基于语音识别的说话人身份辨识系统

提出一种在小字库孤立语音条件下,集成语音识别与说话人的识别技术,并进行说话人身份代码（密码）识别、认证．利用语音信号的短时分析技术进行孤立词的单元分割,采用临界带特征矢量作为语音信号特征,分析了经典语音识别算法——动态时间规整算法,提出了对语音模板各帧加权的改进方法．为提高识别响应速度,研究了多门限多轮次的判决方法,在增加多套模板、提高识别率的情况下,降低了系统的响应时间．     

Fe3Al合金的高温变形行为

用载荷松弛法对Ｆｅ－２８Ａｌ－２Ｔｉ合金在较高温度下的变形行为进行了研究．测定了Ｆｅ－２８Ａｌ－２Ｔｉ合金在高温变形时的载荷松弛曲线、应力减小因子Ｙ及激活能值,并对试样进行了显微结构观察．结果表明,Ｆｅ－２８Ａｌ－２Ｔｉ合金的高温变形是一个亚晶界吸收位错,而且不断向大角晶界转变的过程．     

对流扩散方程参数识别的扰动方法

采取扰动方法确定对流扩散方程的未知参数,并应用正则化方法求解所得到的线性方程组,具有计算稳定,易于实行等优点。     

σ^70因子抗体能特异性地识别其他转录因子

通过免疫印迹法研究了抗大肠杆菌ＲＮＡ聚合酶σ因子的抗体对产气杆菌、金黄色葡萄球菌和不同生长阶段的无蓝色链霉菌细胞内蛋白质的免疫识别作用。结果表明,抗大肠杆菌ＲＮＡ聚合酶σ因子抗体能特异性地识别上述微生物细胞内的一些蛋白质。在数量和种类上几乎完全与大肠杆菌相同。     

粘弹基上受压粘弹杆的稳定性

由纤维复合等材料研制的各种结构的广泛应用,使得其力学性能的研究日趋重要。由于这类材料具有明显的时间效应,因而,必须采用粘弹性理论研究其与时间相关的各种性质。利用动力学的观点和方法,研究了粘弹性基础上两端受压粘弹性直杆的动力稳定性。考虑杆的线性变形,将问题化为等价的四阶常微分方程,分析了方程不动点的稳定性,由此得到杆的蠕变及瞬时临界载荷,讨论了杆失稳的临界时间,并数值计算了杆的动力响应,得到了相应的     

二聚雌二醇分子钳的合成及分子识别性能的研究

通过二亚甲基苯和二亚甲基吡啶桥联两发了子雌二醇,而得到一类新型的钳型分子受体,经ＭＳ,ＩＲ,＾ＨＮＭＲ及元素分析确证了其结构,利用分光光谱滴定法考察基分子识别性能,结果表明,该类分子钳（ｍｏｌｅｃｕｌａｒｔｗｅｅｇｅｒ）可识别芳胺及其衍生物。     

节点自删除神经网络及其在磨粒识别中的应用

在前向多层神经网络的基础上,提出了一种新的节点自删除神经网络模型。该神经网络根据隐层节点输出的相似性能够自动地进行网络节点的删除。对网络中冗余节点的删除,使网络尺寸得到优化,这一定程度上也解决了前向多层神经网络的推广性和学习问题。在Ｐａｒｔｙ－４问题的实例中,通过对惯性ＢＰ算法网络和该节点自删除网络的比较,充分说明了该节点自删除神经网络在各方面的优越性。铁谱磨粒识别一直是一个困难的课题,应用自删除神经网络模型在该实例中,也取得了较好的识别效果。     

随机载荷下大型构件疲劳裂纹扩展寿命的预测

本文从影响疲劳裂纹扩展随机性的外因（载荷条件）和内因（材质的分布规律）着手,探讨它们的交互作用对随机载荷作用下构件疲劳裂纹扩展的影响,采用数值模拟的方法,对桥梁、船舶、飞机、特殊容器等大型构件所承受的实际载荷谱以及材料对裂纹扩展的阻力系数等进行模拟,并进而对疲劳裂纹的随机扩展过程进行模拟,提出随机载荷作用下大型构件疲劳裂纹扩展寿命的预测及其可靠性分析方法．     

用于语音识别中的SOFM矢量量化方法

该文讨论了神经网络语音识别系统中的ＫｏｈｏｎｅｎＳＯＦＭ神经网络的矢量量化（ＶＱ）的原理与过程,着重解决了其在实际应用时的若干问题,包括网络大小,学习步幅函数以及矢量量化过程中的公平竞争学习的控制函数的选定。过讨论了基于听觉模型的声学特性的提取与处理,这与ＶＱ性能息息相关。系统应用的实验表明,该神经网络在语音识别系统中具有良好性能。     

螺栓联接CAI课件的研制

<正>螺栓联接的强度计算,尤其是承受轴向工作载荷的紧螺栓联接的强度计算是"螺纹联接"一章的重点.要进行强度计算,必须先求出其受力的大小,而受轴向工作载荷的紧螺栓联接的受力与变形的关系则是该章的难点.由于螺栓和被联接件的实际变形是人的肉眼所见不到的,