基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法及其仿真研究

利用遗传算法的全局收敛性及模糊C-均值（FCM）聚类强大的局部寻优能力，提出了一种基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法。对说话人的训练语音数据进行遗传-模糊的软聚类分析，从而得到分类中心的全局最优解，作为每个说话人的语音模型，最后利用最大总平均隶属度函数准则对待识别语音进行模糊聚类识别．除此之外，使用自适应参数增加遗传算法的局部搜索能力。实验结果表明，这种算法克服了传统硬聚类的缺点，避免了FCM对初值敏感及容易陷入最小值的缺陷，使聚类更加合理，更好地描述了说话人的语音特征。     

可变聚类系数无标度网络上的谣言传播仿真研究

在经典谣言传播模型的基础上,研究了具有幂律度分布和可变聚类系数的无标度网络上的谣言传播行为。目标是研究聚类系数对谣言传播的影响,通过改变特殊的参数调节网络的聚类系数来观察谣言传播的变化情况。仿真结果表明,聚类系数越高的网络,越能抑制谣言的传播,而聚类系数越低的网络,谣言传播将更加猖獗。     

军用电子设备故障知识获取新方法

分析了军用电子设备的特点,总结通过故障仿真获取故障知识的一般过程,提出计算机自动穷举设备所有可能故障、进行仿真获取故障知识的新方法。提出4个关键策略解决仿真工作量及自动建立故障集的问题。在分类策略中分析故障仿真数据的特点,提出适合的新算法。提出电路故障知识获取平台建立方案作为所提方法的具体实现。实验结果证实了所提方法的可行性。     

基于二元语义信息处理的最大树聚类方法

针对解决具有语言评价信息的多指标聚类分析问题,提出了一种基于二元语义信息处理的最大树聚类方法。该方法依据传统的最大树聚类分析方法的基本思想,采用二元语义概念对语言评价信息进行处理和运算,并对聚类对象进行分类,具有概念清晰、计算简单、信息处理较为精确的特点。最后,通过一个算例说明了所给出的聚类方法。     

改进的聚类算法及在复杂大群体决策中的应用

针对现有FCM聚类算法中存在的局部极值和伸缩性较差等问题,提出了基于全部最小连通支配集算法(minimum connected donating set algorithm,MCDSA)的改进的聚类算法(minimum fuggy C-means,MF-CM)。用改进的聚类算法MFCM辅助复杂大群体决策(complex huge group-decision,CHGDS),定义了群体偏好矢量和群体一致性指标,提供了一种新的解决CHGDS中群体决策的理论和方法,并通过实验证明了该方法的有效性和稳定性。还提供了基于属性加权进化的群体一致性决策机制新思路。     

变形菌视紫质——海洋光能生物利用的新途径

海洋环境基因组研究的突破揭示出海洋细菌中存在可利用光能的视紫质――变形菌视紫质(PR). 基因及其蛋白序列分析和激光诱导光解实验等证明PR属于质子泵型视紫质, PR将光能转化成细胞膜内外质子梯度化学势能, 并用于合成ATP. PR的发现揭示了海洋中存在与依赖于叶绿素进行光合作用完全不同的光能生物利用的新途径. 已有研究表明PR细菌是地球上最丰富的生物之一. 表层海水中PR细菌约占总细菌数量的13%, 而每个细胞中PR的平均分子数约为2.5×10⁴个. 显然, PR在海洋能量代谢以及碳循环中的作用不可忽视. 基于对国外研究的认识和我们对中国海PR研究的结果, 提出了海洋生态系统中的包括光合色素途径和非光合色素途径的能流和碳循环模型.     

基于图像重建的根系三维构型定量分析及其在大豆磷吸收研究中的应用

植物根系三维构型的定量描述和分析是研究植物根系生长及对养分吸收利用等营养功能的重要手段之一, 但迄今尚无定量测定三维根构型参数的有效方法. 本研究通过数码摄像机旋转拍摄物体获得根系多视角二维图像, 并根据根系基本结构特征, 创建了适合根系等线状物体三维图像的快速重建算法, 重建了植物根系图像, 获得根系三维构型的数字化模型及其骨架. 以此模型和骨架为基础, 获得直径大于0.3 mm大豆根系的主根长、总根长、平均基根角度、根宽深比、介质不同层次根长分布率以及根系在生长介质中不同三维区域的分布率等三维根构型参数, 并分析了这些参数与大豆生物量和磷吸收量等生长指标之间的相关关系. 本研究可以为研究植物根系生长及其营养功能提供一种新方法.     

蠕变地层套管外载计算的位移反分析法

套管外载计算是蠕变地层套管受力分析的难题，由于套管周围应力场比较复杂和地下环境多样，难以直接求解。根据弹性力学理论，建立了套管在地层蠕变引起的椭圆形非均匀外载下的力学模型，并应用逆解法对该力学模型进行求解，得到了在非均匀外载下套管的应力和位移计算式。基于套管内壁变形的实测资料，利用阻尼最小二乘法建立了套管外载反分析模型，提出了确定套管外载的反分析方法，讨论了反分析法的应用。实例分析表明，载荷反求值与真实值吻合较好，拟合精度较高，说明这种方法具有较好的实用价值。     

反重叠变换的快速算法及其FPGA实现

常用的反重叠变换算法运算复杂度较大，难以在FPGA中应用。根据DCT_IV的正交性和对称性，提出了基于M／2点FFT蝶形运算的反重叠变换快速算法。进一步分析了算法的复杂度，采用并行处理和流水线技术完成了反重叠变换快速算法的硬件设计和FGPA实时实现。     

基于机器视觉的精密光学元件表面疵病识别初步研究

提出了一种基于机器视觉的表面疵病的检测方法，对获取的多幅图像进行了无缝拼接，并获得完整的表面 图像。在对图像去噪的同时，利用基于偏微分方程（PDE）的各项异性扩散算法能很好地保护图像的边缘特征。并 且在Perona&Malik算法的基础上引入了梯度阈值,对算法进行了改进；用zernike矩提取图像的边缘建立疵病模 型，选择模糊聚类神经网络构造分类器，将图像的每个象素的n维特征向量输入该分类器进行分类。实验表明，该 方法能有效地识别麻点、气泡和划痕。