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支持向量回歸機在風(fēng)電系統槳距角預測中的應用
- 為解決風(fēng)力發(fā)電系統中隨著(zhù)風(fēng)速的變化,槳距角也隨之發(fā)生不確定變化的問(wèn)題,運用支持向量回歸機算法對槳距角預測和仿真檢驗,并可將預測誤差達到最小。該方法主要包括支持向量機中的回歸分析技術(shù),針對有限樣本情況得到現有信息下的最優(yōu)解。應用結果表明,此算法精度高,泛化能力強,可提高整個(gè)變槳距系統的控制精度和效率。
- 關(guān)鍵字: 向量 回歸機 風(fēng)電系統 槳距角
支持向量機語(yǔ)音識別算法在OMAP5912上的移植

- 針對語(yǔ)音識別這種典型的多類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題,提取MFCC參數作為語(yǔ)音特征,采用支持向量機(SVM)作為識別算法,進(jìn)行非特定人孤立詞識別。在給出一種多類(lèi)分類(lèi)方法并分析該算法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎上,對算法中的所有參數進(jìn)行測試,選取最佳參數進(jìn)行實(shí)驗,識別率達到95%以上。為了滿(mǎn)足語(yǔ)音識別系統對實(shí)時(shí)性和便攜性的要求,將該算法在OMAP5912嵌入式系統開(kāi)發(fā)平臺上進(jìn)行實(shí)現,與傳統的語(yǔ)音識別系統相比,該系統易于使用,語(yǔ)音識別更為快速使捷,并且具有一定的通用性。
- 關(guān)鍵字: OMAP5912 移植 算法 識別 向量 語(yǔ)音 支持 音頻
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