一种基于语音交互的虚拟场景漫游系统

将语音技术应用于虚拟环境中,实现了一种基于语音交互的虚拟场景漫游系统,该系统创建了基于语音交互通道,允许用户使用语音命令控制场景漫游,可快速实现自然的人机交互.实验结果表明:该系统方便了人机交互,给用户带来了更加真实的体验.     

基于SoC的孤立词语音识别算法的C语言仿真

研究了用C语言对孤立词语音识别算法进行了仿真,对每个算法的效率、时间复杂性、空间复杂性进行深入的讨论和分析,对语音识别算法FPGA的实现以及语音识别SoC的研究和设计提供了一个C语言行为级仿真设计原型。     

基于突变理论与模糊集的复杂系统多准则决策

针对复杂系统的多准则决策通常具有模糊性和突变理论适合处理具有矛盾性的多准则决策问题的特点,提出了基于突变理论和模糊集的方法对多准则决策问题进行分析建模,并对该方法的灵敏度进行了分析。该方法利用归一公式机理本身来确定各指标对各目标重要性的确定性量化,因而不需要额外考虑指标间的主观权重,所以能够较好地处理复杂系统决策的模糊性。给出了应用改方法的具体步骤,并以一个导弹选型决策问题实例验证了该方法的合理性和可行性。     

基于加权证据组合的多传感器目标识别

为了解决多传感器信息融合中不同等级重要信息源数据的融合问题,在证据理论基本概念的基础上,引入证据权的概念。依据证据权的不同对各条证据进行转化,使之可以用传统的方法进行证据合成。将这种方法应用到等级不同的多传感器目标识别中可以解决传统证据理论只能进行等级相同传感器目标识别的难题。识别实例表明,该方法提高了目标识别的准确性和有效性。     

一种基于语言评价信息的多指标群决策方法

针对一类带有自然语言评价信息的多指标群决策问题，给出一种新的群集结和方案优选方法。首先采用近年来最新发展的LWD算子和LOWA算子直接集结每个决策者给出的自然语言评价信息，以得到群的方案评价值，然后根据语言短语集的自身顺序进行方案优选。利用该方法不仅可以确定最优方案，而且还可得到群决策结果的可信程度。最后给出了一个算例。     

时序多目标决策的灰色系统优选理论模型

本文针对时序多目标决策问题，拓展了灰色关联理论和最小二乘法“距离平方和最小”准则，建立了灰色系统优选理论模型，并以实现说明了该方法的合理性和可信性。     

基于偏好的多属性群知识系统

提出了基于偏好的多属性群知识系统模型,定义了封闭的处理偏好值的运算法则,得到具有偏好的多属性知识系统,并采用基于优势关系的粗集理论来处理给定问题中具有偏好属性间的冗余及依赖,由约简后的偏好属性决策表导出偏好决策规则.通过实证分析表明,该方法可获得认可的知识规则,能取得有实际意义的结果.     

基于DTW和LVQ网络混合模型的语音识别方法

提出一种基于动态时间规整（DTW）和学习矢量量化（LVQ）神经网络的语音识别方法。该方法用动态时间规整算法先对语音信号进行时间规整，然后通过学习矢量量化神经网络进行语音的分类识别。首先介绍利用动态时间规整和学习矢量量化进行语音识别的基本方法，然后给出DTW／LVQ混合模型的系统结构和学习算法，最后给出三种语音识别算法的实验结果。大量实验表明，混合模型的识别率，皆明显高于单一的动态时间规整和学习矢量量化的识别率。     

基于多agent系统的舰艇编队防空辅助决策系统

提出基于多agent系统(multi-agent system,MAS)技术的分布式编队防空辅助决策系统基本框架。在目标信息共享和平台间实时作战参数交换的前提下建立了基于平等协商的分布式目标协商算法,混合运用Ta-bu搜索算法和基于规则的计划算法。在目标分配协商中,采用~Brown算法通过agent之间平等协商进行目标分配。在本舰防空计划中,采取软/硬防空计划并行比较消解冲突,实现本舰软/硬防空武器防空计划的协调。     

