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量子智能算法及其在语音识别中的应用

作　者: 陈兰
导　师: 李飞
学　校: 南京邮电大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 量子遗传算法量子粒子群优化算法混沌量子免疫遗传算法隐马尔科夫模型 K-均值聚类
分类号: TN912.34
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 46次
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内容摘要

量子信息学是一门新兴的交叉学科,它在信息领域中有着独特的功能,在提高运算速度、确保信息安全、增大信息容量和提高检测精度等方面可突破现有经典信息系统的极限。特别是近年来,基于量子并行计算的量子智能算法有效地降低了一些经典难解算法的计算复杂度。本文的研究的主要工作有:首先,研究了遗传算法、量子遗传算法的特性,提出了一种改进的实数编码量子遗传算法。通过对目标函数进行性能比较测试,实验结果表明,改进的实数编码量子遗传算法比传统二进制编码的量子遗传算法和实数编码量子遗传算法[19]都具有更好的全局搜索效果。其次,本文将实数编码的量子遗传算法的思想引入到传统的粒子群优化算法中,提出一种新颖的量子粒子群优化算法。实验结果表明,本文提出的量子粒子群优化算法性能要优于Sun等人提出的量子粒子群算法和普通的粒子群优化算法。再次,本文同时将免疫克隆选择的思想和混沌变异引入到量子遗传算法中,提出了混沌量子免疫遗传算法。实验结果表明,本文提出的混沌量子免疫遗传算法搜寻性能要优于免疫克隆选择算法和普通的遗传算法。最后,将上述量子智能算法应用于HMM的孤立词语音识别系统。采用将量子智能算法引入到HMM的初始化聚类分析中。实验表明,基于量子智能算法的HMM语音识别系统比传统的HMM语音识别系统具有更好的识别能力。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-12
  1.1 课题研究综述  9-11
  1.2 论文的主要研究内容  11-12
第二章量子遗传算法及其改进  12-29
  2.1 量子信息处理基本概念  12-15
    2.1.1 量子态空间及量子比特  12-13
    2.1.2 量子态的叠加、相干及坍塌  13-14
    2.1.3 量子并行计算与量子纠缠  14-15
    2.1.4 量子门  15
  2.2 量子遗传算法  15-21
    2.2.1 量子比特编码  15-16
    2.2.2 量子旋转门策略  16-17
    2.2.3 量子交叉操作  17-18
    2.2.4 量子变异操作  18
    2.2.5 算法描述  18-19
    2.2.6 量子遗传算法的实现及性能测试  19-21
  2.3 改进的量子遗传算法  21-27
    2.3.1 算法基本思路  22-24
    2.3.2 算法流程  24-25
    2.3.3 算法的性能测试  25-27
  2.4 本章小结  27-29
第三章量子粒子群算法  29-37
  3.1 粒子群优化算法  29-30
    3.1.1 PSO 基本原理  29-30
    3.1.2 PSO 算法流程  30
  3.2 量子粒子群优化算法  30-36
    3.2.1 基于量子行为的粒子群算法  30-31
    3.2.2 量子粒子群优化算法  31-33
    3.2.3 算法性能测试  33-36
  3.3 本章小结  36-37
第四章混沌量子免疫遗传算法  37-45
  4.1 人工免疫算法  37-39
    4.1.1 免疫算法介绍  37-38
    4.1.2 免疫克隆选择算法  38-39
  4.2 混沌量子免疫遗传算法  39-44
    4.2.1 混沌系统  39-40
    4.2.2 混沌量子免疫遗传算法  40-41
    4.2.3 算法流程  41-42
    4.2.4 算法性能测试  42-44
  4.3 本章小结  44-45
第五章量子智能算法在HMM 语音识别系统中的应用  45-63
  5.1 引言  45
  5.2 语音识别系统概述  45-51
    5.2.1 语音信号预处理  46-47
    5.2.2 语音识别中的特征提取  47-51
  5.3 HMM 模型及其基本算法  51-55
    5.3.1 HMM 模型  51-52
    5.3.2 前向-后向算法  52-54
    5.3.3 BAUM-WELCH 算法  54-55
    5.3.4 VITERBI 算法  55
  5.4 基于量子智能算法的 K-均值聚类算法  55-60
    5.4.1 K-均值聚类算法  55-56
    5.4.2 基于量子智能算法的K-均值聚类算法  56-57
    5.4.5 实验及性能分析  57-60
  5.5 基于量子智能算法的 HMM 语音识别系统  60-62
    5.5.1 量子智能算法改进HMM 语音识别算法  60
    5.5.2 实验及性能分析  60-62
  5.6 本章小结  62-63
第六章总结与展望  63-65
  6.1 课题研究小结  63
  6.2 研究展望  63-65
致谢  65-66
参考文献  66-69
攻读硕士学位期间完成的论文  69

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