基于树形通用背景模型的高效说话人辨认

为了提高基于G auss混合模型通用背景模型(GMM-U BM)的说话人辨认系统的运算效率,提出一种基于树的核心挑选算法(TBK S),通过将U BM中的各个G auss分布按组织成树形结构,来减少从中挑选核心分布的运算量。实验结果表明:对1 000个说话人进行辨认,TBK S与现有的基于特征矢量重排序的剪枝算法(ORBP)相结合,将基于GMM-U BM的辨认系统的运算速度提高21.9倍,误识率却只上升不到4%;TBK S和ORBP相结合,可大幅度提高GMM-U BM系统的运算效率,而基本不降低识别率。     

基于可能性分布和信息熵的舞台方案模糊决策

升降舞台结构方案选择中存在着大量的模糊和主观因素．在分析现有评价方法的基础上，尝试运用可能性理论处理舞台结构方案中蕴含的不确定性信息，提出了一种新的基于可能性分布、结合熵值赋权的模糊综合决策方法．通过考虑影响评价的各种来源和形式的信息，将专家知识转化为对变量取值的弹性约束，引入可能性分布表征升降舞台结构方案选择问题中包含的模糊因素，构造出相应的方案集和评价指标体系，建立了可以进行模糊推理和决策的评价模型；应用模糊变换原理，对评价系统各层次指标依次判别，并采用一种主客观组合的赋权方式进行权重分配，在单因素基础上形成综合判断．阐述了求解原理和实施步骤，并通过实例分析比较说明了该法的可行性．     

基于特征概念自动提取系统的研究

文本分类与文本信息特征概念的提取是当前智能信息服务研究的重点，为自动获取新的特征概念，提出了一种基于特征概念的自动提取系统，该系统包括分词、综合文本词权处理、类别归属和特征概念提取等部分，能有效地从概念上提取文本类特征，提高文本自动分类的准确性．     

基于模糊Markov博弈控制求解伙伴选择问题

针对不确定条件下的伙伴选择决策问题,引入基于ANFIS和神经网络的模糊神经网络,实现了一种全新的进行值函数逼近的梯度下降Q学习的算法,对多影响因素进行FNN学习,将输出量作为标准Markov博弈模型的输入量,得到影响的策略,最后研究了一个应用实例,利用具体历史数据对建模方法和模型进行了验证和分析。     

基于蚁群算法的敏捷供应链伙伴选择

伙伴选择是在组建敏捷供应链过程中的关键问题。引入蚁群优化来解决这一问题,提出了一种基于蚁群算法的敏捷供应链伙伴选择优化算法。在求解过程中蚂蚁倾向于选择曾经合作过并且合作效果比较好的企业作为伙伴并组成供应链,体现了熟人机制;“自适应扰动机制”可以避免算法的早熟。最后以一个典型算例说明了该算法的有效性。     

马尾松种子园优良家系选择研究

对广西南宁地区林科所种子园,藤县大芒界种子园和贵港市覃塘种子园的440个马尾松(P inusm asson ianaL am b.)自由授粉子代进行年度和地点重复的半胞子代测定试验,以本地马尾松等11个对照来分析马尾松自由授粉子代的遗传变异规律,并根据遗传稳定性和材积生长快慢,采用性状表现水平分析法从中选择出优良家系。结果表明,440个参试家系中有20.0%~98.0%的家系树高比对照大8.3%~67.7%,有5.5%~99.0%的家系胸径比对照大11.4%~106.9%、有9.1%~99.0%的家系材积比对照大29.2%~484.6%。评选出适合在广西普遍推广的广普性优良家系64个,局部推广的局部性优良家系48个,需淘汰的家系83个;选择出的优良家系在11年生子代林中,材积生长量比对照大64.71%~94.51%。用子代林数据估算马尾松各性状的家系遗传力,树高遗传力为0.306~0.724,胸径为0.174~0.686,单株材积为0.286~0.677。     

不等跨柱网混凝土肋梁楼盖平面选型问题初探

通过计算分析和比较,论证了柱网在两方向跨度相差甚大的情况下,楼盖沿长跨方向单向布置次梁的结构方案具有较好的经济性和抗震性,但在设计和施工中须注意竖向振动、长单向板混凝土开裂和结构挠度偏大等不利影响.     

空调冷热源系统选择的模糊综合评判方法

本文将模糊综合评判的思想和方法运用到空调冷热源系统的选择中,建立了空调冷热源系统选择的评价指标体系和综合评判模型。通过该方法可以将定性因素、模糊因素进行量化,解决了传统选择方法中的不足和困难,使得空调冷热源系统的选择变得更加科学化。     

区域中心城市区位选择的模型研究--以嘉兴市为例

借鉴图论的有关做法,结合威尔逊空间相互作用模型,构建区域中心城市区位选择的模型,从而试图定量分析封闭和开放两种条件下区域中心城市的适宜区位.从模型中可以看出,在封闭条件下区域中心城市适宜区位趋于区域的地理中心,而在开放条件下区域中心城市适宜区位趋于主导联系方向.作者选取浙江省嘉兴市对模型进行实证分析,分别考察了封闭和开放两种条件下嘉兴区域中心城市适宜区位的变化趋势.     

MIMO系统中一种新的接收天线选择算法

在瑞利衰落信道条件下，通过天线选择可以提高多输入多输出（MIMO）系统的容量，并能有效地降低MIMO系统的复杂度和射频成本，天线选择算法也成为问题的关键。对接收天线选择算法进行了研究，通过连续选择使MIMO系统容量增加最大的天线的方法，用矩阵及行列式运算导出了一种新的接收天线选择算法，并通过仿真和分析与其它算法进行了比较。仿真结果表明，新算法在信噪比较小时，有最大的遍历性容量（ergodic capacity）、中断容量（outage capacity）；在信噪比较大时，同其它算法结果十分接近。新算法更适合于在信噪比较小（信号弱或信遭受噪声恶化严重）时使用。将新算法同Alkhansari算法结合起来，结果更好。