多准则、多目标决策评价系统的设计与实现

以导弹系统设计方案评应用为背景,针对多准则、多目标的决策问题,研究和设计系统化的决策评价体系,完成具有核心功能的,通用性、实用性较好的多准则、多目标决策评价工具,对复杂的决策问题提供决策支持。     

单机多目标攻击逻辑的对策型决策

攻击逻辑的优化决策对于机载多目标攻击系统具有重要意义。在分析对策型决策机理的基础上 ,构造了攻击逻辑的问题模型 ,给出了目标威胁判断和攻击条件评估的手段 ,提出了一种用于机载多目标攻击系统的攻击逻辑的对策型决策方案。该方案能实现导弹火力的优化分配 ,并给出了仿真实验算例的结果与分析。     

基于LMI的不确定性系统的鲁棒滤波方法

研究了基于线性矩阵不等式 (LMI)的鲁棒滤波方法 ,提出了如何将不确定性系统的滤波器设计问题转化为求解LMI问题。并以飞行试验数据滤波处理为例 ,研究了LMI滤波技术的应用 ,设计出了基于LMI的鲁棒滤波器。仿真结果表明 ,所提出的方法是可行而有效的。     

基于神经网络的伺服系统控制研究

采用神经网络方法设计伺服系统逆动态控制器。判定了一类非线性伺服系统的可逆性。设计开环和闭环网络权值训练方案,使用Ａｌｏｐｅｘ随机学习算法在线训练对象逆动态模型。进行了基于反馈误差学习方法的伺服系统实时控制器设计,仿真结果表明神经网络方法辨识和控制伺服系统的有效性。     

用于DCCS通信网性能评价的仿真系统

本文根据离散系统数字仿真原理，在分析通信网协议并定义其性能指标基础上，论述了通信网性能评价仿真系统。该系统作为ＤＣＣＳ工程师站软件，主要用于ＤＣＣＳ通信网动态性能预测和评价，为设计和优化ＤＣＣＳ提供科学依据     

新型雷达辐射源识别专家系统的研究与实现

介绍了一种新型雷达辐射源识别专家系统 (RadarRadiating -SourceRecognizingExpertSystem ,RRRES)的研究和实现方法。RRRES是一种采用VC 作开发工具 ,利用数据库和ODBC实现知识库的数据库方式存取 ,采用多黑板和推理历史树实现任务之间数据共享和传递 ,基于数据驱动方式推理的多任务多知识库专家系统。它同时提供了交互式和连续式两种推理方法 ,使用户既可以进行交互式的推理 ,又可以对一批雷达辐射源连续进行推理并将结果写入输出数据库中供用户查询。同时 ,RRRES还可以以数据库接口和Client/Server模式方便地集成在其它应用程序中     

容量有限非门限方式的逻辑环网建模与分析

讨论了具有以下特征的逻辑环通信网(1)系统队列容量有限;(2)采用非门限服务方式;(3)服务数上额受限。阐述了该系统站点队列结构和运行特点,说明了其状态转移特征;提出了非门限方式中存在的步转移特殊问题;给出了此类系统有关工作特征参数的算法或近似算法,利用计算机进行运算,给出了在忽略溢出损失率时,容量和站点数不同时的部分参数的特征曲线。     

基于子像空间的雷达目标一维距离像识别

提出了一种基于子像空间的雷达目标一维距离像识别方法。该方法一方面通过建立目标子像空间,改善了对输入目标为库属目标的识别率;另一方面基于假设检验理论,在分类判决中引入判决门限,能够有效地对库属目标和非库属目标进行判别。模拟实验结果表明该方法的有效性。     

基于神经网络最佳分类器通信信号的调制识别

提出了基于最优决策理论的最佳分类器用神经网络实现的方法,并对通信信号的调制类型进行自动识别。这种方法以使类域最大分离为目标,利用神经网络良好的非线性和自适应性,把最优准则下的自学习功能引入训练过程,结合快速训练和修剪算法,克服了一般神经网络分类器的不足,实验证明其性能良好。     

Research of Decision System Analysis for Decision Support

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