两级决策的开集说话人辨认方法

为了减少语音数据量 ,提高处理速度和识别的准确性 ,提出了一种采用公共码本、个人隐 Markov模型 (HMM)和个人拒识阈值进行两级决策来实现开集说话人辨认的新方法。在系统实现时 ,采用了一种改进的语音切分算法来提高输入数据的有效性 ,并将说话人识别和人脸识别融合在一起进行身份验证。实验证明这种融合方法能够有效地降低识别的相等错误率至 1%。     

一种基于HMM的雷达目标识别方法

根据雷达目标散射点的一般模型和特定条件的简化模型；提出用RELAX方法从高分辨雷达回波提取目标散射点分布的位置信息作为目标HRRR的特征向量；利用HRRR对雷达视角敏感这一特点，用隐马尔可夫过程表征多视角雷达回波序列，获得目标距离-方位两维信息，用若干HMM子过程构成的模式链表征一个飞行目标的飞行姿态变化，从而采用基于隐马尔可夫模型的分类器实现目标类属和方位的自动识别和分类，实测数据的计算机仿真结果表明，这一方法的平均识率为99.80%和81.2%。     

关于一类集值拟变分不等式的广义投影算法

引入并研究了一类新的广义非线性集值强隐拟变分不等式，通过用投影方法，证明了这类变分不等式的解等价于一类不动点问题的解．基于这类不动点问题，我们构造了一个迭代算法，在没有紧性的条件下，证明了这类变分不等式解的存在性；同时，还证明了由迭代算法所产生的迭代序列收敛于这类变分不等式的解．     

三维非定常粘性流动的数值方法及其应用

提出了适用于模拟非定常三维粘性流动问题的数值计算体系，包括高速收敛稳定性好的新的ＬＵ型隐式格式，捕捉弱间断面和滑移面的高精度、高分辨率的改良型ＭＵＳＣＬＴＶＤ格式。将基于此数值模型而发展起来的非定常粘性流动通用软件应用于叶轮机械气动热力学计算，为研究内流粘性损失、激波和非定常尾涡干涉、三维分离流动，尤其为探明分离泡内部的涡结构打下了基础。此软件亦适用于叶栅设计等方面的工程应用问题     

多项式隐函数在一点邻域里的近似显式算法

利用隐函定理和Ｗｕ－Ｒｉｔｔ方法给出了多项式隐函数在一点邻域内的一种近似显式算法，并给出了根据要求精度计算邻域半径和迭代次数的关系式，使得这种算法的误差具有可控性，计算量小，容易上机实现，在理想的近似参数化及近似定理证明中有进一步的应用。     

一种新的高效高精度隐式矢通量差分方法

现代流体机械都向着高效率方向发展,航空发动机、工业燃气轮机、蒸汽轮机等现代原动机还不断提高功率,因而必然会对其通流部分的设计提出更高的要求。而其内部流动结构极为复杂,有二次流、边界层的发展转捩现象、分离、再附以及级间的干涉等等,现代叶栅还有部分工作在亚音、部分工作在超音的跨音流动状态。因此对流场的研究、设计应从两方面着手,一是粘性绕流问题;另一是内部的跨音流动。     

非齐次热传导方程的隐式差分方法（I）

本文针对非齐次热传导方程提出了一种数值求解的两层三点隐式差分方法，所得格式精度分别达到Ｏ（Ｋ＋ｈ２）、Ｏ（Ｋ２＋ｋｈ２＋ｈ２）和Ｏ（Ｋ２＋ｋｈ２＋ｈ４），并通过数值算例进行了检验。     

基于隐马尔科夫模型的上下文感知活动计算

为了推理移动用户在智能空间的活动，提出了基于隐马尔科夫模型的上下文感知活动计算．首先按照上下文的定义，采用元组方法表示移动用户和智能空间，然后根据活动理论基本构成元素和面向客体活动原理来描述用户活动和智能空间的状态变化，最后引用隐马尔科夫模型建立起用户活动与智能空间状态变化之间的联系，从而实现活动计算．该模型可以完整地描述活动分解为动作的过程，还可以根据每种活动的动作链标记用户活动数据，却不需要用户直接参与数据的标记．将该模型的动作状态数与上下文感知经验采样工具（ESM）的动作状态数进行比较，结果表明该模型的平均活动识别准确度比ESM高25％．     

三元期权定价问题的偏微分方程数值解

研究了基于Black—Scholes模型的标的资产期权定价的数值方法——有限差分方法．基于Gilli的工作讨论了三元期权定价问题，采用具有良好稳定性和收敛性的隐式有限差分格式来进行问题的空间离散，并用稳定化双共轭梯度法数值求解对应离散问题的大型稀疏线性方程组．计算结果正确反映了标的资产波动率、无风险利率、资产当期价格和成交价格及资产间的协相关系数对期权定价的影响．     

内隐学习理论—英语教学的新视野

内隐学习是人类自身认知能力和认知方式的重大发现，对诸多领域特别是教育领域具有启示和指导作用，为英语教学提供了新的视野。本文将结合认知心理学内隐学习理论的最新研究，探讨该理论对我国高校大学英语教学，特别是语法教学，语感培养方面的启示。