泛曲线齿锥齿轮的创新设计与应用的二次开发

曲线齿锥齿轮和准双曲面齿轮（统称为"泛曲线齿锥齿轮"）,是一种十分复杂而应用越来越广泛的传动装置。在设计上为了避免改变轴交角,而采用"零"变位传动（x1+x2=0）设计的齿形制,至今已在各国工业上通用近百年。文章介绍一种"非零"变位传动（x1+x2≠0）设计而又保持轴交角不变的创新齿形制。为了满足生产提出的要求,进行了二次开发。经过第二次创新,能在普通锥齿轮加工机床和刀具上切齿,故极易推广。近12年来,已成功地在工程机械、军品、立式机床、机车、船艇、油田、采煤、水泥等机械上采用,取得高综合强度、高可靠性、长寿命、小体积、低噪声、广泛适应性等优点,可取代（或覆盖）全部以美国Gleason为代表的零传动齿制设计的产品,还可实现某些Gleason所达不到的技术要求,故有广泛的应用前景。     

基于语音学分类的汉语三音子识别单元的算法

为提高语音识别系统的性能,针对汉语语音的单音节结构的特点,提出了建立三音子识别单元的方法。这种方法完全利用语音学知识对上下文进行分类从而实现参数共享,而不同于传统的数据驱动的聚类共享。提出并实现了采用三音子单元的识别系统的训练算法和识别搜索算法。实验表明:基于语音学分类的三音子单元对识别性能有明显的改善,系统的首选误识率相对基线系统降低了28%。     

曲线要素调整在线路局部纠偏或优化中的应用

介绍了在工程设计、施工测量时如何根据现场需要合理对局部线路做曲线参数地调整,使线路从设计上能够避开地质病害,从施工上能通过调整线形参数解决因局部结构物偏位造成的影响.     

基于改进BP算法的刚框架连接损伤识别方法

运用权值、阈值同步学习BP算法(简称为改进BP算法)对钢框架连接损伤进行识别,并且选用由结构正则化的频率变化率和少数点的振型模态分量构成的组合参数作为网络输入参数.通过对一个4层钢框架数值模拟,比较了改进算法和传统算法测试结果,从而证明改进算法更加精确、优越.     

浅析工程项目中的风险识别方法

文章在分析了项目工程风险的基础上，提出了工程项目风险辨识的一般方法，并对几种常用的方法进行了分析。     

基于ROC曲线的弹道目标识别评估及优化

分析了弹道目标识别的特点，指出弹道真假目标识别在本质上是一个风险最小的寻优过程，等同于Neyman-Pearson决策．在此基础上，提出采用ROC曲线下的面积（AUC）对识别方法进行评估，介绍了AUC的两种计算方法．进一步，提出采用AUC对识别器进行比较及优化，介绍了ROC凸包的基本概念并将其用于识别器优化。进行了相应的仿真实验，结果表明了所提出方法的可行性。     

基于K-L变换的网络调制识别方法

针对BP网络进行通信信号调制样式识别的场合,在输入层和输出层节点数确定的条件下,提出在网络训练完成后应用K-L变换方法确定网络隐含层的节点数,对网络结构进行优化。利用K-L变换的正交性,去除了网络结构的冗余,给出了该算法的理论推导和具体应用步骤,通过仿真验证了算法的有效性和顽健性。利用BPSK、QPSK、16QAM等数字调制信号,选取了三个特征量,分别用优化前后的网络进行调制识别,实验表明优化前后网络的识别性能基本一致。     

基于支持矢量机和循环累积量的调制识别算法

利用通信信号的循环平稳特性,在循环累积量域内构造信号分类特征矢量,采用支持矢量机将分类特征矢量映射到高维空间并构建最优分类超平面,实现对QAM调制信号的自动识别。该算法解决了样本在低维空间中的不可分问题,具有良好的泛化推广性能,并且可在多种调制信号环境下实现对感兴趣信号类型的识别。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。     

短语音说话人识别新方法的研究

提出了一种较短训练语音的说话人识别新方法。利用模糊核聚类算法设计矢量量化器,对说话人的语音特征进行训练。模糊核矢量量化器将原始空间通过非线性映射到高维特征空间,在高维特征空间中对说话人的训练语音特征进行模糊聚类分析,将得到的每个类中心作为说话人的语音模型。识别时将识别矢量映射到高维空间进行匹配决策。由于核方法的引入,使得原来没有显现的特征突现出来,增加了说话人之间的可区分性。实验表明,该方法对于较短的训练语音,其识别效果优于高斯混合模型和模糊矢量量化。     

基于BP神经网络模型的目标属性识别仿真

在地面防空作战中,对空中目标进行属性识别是防空导弹武器发射决策的关键环节之一,可靠及时的识别可有效地避免误伤我（友）机,准确消灭敌机。结合现代防空作战特点,对影响目标属性识别的各种因素进行定性和定量分析,建立了基于BP神经网络的目标属性识别模型,仿真分析表明了模型的有效性和实时性。