语音情感识别通过特定人语音情感数据库的建立；
语音情感特征提取；
语音情感分类器的设计，完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。
对于单个特定人，可以识别平静、悲伤、愤怒、惊讶、高兴5种情感，除愤怒和高兴之间混淆程度相对较大之外，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为93.7%。
对于三个特定人组成的特定人群，可以识别平静、愤怒、悲伤3种情感，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为94.4%。
其中分类器采用混合高斯分布模型。
语音情感特征提取；
语音情感分类器的设计，完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。
对于单个特定人，可以识别平静、悲伤、愤怒、惊讶、高兴5种情感，除愤怒和高兴之间混淆程度相对较大之外，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为93.7%。
对于三个特定人组成的特定人群，可以识别平静、愤怒、悲伤3种情感，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为94.4%。
其中分类器采用混合高斯分布模型。
2025/3/14 0:41:01
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2016年国科大NLP（自然语言处理）期末考试题，重点包括汉语分词的歧义问题，文法与自动机转换，机器翻译评价指标，Chart算法进行句法分析，朴素贝叶斯文本分类等等。
2025/3/11 21:25:25
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肌电的主要特征平均绝对值（MAV）,过零点数ZeroCrossings(ZC)、斜率变化数（SSC）、%波形长度（WL）和平均绝对值斜率（MAVS）可根据分类正确率大小来选择不同的参数
2025/3/10 9:07:40
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极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）是一类基于前馈神经网络（feedforwardneuronnetwork）的机器学习算法，其主要特点是隐含层节点参数可以是随机或人为给定的且不需要调整，学习过程仅需计算输出权重。
ELM具有学习效率高和泛化能力强的优点，被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。
ELM具有学习效率高和泛化能力强的优点，被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。
2025/3/9 14:55:18
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今天小编就为大家分享一篇python实现二分类的卡方分箱示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。
一起跟随小编过来看看吧
一起跟随小编过来看看吧
2025/3/9 6:50:39
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matlab最小距离最小距离分类，是指求出未知类别向量到要识别各类别代表向量中心点的距离，将未知类别向量归属于距离最小一类的一种图像分类方法。
最小距离分类法是分类器里面最基本的一种分类方法，它是通过求出未知类别向量X到事先已知的各类别（如A，B，C等等）中心向量的距离D，然后将待分类的向量X归结为这些距离中最小的那一类的分类方法。
最小距离分类法是分类器里面最基本的一种分类方法，它是通过求出未知类别向量X到事先已知的各类别（如A，B，C等等）中心向量的距离D，然后将待分类的向量X归结为这些距离中最小的那一类的分类方法。
2025/3/9 3:20:43
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编写的C#winform程序，实现了调用emgucv库通过adaboost算法进行人脸和眼睛的检测，使用的正面人脸分类器。
2025/3/8 18:25:36
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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