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一种基于GBDT算法的语音模型聚类方法 被引量：1
1
作者 张元平 汪丹丹 《信息化研究》 2013年第3期23-27,共5页
在基于HMM的Trainable TTS的语音生成后端,文章引入决策树聚类算法(Gradient boost decision tree,GBDT),分别应用在频谱、基频、时长三个维度的语音参数上。通过实验发现,该方法应用在基频模型和音素时长模型的聚类上,系统的主观听感... 在基于HMM的Trainable TTS的语音生成后端,文章引入决策树聚类算法(Gradient boost decision tree,GBDT),分别应用在频谱、基频、时长三个维度的语音参数上。通过实验发现,该方法应用在基频模型和音素时长模型的聚类上,系统的主观听感的改善并不明显,而应用在LSF频谱模型聚类上,系统的主观倾向性得分提高了15.6%,这说明从主观感受来说,系统效果提升比较明显。 展开更多
关键词 语音合成 模型聚类 决策树聚类算法（gbdt）
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基于k-means聚类算法和决策树算法的服装版型款式数据挖掘
2
作者 周玉英 李俊 唐志航 《信息技术与信息化》 2019年第11期101-103,共3页
随着现在服装版型的日益多样化,版型数据量越来越大,传统的数据分析方法已经不能满足当前对服装版型款式分析的需要。为全面分析服装版型款式数据,采用用K-means聚类算法对其进行分析,通过对服装版型款式数据进行分类,分析每个类别的服... 随着现在服装版型的日益多样化,版型数据量越来越大,传统的数据分析方法已经不能满足当前对服装版型款式分析的需要。为全面分析服装版型款式数据,采用用K-means聚类算法对其进行分析,通过对服装版型款式数据进行分类,分析每个类别的服装款式特征,找出各版型款式之间的关系,然后再通过应用决策树算法对服装版型款式的流行度进行预测,可为纺织服装企业生产提供决策参考。 展开更多
关键词 服装版型款式 K-MEANS聚类算法 决策树算法
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基于决策树算法对H公司产线平衡提高的研究 被引量：1
3
作者 王昕烨 冯国红 郑颜菲 《科学技术创新》 2022年第5期25-28,共4页
以H公司EMⅡ型家用壁挂式空调产品生产线为研究对象进行研究。通过生产线平衡率的计算,发现该生产线不平衡程度较大。对其存在的问题,运用5W1H提问方法和ECRS改善原则进行流程程序改善,减少检查以及搬运的时间,并通过MOD分析发现该生产... 以H公司EMⅡ型家用壁挂式空调产品生产线为研究对象进行研究。通过生产线平衡率的计算,发现该生产线不平衡程度较大。对其存在的问题,运用5W1H提问方法和ECRS改善原则进行流程程序改善,减少检查以及搬运的时间,并通过MOD分析发现该生产线的瓶颈工序后进行修正。仅通过基础的优化不能明显的提高生产线平衡率。因此,在此基础上本文通过数学建模的方法进一步的优化。为得到充分的改善,本文运用了决策树算法。采用决策树模型进行分析,先确定分类的指标,然后通过基尼指数确定分类的标准,并绘制决策树图,使用MATLAB软件对模型求解,对生产线上所有工序重新划分了工作站,以提高生产线平衡率,得到最终的分组方式。运用决策树算法优化使生产线平衡率提高到95.02%,效果显著。 展开更多
关键词 生产线平衡 决策树算法 Keamns聚类 工业工程
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基于数据挖掘分类的创新创业团队管理考核机制研究 被引量：3
4
作者 马莉 周小虎 《现代电子技术》 北大核心 2019年第11期178-180,186,共4页
为了对现有创新创业人才管理体系中的量化绩效考核机制进行改进,提出一种基于数据挖掘技术的研究方案。将决策树算法与聚类分析相结合运用到量化绩效考核体系中,从而发掘考核结果与各种因素之间的关系。采用K.means聚类算法对团队成员... 为了对现有创新创业人才管理体系中的量化绩效考核机制进行改进,提出一种基于数据挖掘技术的研究方案。将决策树算法与聚类分析相结合运用到量化绩效考核体系中,从而发掘考核结果与各种因素之间的关系。采用K.means聚类算法对团队成员进行测评分析,以分类规则的形式粗略划分为4个等级。采用ID3决策树算法根据测评等级和创业团队核心属性,生成细化的最终个人量化考核得分表。以某个创业团队的实际数据为样本进行测试、分析和验证,测试结果表明提出方案具有较好的准确率,为人才队伍管理提供了有力的决策支持。 展开更多
关键词 数据挖掘 考核指标 绩效考核 量化绩效 K.means聚类 决策树算法
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商业银行个人客户洗钱静态风险分类方法研究 被引量：2
5
作者 丁昱 《金融理论与实践》 北大核心 2017年第8期59-63,共5页
构建基于RBF神经网络、聚类算法和决策树模型预测结果的集成风险分类模型。实证研究表明该模型预测精度有所提高,性能表现也更加稳健,对于运用于实际洗钱识别工作具有一定的应用价值。
关键词 商业银行 RBF神经网络 聚类算法 决策树模型 集成风险分类模型
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基于大数据挖掘的终端换机模型 被引量：11
6
作者 王雪琼 熊珺洁 姚晓辉 《电信科学》 北大核心 2016年第12期43-52,共10页
