基于HMM和小波网络模型的抗噪语音识别方法

提出一种隐马尔可夫模型(HMM)和小波神经网络(WNN)混合模型的抗噪语音识别方法。该方法首先利用HMM对语音信号进行时序建模，并计算出待识语音对HMM的输出概率评分，再将此概率评分作为小波神经网络的输入，获取分类识别信息，最后根据混合模型的识别算法作出识别决策。实验结果表明，在噪声环境下，由于HMM的强时序建模能力和小波神经网络的强模式分类能力，该混合模型比单纯HMM具有更强的噪声鲁棒性，明显改善了语音识别系统的性能。     

一种基于小波变换的混叠语音基音提取方法

小波变换对单一信号源的基音提取非常有效，但在多音源混叠语音的基音提取中则无法有效地获得基音信息。为解决这一问题，先从混叠语音信号中确定信号的个数以及每路信号的时间间隔范围，之后再对其进行奇异点的分离，以便提取各源信号的谐波分量。为简化计算并避免由于幅值的不同而影响搜索效果，对各次谐波的幅值进行了归一化、卷积等处理，最后使用小波变换精确地提取出混叠语音的基音。实验表明了这一方法的有效性。     

一种新型的遗传算法在图象阈值处理中的应用

提出了将自寻优标准遗传算法用于阈值处理的思路与方法,论证了实施该方法的可行性,并针对此算法的不足之处提出了一种新的改进型遗传算法。仿真结果表明,新算法的计算速度不仅明显优于前者,而且为自动选择阈值参数提供了简单有效的方法。     

混沌在模糊控制规则优化中的应用研究

利用混沌（Ｃｈａｏｓ）所特有的随机性、遍历性及规律性。将其应用于一类复杂非线性时变过程的模糊控制规则优化中,提出了一种利用混沌进行模糊规则参数优化的方法。仿真结果表明,该算法具有国强的全局搜索能力和较快的搜索速度,是一种适用的优化策略。     

磁性调压器在高精度控温系统中的应用——TDR-60型单晶炉控温系统的分析与综合

本文结合 TDR—60型单晶炉控温系统、从高控温精度和不产生电网污染的公害的要求出发,讨论了以磁性调压器作为功率部件的一类电加热设备控温系统的方案构成、关键元件和部件的选择与设计、从理论和实践两个方面加以说明.并讨论了调节器的参数整定问。     

基于模糊模拟的实数遗传算法及其应用研究

针对模糊模拟在模糊优化问题中存在的计算量大、易收敛到次优解等缺点, 将实数遗传算法与模糊模拟相结合, 提出一种基于模糊模拟实数遗传算法的优化算法。该算法充分利用了实数遗传算法的全局搜索能力和鲁棒性强等优点,从而能较快地得到最优解或准最优解。仿真实例表明了该算法的有效性。     

适用于机房的计算机病毒实时防治系统

根据计算机房中病毒传播的特点，提出了一种主动防范计算机病毒传播的方法，即抓住病毒程序传染的主要途径－内存，病毒程序在内存中存在方式－驻留，及病毒程序传播病毒的主要手段－截了中断向量，层层防范，实时监测，达到预防病毒向外扩散的目的。     

一种用于非线性逼近的新型模糊神经网络

针对一般非线性映射的逼近问题，提出用分域逼近的通用算法来实现全局逼近，并据此构造了实现该算法的新型模糊模糊神经网络。通过仿真，将新型模糊神经网络和常用的BP和RBF两种神经网络进行比较。结果表明，该新型模糊神经网络的非线性逼近能力明显优于后两者，且权值具有明显的几何意义，设计难度相对较小，可用于解决复杂非线性函数的逼近问题。     

一种优于混沌优化的对分插值逼近算法

提出一种新的求解函数最优值的算法——对分插值逼近算法。该算法产生均匀分布于[a，b]区间的稠密点集，理论证明了该点集可以无限逼近[a，b]区间内的任何实数，且以概率1收敛于任何待优化函数的全局最优值。与混沌优化算法进行了比较，以一维、二维变量的仿真为例，结果表明，该算法在寻优过程中优于混沌优化算法。