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1)  DTW algorithm
DTW算法
1.
A speech recognition algorithm based on difference subspace is in this paper first introduced, then a comparison is made theoretically between this algorithm and the traditional DTW algorithm from the view point of optimization criteria and optimization solution.
介绍了一种基于差别子空间的语音识别算法,并从最优标准和最优解的角度,在理论上论证了该算法与传统的DTW算法的优劣。
2.
Based on the feature that the values of background are almost the same,and using the DTW algorithm to get the block of background from the frame,the background frame was built.
该算法根据相邻两帧图像所对应的背景区域灰度变化不大的特点,利用DTW算法从帧中提取出背景区域所对应的块,再确定出背景帧。
3.
At last, optimization DTW algorithm is used to realize dynamic hand gesture recognition.
最后,采用优化的DTW算法实现了特定动态手势的识别。
2)  hybrid of LB and DTW algorithm
LB与DTW融合算法
3)  multi-scale DTW
多维DTW
1.
A new model identification method,which is multi-scale DTW with dynamic decision arithmetic,for distributed fiber sensing system is proposed.
基于多维DTW和动态决策的模式识别算法,为分布式光纤传感器触发信号的模式识别提供了一种新的方法。
4)  DTW distance
DTW距离
1.
This paper first thoroughly investigate several popular similarity functions,and then introduce the k-DTW distance as similarity measurement,which can reduce the complexity while keep the accuracy at the same time.
本文通过详细对比在相似性问题中常用的各种距离的优劣,引入k-DTW距离作为相似度的衡量标准,在保持准确度的前提下提高了计算速度;为了进一步提高匹配速度,我们使用MPAA技术对数据流进行降维,并且证明该技术可以保持k-DTW距离的下界,使得后续的剪枝可以进行;在此基础上,我们提出了两种快速查询算法,它们能够把不可能相似的查询序列尽量早地过滤掉,从而极大的缩短了查询响应时间。
5)  parallel DTW
并行DTW
6)  LBDTW
分层构筑DTW
补充资料:BP算法
分子式:
CAS号:

性质:又称逆推学习算法,简称BP算法,是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统),它自动地将实际输出值和期望值进行比较,得到误差信号,再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传,调节各神经层神经元之间的连接权重,直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小,但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。

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参考词条