CRF++是CRF的一個高效的實現(xiàn),具有可擴展性好,功能強大的優(yōu)點。
上傳時間: 2016-04-14
上傳用戶:hjshhyy
資源簡介:CRF(condintional random fields)簡介 用音字轉(zhuǎn)換實例來介紹CRF模型
上傳時間: 2016-05-31
上傳用戶:1109003457
資源簡介:Rao Blackwellised Particle Filtering for Dynamic conditionally Gaussian Models基于高斯模型的rbpf(粒子濾波器)的matlab程序
上傳時間: 2015-10-13
上傳用戶:lizhizheng88
資源簡介:基于svpwm(矢量控制技術(shù))的永磁同步電機仿真模型,在simulink里面仿真
上傳時間: 2014-01-16
上傳用戶:Ants
資源簡介:本文對于P2P路由模型NetShot的性能進行分析和測定。在基于對等網(wǎng)絡(luò)(P2P)方式的Netshot路由模型的基本構(gòu)架下,選用不同的方式來組織網(wǎng)絡(luò)中結(jié)點,形成不同的具體形態(tài),然后對這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中節(jié)點的加入、刪除、消息通訊等一系列基本操作的開銷進行推導(dǎo)并進行模...
上傳時間: 2014-01-02
上傳用戶:懶龍1988
資源簡介:基于隱馬爾可夫模型的多重序列分析 <<中山大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) >>2005年02期 羅澤舉 , 朱思銘 , 何淼 , LUO Ze-ju , ZHU Si-ming , HE Miao
上傳時間: 2013-12-24
上傳用戶:moshushi0009
資源簡介:基于ARMA(2)模型的光纖陀螺建模及kalma濾波算法
上傳時間: 2013-12-24
上傳用戶:源弋弋