通用型自动物种识别算法的对比研究

• 作者: ZHANG Jinglan 张雪英 段淑斐
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 自动物种识别 时间概率自动机 声音识别
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 信息工程·电气与动力工程
• 页码范围: 342-347
• 页数: 6页
• 分类号: TN912.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2016.03.013

摘要

在大数据时代,通用型自动物种识别算法的研究对于算法的共享性及可扩展性至关重要.Raven和Song Scope作为通用型自动识别算法的先驱,虽然被广泛使用,但是没有采用实时现场监测数据进行深入的对比研究.在细致挖掘Raven和Song Scope设计原理的基础上,提出时间概率自动机TPA(Timed and Probabilistic Automata),并对Raven、Song Scope和TPA进行了实验对比研究.结果表明,与Raven和Song Scope相比,TPA的平均准确率、回溯率及精确度均提高了大约20％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雪英	太原理工大学信息工程学院	233	1213	15.0	23.0
2	段淑斐	太原理工大学信息工程学院	8	9	2.0	2.0
3	ZHANG Jinglan	昆士兰科技大学工程学院	1	0	0.0	0.0