郭昭辉
- 作品数：5 被引量：33H指数：3
- 供职机构：南京大学计算机科学与技术系更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家科技基础条件平台建设计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 发现空间目标并定位的模型
- 2005年
- 针对在一个圆柱体内用最少的红球、蓝球发现黄球的问题,采用多个椭圆覆盖圆柱顶面的方法,设计出利用18个球覆盖的方案,叙述了该方案的设计思路,并严格证明出方案的可行性.针对用最少的红球、蓝球发现并定位黄球的问题,设计出36个球的方案,严格证明出方案的可行性.
- 李成法郭昭辉薛巍立姚天行
- 关键词：数学建模
- 数字资源共享平台框架的设计和实现被引量：16
- 2007年
- 从数字资源共享平台的需求入手,分析了目前建设数字资源共享平台面临的一些问题,提出了一种数字资源共享平台的框架设计,并基于CNRI Handle System和OAI-PMH给出了该框架的技术实现方案。最后介绍了一个实现实例——中国大学数字博物馆共享平台。
- 朱义华郭昭辉武港山
- 关键词：资源管理互操作共享平台
- 基于内容的中文音乐自动分类技术研究
- 多媒体技术及网络技术的飞速发展使得大量音乐数据可以在网上流通，多媒体数据库中的音频尤其是音乐数据呈爆炸式增长。然而，大规模音乐库的价值与用户能否有效地浏览音乐库的内容息息相关。人们亟需研究有效的自动管理、检索音乐数据的方...
- 郭昭辉
- 关键词：元数据神经网络高斯混合模型多媒体技术
- 基于改进投票机制的音乐流派分类方法研究被引量：5
- 2008年
- 在音乐流派分类过程中,音乐流派局部特征与整体特征不一致时,通常采用的局部特征投票取最大的方法(MaxVote)在音频片段流派分类精度不高,而流派特征分布比较均衡时分类结果不合理。针对以上问题,该文提出基于音乐片段流派分布特征的神经网络投票机制(NNVote)和结合高层音乐节奏特征的RhythmNNVote投票方法。实验结果表明,NNVote方法在7个流派上的分类总精度达到68.9%,较MaxVote提高将近10%。
- 杨翠丽郭昭辉武港山
- 关键词：音乐信息检索
- 基于神经网络的中文文本分类中的特征选择技术被引量：12
- 2006年
- 基于神经网络的中文文本分类需要解决的核心问题是特征的选择问题,特征选择涉及选择哪些特征和选择的特征维度两个问题。针对上述问题,提出了信息增益(IG)与主成分分析(PCA)相结合的特征选择方法。通过实验比较分析了不同特征选择方法与特征维度对分类性能的影响,证明了该特征选择方法在基于神经网络的中文文本分类中的优越性,并得出神经网络的特征输入维度在200左右的时候分类性能最佳。
- 郭昭辉刘绍翰武港山
- 关键词：文本分类神经网络主成分分析
