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1.
对窗口神经网络（ＢＷＮＮ）与鲁棒ＨＭＭ’ｓ之间的关系作了新的探讨，指出了鲁棒ＨＭＭ’ｓ是循环的ＢＷＮＮ（ＲＢＷＮＮ）的特殊情况。讨论了由ＲＢＷＮＮ构造用于噪音环境下语音识别的组合ＨＭＭ’ｓ和二阶ＨＭＭ’ｓ的算法，给出了它们相应的网络结构。 相似文献
2.
基于BPNN/HMM神经网络的声学模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
研制了一种基于BP神经网络和隐马尔可夫模型(HMM)的混合声学模型,BP神经网络的主要功能是把失真语音特征矢量转换成纯净语音特征矢量,而删则对转换后的纯净语音特征矢量进行分类,从模型级补偿的方面来提高语音识别系统的鲁棒性．讨论了一种基于线性预测的MKCC语音特征提取方法,该方法把提取出的失真语音特征矢量作为神经网络的输入,从而实现了特征参数级去噪处理的目的． 相似文献
3.
针对一类非线性系统,传感器非线性故障情形,提出了新的故障诊断方法·该方法采用状态变量扩展技术将传感器故障转化为系统故障进行诊断,RBF神经网络对传感器故障的导函数进行估计,网络权值在线调整,进而实现故障的实时估计·对于系统中存在的不确定性,故障诊断方法应用阈值处理技术,使算法具有一定鲁棒性·对于给出的算法,证明了Lyapunov稳定性·最后,给出了仿真实例,结果验证了该方法的正确性· 相似文献
4.
鲁棒区间回归分析的神经网络学习算法 总被引：1，自引：0，他引：1
在许多工程实践问题中，区间回归分析是处理区间数据的一个重要手段。文献中用神经网络实现的区间回归分析都假定给定的训练数据是无噪的。当训练数据被污染时，这些方法的性能将急剧下降。本文针对一种区间回归的神经网络实现方法，提出了两种新的神经网络学习算法，能够有效地从有噪训练数据里建立一个鲁棒式的非线性区间回归模型。所提出的学习算法充分利用了对训练数据质量的估计知识。仿真结果表明了这种方法的有效性。 相似文献
5.
基于神经网络测试码生成的一个鲁棒算法 总被引：6，自引：0，他引：6
针对基于组合电路神经网络模型进行了测试码生成,提出了一个对神经元连权值不敏感的鲁棒算法－－改进的遗传算法,它克服好运用概率松驰搜索算法求解测试矢量时,神经元之间连接权值的选择影响测试结果的缺陷,增强了测试码的鲁棒性,该算法对不同的连接权值都能得到满意的测试结果。 相似文献
6.
针对基于组合电路神经网络模型进行测试码生成,提出了一个对神经元连接权值不敏感的鲁棒算法——改进的遗传算法．它克服了运用概率松驰搜索算法求解测试矢量时,神经元之间连接权值的选择影响测试结果的缺陷,增强了测试码的鲁棒性．该算法对不同的连接权值都能得到满意的测试结果 相似文献