基于粗神经网络的仿人智能机器人的语音融合算法研究

被引：2

作者：

刘国良

强文义

麻亮

陈兴林

不详

机构：

[1] 哈尔滨工业大学控制科学与工程系

[2] 哈尔滨工业大学控制科学与工程系黑龙江哈尔滨

[3] 黑龙江哈尔滨

来源：

控制与决策 | 2003年 / 03期

关键词：

粗神经网络; 信息融合; 语音识别; 仿人智能机器人;

D O I：

10.13195/j.cd.2003.03.108.liugl.027

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP242 [机器人];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 1111 ;

摘要：

将粗集合理论与神经网络相结合 ,提出一种基于粗神经网络的新的信息融合方法 ,用于仿人智能机器人的语音融合。该方法不仅可以接受定量输入 ,而且可以接受定性输入 ,即输入是一个范围 ,或在观测时间内输入是变化的。由于粗神经网络的误差传递函数不可微 ,所以采用遗传算法来训练粗神经网络。仿真实验结果表明 ,基于粗神经网络的信息融合方法有效地提高了语音的识别率

引用

页码：364 / 366

页数：3

共 5 条

[1]

Rough set theory based segmentation of color images. Akash Mohabey,Ray A K. Proc of IEEE 19th Int Meeting of the North American Fuzzy Information Proc Society . 2000

[2]

Rough Sets: Theoretical Aspects of Reasoning About Data. Zdzislaw Pawlak. . 1991

[3]

Comparison of neofuzzy and rough neural networks. Lingars P J. Journal of Information Science . 1998

[4]

Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Goldberg D E. . 1989

[5]

Rough neural networks. Lingars P J. Proc of 6th Int Conf on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-based Systems . 1996

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