DTW算法在嵌入式语音识别系统中的应用研究

现代社会的各个领域对语音识别系统的要求不同,使得该系统特性的差异性非常的大,所以该系统的开发需要针对一定的指标.该文就相关的语音识别系统进行了简要的分析,特别分析了动态时间规整算法（DTW）在嵌入式语音识别系统中的应用.     

居民出行链、出行方式与出发时间联合选择的 交叉巢式Logit模型

为刻画出行链、出行方式与出发时间的联合选择行为,选取出行耗时、出行费用及个人与家庭属性等作为效用变量,以出行链选择子集合、出行方式选择子集合和出发时间选择子集合的组合作为模型的选择项,构建基于广义极值(GEV)理论的交叉巢式Logit模型,为方便对比,同时构建3种结构的传统NL模型。利用2010年北京市居民工作出行的小样本调查数据,对模型参数进行估计和检验,并进行弹性分析,分析效用变量的改变对备选方案选择概率的影响。参数估计结果表明,交叉巢式Logit模型具有比NL模型更优的统计学特征,并发现当效用变量改变时,选择者最先变更其出发时间,然后是出行方式,最后才考虑改变其出行链结构。直接和交叉弹性分析表明,与简单链的小汽车出行者相比,复杂链的小汽车出行者对出行时间与出行费用的敏感性较低。研究结果可以为制定和评价交通需求管理政策提供依据。     

连续时间首达目标模型(Ⅱ)──L最优问题

研究了连续时间首达时间及首达目标总报酬（非折扣）的Ｌ最优模型。给出新的ｋ阶矩简洁表示式；证明Ｌ最优模型可化为离散时间拟折扣期望报酬优化模型；给出Ｌ最优与Ｍ最优之间的关系与若干性质。     

热处理时间对赤泥粉煤灰微晶玻璃抗压强度影响

以94％的赤泥和粉煤灰为原料,采用烧结法制备了微晶玻璃,利用XRD、SEM等测试手段分析试样的物相及形貌,根据DTA曲线显示,考查热处理时间对微晶玻璃抗压强度的影响。结果表明：微晶玻璃的主晶相为钙铝黄长石;随着核化和晶化时间的延长,微晶玻璃的抗压强度呈现了先增加后减小的趋势;最佳核化时间为2h,晶化时间为2h;最大抗压强度为102．84MPa。     

采用电磁时间反转的不同电压等级同杆双回输电线路故障测距

针对不同电压等级同杆双回输电线路测距复杂的问题,提出了一种基于电磁时间反转理论的故障测距方法。建立了线路的故障附加网络,推导了经时间反转后的故障电流有效值,并分析了电磁时间反转理论应用于输电线路故障测距的适用性。记录线路两侧故障电流变化的情况并用新六序分量法解耦线路,对经解耦后得到的两侧同向正序电流分量进行小波分解,提取两侧电流突变量,对两侧电流突变量进行时间反转并叠加。假设在输电线路多处发生故障,计算出各个故障点处的电流有效值,最大电流有效值对应的距离即为故障距离。利用ATP-EMTP软件搭建了不同电压等级同杆双回输电线路仿真模型,采用Matlab进行编程验证。仿真结果表明:所提方法不受过渡电阻和故障相角的影响;当采样频率为1 MHz时,在不同故障类型情况下测距结果的相对误差低于0.57%,所提方法测距精度高;测距结果的相对误差会随着采样频率的上升而降低。     

一类单阶段混合制造系统的调度

研究了一类单阶段混合制造系统的建模、分析与调度问题，这类系统既包含离散事件动态，也包含连续时间动态，前者用排队网络描述，后者用微分方程描述。不仅考虑了这类系统的最优控制问题，而且考虑了工件进入生产线的最优时间，并用一个复杂的优化模型描述，同时给出了一个两层优化方法，内层给出对给定工件序列的最优控制，而外层用一改进的遗传算法求解工件进入生产线的最优时间序列。若干仿真实例说明了算法的有效性。     

基于时间序列模型与灰色模型的组合预测模型的研究

为了能有效地提高预测模型的精度,提出了组合预测模型.本文首先利用APdMA模型对时间序列数据进行模型的识别和拟合,然后由比较可知优化后的GM(1,1)模型拟合和预测效果好于GM(1,1)模型,最后通过赋予合理权重结合ARIMA模型和优化后的GM(1,1)模型两种方法得到ARIMA-GM的组合预测模型.预测结果表明:组合模型的预测准确性高于各个模型单独使用时的准确性,组合模型发挥了各个单一模型的优势.     

基于压缩感知的交通监控视频目标检测算法

针对公路交通监控的需求增大与网络带宽资源有限的矛盾,本文提出一种贝叶斯压缩感知的目标检测算法.该算法采用小波基对信号进行稀疏,用部分哈达玛测量矩阵进行观测,实现视频的压缩,为了得到更为准确的前景,提出在部分时间均衡自适应背景模型下,将背景分割思想和小波树结构的贝叶斯压缩感知结合的重构算法完成目标检测.通过对多个场景监控视频的试验,验证了该方法的准确性和有效性,并对光线变化具有一定的鲁棒性和减少视频传输的成本.     

加入滞后时间削弱器的大滞后系统的最优模糊PID控制

首先给大滞后系统加入滞后时间削弱器,将大滞后的对象演变成小滞后的对象,然后基于模糊控制原理、极小值原理和PID控制理论,设计一种最优模糊PID控制器对小滞后对象进行自适应控制.仿真结果表明,加入滞后时间削弱器能使大滞后系统更容易控制;最优模糊PID控制器比模糊PID控制器具有更好的抗干扰性和鲁棒性,且系统响应的上升时间和调节时间明显缩短.     

浅谈BP神经网络预测模型

行程时间预测是交通流诱导系统研究的一项重要内容。本文分析了各种预测方法和几种预测途径，给出了建立BP预测模型的关键因素，总结了BP神经网络预测的优缺点。