目前,移动终端已成为运营商维系用户、拓展市场的战略重心,提升移动终端销量、扩大终端规模是各运营商的工作重点。基于数据挖掘技术,从用户属性、终端使用信息、终端搜索访问信息等维度出发,挖掘海量用户行为数据价值,建立终端换机模型... 目前,移动终端已成为运营商维系用户、拓展市场的战略重心,提升移动终端销量、扩大终端规模是各运营商的工作重点。基于数据挖掘技术,从用户属性、终端使用信息、终端搜索访问信息等维度出发,挖掘海量用户行为数据价值,建立终端换机模型,具体包括基于决策树算法的用户换机倾向识别模型和基于聚类算法的终端推荐模型,助力移动终端精准营销。 展开更多
关键词 移动终端营销 数据挖掘 决策树 聚类算法
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汉语连续语音识别中上下文相关的识别单元(三音子)的研究 被引量：4
7
作者 赵庆卫 王作英 陆大 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第6期79-82,117,共5页
本文详细研究了汉语语音识别中如何有效地建立上下文相关的识别单元，以解决连续语音之间的协同发音问题．本文首先利用信息论原理，研究了传统的聚类算法的距离测度，分别是模型分布的散度和模型合并或分裂前后熵的变化值．然后本文提... 本文详细研究了汉语语音识别中如何有效地建立上下文相关的识别单元，以解决连续语音之间的协同发音问题．本文首先利用信息论原理，研究了传统的聚类算法的距离测度，分别是模型分布的散度和模型合并或分裂前后熵的变化值．然后本文提出了基于决策树的聚类方法，它的主要优点是充分利用了语音学知识，聚类后得到的模型可推广性好，尤其适用于集外语料中出现大量的未在训练语料中出现的三音子单元的情况．接着介绍了模型聚类和训练的实验步骤最后，非特定人大词汇量连续语音识别的实验表明，基于决策树的聚类方法所得到的识别单元，当识别集外语料时使系统的误识率降低了7．95％，而基于合并的聚类方法所得到的识别单元只降低了2．63％. 展开更多
关键词 连续语音识别 上下文相关 决策树 聚类算法
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基于大数据的防范电话诈骗体系架构研究 被引量：7
8
作者 程锦红 萧瑶 +1 位作者 方雅丽 李斯宁 《通讯世界》 2020年第4期13-15,共3页
近年来电话诈骗,威胁人民群众的财产安全,建立防范诈骗体系成为重中之重。基于数据挖掘及对诈骗号码的分析,构建黑白名单库,搭建基于移动号码基础特征及通话行为的防范电话诈骗模型。针对诈骗通话行为的前、中、后阶段进行判别及拦截处... 近年来电话诈骗,威胁人民群众的财产安全,建立防范诈骗体系成为重中之重。基于数据挖掘及对诈骗号码的分析,构建黑白名单库,搭建基于移动号码基础特征及通话行为的防范电话诈骗模型。针对诈骗通话行为的前、中、后阶段进行判别及拦截处置。此体系降低了对诈骗行为特征分析时已经发生诈骗行为的危险性,同时通过对通话特征的分析提高模型的准确率,为防范电话诈骗提供更准确全面的架构体系。 展开更多
关键词 电话诈骗 机器学习 决策树 聚类算法
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“互联网+”背景下学前教育数字化教育资源整合方法研究 被引量：1
9
作者 席莉莉 《中国新通信》 2023年第4期141-143,共3页
信息技术的发展使得在线教学资源数据量急剧攀升。在学前教育阶段,教师难以高效筛选高质量的教学资源,从而影响了学龄前儿童的受教育效果。为此,本研究基于“互联网+”背景,设计了学前教育数字化教育资源整合方法。首先,通过设计整合模... 信息技术的发展使得在线教学资源数据量急剧攀升。在学前教育阶段,教师难以高效筛选高质量的教学资源,从而影响了学龄前儿童的受教育效果。为此,本研究基于“互联网+”背景,设计了学前教育数字化教育资源整合方法。首先,通过设计整合模型框架,使数字化资源服务体系能够适配学前教育的模式,满足学龄前儿童的学习需求;然后,通过标准化处理消除资源间的量纲影响,再使用模糊聚类算法对教育资源进行精准分类;最后,引入决策树进行资源整合,并使用EBP剪枝法得到学生感兴趣的数据区域。实验结果表明:应用该方法后,学生的学习成绩得到了明显提升,师生间交互性更好。 展开更多
关键词 “互联网+”背景 学前教育 资源整合 数字化教育资源 模糊聚类算法 决策树
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心理因素在新冠康复护理中的影响建模分析
10
作者 李晶 朱久富 《科技通报》 2023年第12期50-54,共5页
以提升新冠康复护理效果为目的,构建心理因素对新冠康复护理的影响分析模型。本文以某医院收治的60名新冠患者为研究对象,以专家访谈的方式,获取这60名新冠患者的初始影响新冠康复护理的心理因素样本;通过信息熵和K-means聚类算法离散... 以提升新冠康复护理效果为目的,构建心理因素对新冠康复护理的影响分析模型。本文以某医院收治的60名新冠患者为研究对象,以专家访谈的方式,获取这60名新冠患者的初始影响新冠康复护理的心理因素样本;通过信息熵和K-means聚类算法离散化心理因素样本内的连续属性;利用决策树建立心理因素在新冠康复护理中的影响分析模型;在该模型内输入初始心理因素样本,输出各心理因素的重要性得分,以得分较高的心理因素作为最终的分析结果。实验证明:该模型可有效得到对新冠康复护理影响较大的心理因素,各重要心理因素间的相关性较小,分析的全面性较佳。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类算法 信息熵 决策树 心理因素 新冠康复 护理影响
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