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．     

比格犬柯萨奇病毒感染的报道

柯萨奇Ｂ组病毒（ＣｏｘｓａｃｋｉｅＢＶｉｒｕｓｅｓＣＢＶ）是一种人兽共患病毒。ＣＢＶ引起神经系统病变时人与比格犬所表现的症状基本相似。ＣＢＶ可引起全身性疾病,损伤多系统。应注意早期的诊断和治疗。ＣＢＶ并非终生免疫,应注意再次感染     

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。     

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。     

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.     

基于 Mahalanobis距离进行人脸表情的识别

提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法.首先将待分类的图像样本集进行坐标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80.25%的识别率.     

分子印迹技术及其在痕量分析的应用

分子印迹技术是近年来集高分子合成、分子设计、分子识别、仿生生物工程等众多学科优势发展起来的一门边缘学科分支，分子印迹聚合物由于具有与天然抗体同样的识别性能力和与高分子同样的抗腐蚀性能的双重优点，因而广泛应用于生物工程、临床医学、环境监测、食品工业等众多领域．介绍了分子印迹技术的基本原理，对分子印迹聚合物合成研究的最新进展进行了综述，主要介绍了它在痕量分析中的应用．     

北方山溪鲵与隆肛蛙视网膜显微结构的观察比较

为探讨北方山溪鲵和隆肛蛙视网膜结构与生活习性、捕食方式的关系，用光镜观察了这两种动物视网膜的结构，测量各层厚度、3个核层胞核的层数及胞核直径．结果表明，山溪鲵与隆肛蛙视网膜虽然各核层的层数相似，但隆肛蛙的胞核直径明显小于山溪鲵，致使两种动物在3个核层和2个网层的厚度上存在明显差异．从视网膜结构分析其机能，依赖于视觉捕食的隆肛蛙，视网膜具有较高的视敏度；捕食时以嗅觉为主、视觉为辅的山溪鲵，视网膜则具有较高的光敏度．显示了视网膜结构机能与各自的捕食方式的适应性．