一种基于语音分类的清晰度客观评价算法

为了能方便、快捷、可靠地对失真语音进行语音清晰度性能评价,提出了一种基于语音分类的加权巴克谱失真语音清晰度客观评价算法SC-WBSD.该算法提出在巴克域中对清音帧、浊音帧及过渡音帧巴克带谱失真进行加权来求失真语音的客观失真测度.通过分析 3类语音的巴克谱失真测度与DRT分的相关程度,提出一组以相关系数的幂次方为权重的有效SC-WBSD权重矢量.实验结果表明,SC-WBSD方法和DRT分的相关度达到了0.924 73,与巴克谱失真测度算法相比提高了4%.     

电子信息系统领域需求模型复用方法

为了解决电子信息系统开发过程中领域需求模型的复用问题,结合基于本体的需求获取方法,在介绍领域需求模型构建的基础上,提出了领域需求模型的共享方法.该方法通过领域的根本体对领域不同的需求模型进行合并、关联和修正等操作.这些操作可以识别出现有领域的不同需求模型的共同和相异特征,进而构造完整和一致的新模型.为复用领域需求模型,提高系统开发的效率和质量奠定了基础.     

花卉品种分类的研究概况

植物分类学是一门古老而富有活力的学科,无时无刻不在发展之中,尤其是随着现代生命技术的发展,使得植物分类进入分子水平,但不能因此而忽视形态学、细胞学、生化标记等,每种分类方法都有其优缺点,因此需要综合各种分类方法,相互印证,在此基础上,提出较为科学的分类系统,从而把分类的水平提升到新的高度。     

宗教民族志的视角、理论范式和方法——现代人类学研究诠释

对现代人类学创始以来的理论和方法潮流进行了简要整理,探讨了中国宗教民族志研究的现状及可能性。认为人类学宗教研究的学科基础是宗教民族志的开发和创新。人类学有关宗教信仰的综合性定义和分类决定了该学科的整体性研究视角,同时也决定了宗教民族志研究中个人与集体、观念与行为并重的立体型理论范式。     

基于杯[4]芳烃的选择性识别有机酸的荧光传感器

以杯[4]芳烃为平台、氨基吡啶基团为识别位点、萘环为荧光基团,合成了一类新型荧光化学传感器.采用红外光谱、质谱、核磁共振和元素分析方法对产物进行了表征,并对产物的性能及荧光分子识别有机酸的机理进行了研究.结果表明,所合成的荧光分子在乙腈溶液中能选择性识别芳香族有机酸,表现出荧光淬灭现象,其与有机酸络合能力的大小依次为:对氰基苯甲酸>对氯苯甲酸>对甲氧基苯甲酸>苯甲酸.     

两类数据挖掘工具评估分析的定量化

针对企业是否采用数据挖掘工具以及采用何种数据挖掘工具的问题,提出了评估数据挖掘工具价值的定量化分析方法;利用马尔可夫转移概率矩阵与数学规划模型对分类型数据挖掘工具进行价值评估,确定分类型数据挖掘工具带来的价值;利用分布密度函数和信息熵对预测型数据挖掘工具进行价值评估,确定预测型数据挖掘带来的价值;再通过采用数据挖掘工具需要的成本,最终建立了评估两类数据挖掘工具(分类与预测)的效益模型,为企业成功实施数据挖掘提供保证.     

射频识别技术及其应用

射频识别(Radio Frequency Identification)是一种非接触式的自动识别技术,它利用射频方式进行双向通信,从而达到识别或交换数据或读写记录媒体信息的目的。本文介绍了射频识别技术的概念、应用范围、分类、工作原理、典型应用及取代条形码的趋势,是一篇比较系统地介绍射频识别技术及其应用前景的科普性文章。     

从RBF核函数中抽取关联分类规则

目的为解决SVM分类器的分类模式难以为人类专家所理解等问题而提出一种有关InterRBF算法的新思路。方法通过将RBF核函数将其展开成麦克劳林级数,并从展开式中挖掘对分类分析起重要作用的关联规则,从而在SVM的分类模式中学习出关联规则分类器。结果改进后的SVM分类器具有较好的分类准确度;改变了当前研究从SVM的分类模式中抽取规则的方法仅限于IF-TEHN规则或者学习出决策树的状况。结论从RBF核函数抽取关联分类规则,对于在难以理解的知识中提取可理解的表达规则是可行的方法。     

基于支持向量机的人脸识别身份验证技术研究

利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,再利用支持向量机进行识别。由于支持向量机的推广性取决于核函数参数与误差惩罚因子的选择,为此采用思维进化算法对其参数进行优化选择,提出支持向量机与思维进化算法相结合的新型算法进行分类识别,算法解决了支持向量机参数选取的难题,利用ORL人脸库进行仿真实验,结果表明,基于改进的支持向量机的人脸识别技术识别效率高、方法有效。     

一种改进的基于小波去噪HMM非特定人语音识别算法

在HMM算法的基础上引入了小波去噪理论，从而提高了原始语音的信噪比和最终识别率.由于分别对每段语音去噪并进行端点检测，大大降低了运算量，因而减少了训练时间，达到了较好的识别效果.通过与DTW算法的对比，证明了改进的HMM算法在非特定人语音识别中的良好效果.