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公开(公告)号：CN107610692B
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：CN201710864695.1
申请日：2017-09-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络堆叠自编码器多特征融合的声音识别方法。首先对原始声音数据进行分帧加窗，对分帧加窗后的数据分别提取其典型的时域线性预测倒谱系数与频域Mel频率倒谱系数特征；再对所提取的特征进行拼接，构建声信号的初步特征表示向量并创建训练特征库；然后采用多层神经网络堆叠自编码器进行特征融合与学习；该多层自编码器采用超限学习机算法学习训练；最后所提取的特征再采用超限学习机分类算法训练得到分类器模型；所构建的模型最后用于测试样本分类识别。本发明采用基于超限学习机多层神经网络堆叠自编码器的多特征融合，相比于传统单一特征提取方法，本发明具有更高的识别精度。
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公开(公告)号：CN107610692A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710864695.1
申请日：2017-09-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络堆叠自编码器多特征融合的声音识别方法。首先对原始声音数据进行分帧加窗，对分帧加窗后的数据分别提取其典型的时域线性预测倒谱系数与频域Mel频率倒谱系数特征；再对所提取的特征进行拼接，构建声信号的初步特征表示向量并创建训练特征库；然后采用多层神经网络堆叠自编码器进行特征融合与学习；该多层自编码器采用超限学习机算法学习训练；最后所提取的特征再采用超限学习机分类算法训练得到分类器模型；所构建的模型最后用于测试样本分类识别。本发明采用基于超限学习机多层神经网络堆叠自编码器的多特征融合，相比于传统单一特征提取方法，本发明具有更高的识别精度。
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公开(公告)号：CN107537755A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710838848.5
申请日：2017-09-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于海水淡化传输及热交换管道的防除垢电路。本发明包括50Hz信号产生模块、控制模块、过压过流检测模块、电压反馈模块、过流反馈模块和输出模块。50Hz信号产生模块产生50Hz占空比可调的方波信号经开关电路连接至控制模块，用于控制控制模块的启动和关闭，从而可控制控制模块的工作频率。电压反馈模块、过流反馈模块的输入端输出模块连接；输出端与控制模块相连接，控制模块的输出端与输出模块连接，用于控制输出，调节换能器的功率。本发明充分将高频短波与低频长波的特点相结合，并将这种双波型巧妙地应用到海水淡化及热交换管道的除垢上，该电路设计成本低廉，参数设计灵活，可根据具体工况进行灵活调整。
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公开(公告)号：CN207401696U
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201721190548.2
申请日：2017-09-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本实用新型公开了一种应用于海水淡化传输及热交换管道的防除垢电路。本实用新型包括50Hz信号产生模块、控制模块、过压过流检测模块、电压反馈模块、过流反馈模块和输出模块。50Hz信号产生模块产生50Hz占空比可调的方波信号经开关电路连接至控制模块，用于控制控制模块的启动和关闭，从而可控制控制模块的工作频率。电压反馈模块、过流反馈模块的输入端输出模块连接；输出端与控制模块相连接，控制模块的输出端与输出模块连接，用于控制输出，调节换能器的功率。本实用新型充分将高频短波与低频长波的特点相结合，该电路设计成本低廉，参数设计灵活，可根据具体工况进行灵活调整。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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