ترجمه مقاله الگوریتم امتیازدهی کارآمد برای مدل ترکیبی گاوس بر مبنای شناسایی گوینده

عنوان انگلیسی مقاله: DBAR: An Efficient Routing Algorithm to Support Multiple Concurrent Applications in Networks-on-Chip

عنوان فارسی مقاله: الگوریتم امتیازدهی کارآمد برای مدل ترکیبی گاوس بر مبنای شناسایی گوینده.

دسته: ریاضی

فرمت فایل ترجمه شده: WORD (قابل ویرایش)

تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 9

جهت دانلود رایگان نسخه انگلیسی این مقاله اینجا کلیک نمایید

ترجمه ی سلیس و روان مقاله آماده ی خرید می باشد.

_______________________________________

چکیده ترجمه:

این مقاله الگوریتم جدیدی را در ارتباط با کاهش پیچیدگی های محاسباتی در تشخیص صدای افراد بر مبنای چارچوب مدل گویش ترکیبی گاوس ارائه می کند. در ارتباط با موارد کاربردی که در آن ها سلسله مراتب مشاهدات کلی مد نظر قرار می گیرد، به توضیح این مطلب می پردازیم که بررسی سریع مدل های احتمالی تشخیص صدا از طریق تنظیم توالی زمانی بردارهای مشاهداتی مورد استفاده برای بروزرسانی احتمالات جمع آوری شده مربوط به هر مدل گوینده، حاصل می گردد. رویکرد کلی در استراتژی جستجوی مقدماتی ادغام می شود، و نشان داده شده است که باعث کاهش زمان برای تعیین هویت گوینده از طریق فاکتورهای 140 بر روی روش های جستجوی استاندارد کلی و فاکتور شش با استفاده از روش جستجوی مقدماتی شده است. که گویندگان را از مجموع 138 گوینده دیگر تشخیص می دهد.

1. مقدمه:

توانایی تشخیص صدای هر فرد اخیرا در تحقیقات پیشین مورد توجه قرار گرفته است. کاربرد های شناسایی و تشخیص صدای هر فرد در ارتباط با تماس های تلفنی، امنیت کامپیوتری و همچنین دسترسی به اسناد مهم بر روی اینترنت می باشد. استفاده از مدل ترکیبی گاوس برای تعیین هویت گویندگان عملکردهای قابل مقایسه ای را در ارتباط با تکنیک های موجود دیگر ایجاد کرده است. برای نمونه، میزان خطا در ارتباط با 138 گوینده به میزان 0.7% کاهش نشان داده است. به هر حال با افزایش اندازه جمعیت و ابزارهای آزمایشی، هزینه محاسباتی اجرای این بررسی ها به طور اساسی افزایش داشته است. این مقاله مسئله کاهش پیچیدگی های محاسباتی شناسایی هویت گوینده را با استفاده از جستجوی مقدماتی همراه با  تنظیملت جدید سلسله مراتب مشاهدات مد نظر قرار می دهد.

جهت دانلود محصول اینجا کلیک نمایید

ترجمه مقاله الگوریتم امتیازدهی کارآمد برای مدل ترکیبی گاوس

عنوان انگلیسی مقاله: An Efficient Routing Algorithm to Support Multiple Concurrent Applications in Networks-on-Chip

عنوان فارسی مقاله: الگوریتم امتیازدهی کارآمد برای مدل ترکیبی گاوس بر مبنای شناسایی گوینده

دسته: مهندسی صنایع

فرمت فایل ترجمه شده: فایل Word ورد 2007 یا 2003 (Docx یا Doc) قابل ویرایش

تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 9

لینک دریافت رایگان نسخه انگلیسی مقاله: دانلود

ترجمه سلیس و روان مقاله آماده خرید می باشد.

_______________________________________

چکیده

این مقاله الگوریتم جدیدی را در ارتباط با کاهش پیچیدگی های محاسباتی در تشخیص صدای افراد بر مبنای چارچوب مدل گویش ترکیبی گاوس ارائه می کند. در ارتباط با موارد کاربردی که در آن ها سلسله مراتب مشاهدات کلی مد نظر قرار می گیرد، به توضیح این مطلب می پردازیم که بررسی سریع مدل های احتمالی تشخیص صدا از طریق تنظیم توالی زمانی بردارهای مشاهداتی مورد استفاده برای بروزرسانی احتمالات جمع آوری شده مربوط به هر مدل گوینده، حاصل می گردد. رویکرد کلی در استراتژی جستجوی مقدماتی ادغام می شود، و نشان داده شده است که باعث کاهش زمان برای تعیین هویت گوینده از طریق فاکتورهای 140 بر روی روش های جستجوی استاندارد کلی و فاکتور شش با استفاده از روش جستجوی مقدماتی شده است. که گویندگان را از مجموع 138 گوینده دیگر تشخیص می دهد.

 

ترجمه مقاله طبقه بندی سری زمانی با استفاده از مدل گاوس

عنوان انگلیسی مقاله: Time Series Classification Using Gaussian Mixture Models of Reconstructed Phase Spaces

عنوان فارسی مقاله: طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل ترکیب گاوس از فضای مراحل بازسازی شده

دسته: مهندسی صنایع

فرمت فایل ترجمه شده: فایل Word ورد 2007 یا 2003 (Docx یا Doc) قابل ویرایش

تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 12

لینک دریافت رایگان نسخه انگلیسی مقاله: دانلود

ترجمه سلیس و روان مقاله آماده خرید می باشد.

_______________________________________

چکیده

روش جدید از طبقه بندی جدید سیگنال ارائه شده که بر مبنای مدل سازی دینامیک سیستم بوده که در فضای مراحل بازسازی مورد محاسبه قرار می گیرد. این مدل سازی ها با استفاده از مدل ترکیبی کوواریانس گاوس  در ارتباط با حوزه زمانی در مقایسه با تحقیقات های حال حاضر و گذشته در طبقه بندی سیگنال ها انجام می گیرد که معمولا تمرکز آن بر روی تحلیل سیستم های خطی با استفاده از مقدار بسامد یا مدل های یادگیری ماشینی غیر خطی ساده همانند شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. روش مطرح شده دارای پایه نظری قوی بر مبنای سیستم های دینامیکی و قضایای توپولوژی می باشند که منجر به بازسازی سیگنال شده که با در نظر گرفتن پارامترهای انتخابی مناسب، به طور جانبی نماینده سیستم زیرین می باشد. این الگوریتم ها به طور اتوماتیک این پارامترها را محاسبه کرده تا فضاهای مراحل بازسازی شده را بازسازی را شکل داده وتنها نیازمند تعدادی از آمیزه ها، سیگنال ها و تیکت دسته ها به عنوان توان ورودی می باشد. سه مجموعه داده مجزا برای تایید مورد استفاده قرار می گیرند که شامل شبیه سازی چریان موتوری، دستگاه ثبت ضربان قلب و شکل امواج گفتار می باشد. نتایج نشان می دهد که روش های مطرح شده در حوزه های مختلف اثرگذار بوده و به طور قابل توجهی در مسسیر شبکه های عصبی بر مبنای وقفه زمانی بکار گرفته شده که به عنوان مبنا می باشد.