基于语音识别的说话人身份辨识系统

提出一种在小字库孤立语音条件下,集成语音识别与说话人的识别技术,并进行说话人身份代码（密码）识别、认证．利用语音信号的短时分析技术进行孤立词的单元分割,采用临界带特征矢量作为语音信号特征,分析了经典语音识别算法——动态时间规整算法,提出了对语音模板各帧加权的改进方法．为提高识别响应速度,研究了多门限多轮次的判决方法,在增加多套模板、提高识别率的情况下,降低了系统的响应时间．     

对流扩散方程参数识别的扰动方法

采取扰动方法确定对流扩散方程的未知参数,并应用正则化方法求解所得到的线性方程组,具有计算稳定,易于实行等优点。     

σ^70因子抗体能特异性地识别其他转录因子

通过免疫印迹法研究了抗大肠杆菌ＲＮＡ聚合酶σ因子的抗体对产气杆菌、金黄色葡萄球菌和不同生长阶段的无蓝色链霉菌细胞内蛋白质的免疫识别作用。结果表明,抗大肠杆菌ＲＮＡ聚合酶σ因子抗体能特异性地识别上述微生物细胞内的一些蛋白质。在数量和种类上几乎完全与大肠杆菌相同。     

硒水平对食管癌发病率影响的初步研究

对比研究显示食管癌高发区磁县土壤,粮食,水和正常人发硒的质量分数「分别为０．４２＊１０＾－９,０．０８＊１０＾－９,１．２４＊１０＾－９,１．１６＊１０＾－６」最高,中发区临漳县次之「分别为０．１７４＊１０＾－９,０．０４９＊１０＾－９,０．６８＊１０＾－９,０．９７＊１０＾－６」,低发区魏县最低「分别为０．１４８＊１０＾－９,０．０２６＊１０＾－９,０．２４＊１０＾－９,０．９１＊１０＾－６」,     

节点自删除神经网络及其在磨粒识别中的应用

在前向多层神经网络的基础上,提出了一种新的节点自删除神经网络模型。该神经网络根据隐层节点输出的相似性能够自动地进行网络节点的删除。对网络中冗余节点的删除,使网络尺寸得到优化,这一定程度上也解决了前向多层神经网络的推广性和学习问题。在Ｐａｒｔｙ－４问题的实例中,通过对惯性ＢＰ算法网络和该节点自删除网络的比较,充分说明了该节点自删除神经网络在各方面的优越性。铁谱磨粒识别一直是一个困难的课题,应用自删除神经网络模型在该实例中,也取得了较好的识别效果。     

改造人干扰素α2b基因在大肠杆菌中获得高效表达的理论方法

按照Ｅ．ｃｏｌｉ甚高表达基因中同义密码子使用,密码子内和密码之间碱基关联的ＥＥＮＳ模式,对人干扰素α２ｂ基因编码区中的同义密码子进行置换,理论上使得人干扰素α２ｂ基因在Ｅ．ｃｏｌｉ中的表达水平有非常显的提高,在理论上,未改造的人干扰素α２ｂ基因在Ｅ．ｃｏｌｉ中的表达水平为ＣＡＩ＝０．３２３,ＣＤＩ＝０．５７４,ＣＥＩ＝０．６２９,是较低表达水平的基因,估计实际表达水平在１０～１０＾３ｍｏｌ／ｃｅ     

菲涅耳平面全息图的无像差再现像

从平面全息图基本理论出发,讨论了无像差像存在的条件及个数并具体指出球面参考光形成的菲涅耳全息图可有四个无像差再现象。     

用于语音识别中的SOFM矢量量化方法

该文讨论了神经网络语音识别系统中的ＫｏｈｏｎｅｎＳＯＦＭ神经网络的矢量量化（ＶＱ）的原理与过程,着重解决了其在实际应用时的若干问题,包括网络大小,学习步幅函数以及矢量量化过程中的公平竞争学习的控制函数的选定。过讨论了基于听觉模型的声学特性的提取与处理,这与ＶＱ性能息息相关。系统应用的实验表明,该神经网络在语音识别系统中具有良好性能。     

基于主成分分析的核Fisher判别方法在油水识别中的应用

根据测井数据结构复杂和交集严重的特点,将主成分分析思想应用到剔除奇异点和寻找两类样本的交集中,并在交集中应用核Fisher判别方法,进行油水判别,弥补了Fisher线性判别方法的不足.通过将主成分分析和核Fisher判别方法这两种理论有机的结合起来,提高了利用测井数据识别油水层的鉴别能力,实际应用中证明了本方法的实用性和有效性.     

脑信息特征的评价分类方法

对脑信息处理的能力特征量和总体偏离度特征量进行了确定性评价分类.在分类数上,提出了common分类法,以一般人的特征作为分类基准,在common两边展开,以确定分类数.在分类边界上,提出了根据特征量的正态分布确定分类边界的方法.若特征量分布不是正态分布,则采用了博克斯和考克斯变换将其变为正态分布,最终得到能力特征量和总体偏离度特征量的分类规则.由于人的行为是脑信息处理在宏观上的表现,所以其研究成果可直接用来评价人的能力和行为特征.