基于人工神经网络的多媒体语音特征挖掘

提出了一种基于人工神经网络的聋儿语音训练识别的多媒体特征挖掘技术，构造了邻域三层神经元合作竞争的动态运行为神经元模型，实验选取了动态递减函数、动态最小覆盖矩阵和动态确定阈值形成的ＳＯＬＡ挖掘算法，以及聚类分布的网络图技术，解决了聋语音训练系统中基本语音识别的难题。     

带Fuzzy外壳和Boole心脏的险象识别逻辑

结合新近发展起来的Ｆｕｚｚｙ命题逻辑的思想和组合线路险象识别技术的背景，改造Ｇｏｅｄｅｌ蕴算子和公式代数的赋值格，构造了另一种带Ｆｕｚｚｙ外壳和Ｂｏｏｌｅ心脏的险象识别逻辑，对其进行了语义地研究，得到了若干有趣的结果。     

基于时间冗余度侦破过失误差的修正系数法

为正确侦破与识别测量数据中含有的过失误差以保证数据校正结果的可靠性 ,提出一种修正系数法 ,利用过程测量数据的时间冗余度对测量数据中可能含有的过失误差进行侦破与识别 ,并对过失误差的大小进行估计。应用实例表明 ,此方法对过失误差的数目、位置等因素并不敏感 ,具有较好的鲁棒性 ,适用于空间冗余度较小的实际问题。     

苜蓿叶蛋白脱色及色素的研究

本文讨论了苜蓿叶蛋白浓缩物（Ｌｅａｆｐｒｏｔｅｉｎｃｏｎｃｅｒｔｒａｔｅｓ）的分离、脱色的方法及苜蓿叶中色素的含量及部分性质的研究，从而确定了叶蛋白浓缩物及苜蓿叶中色素在食品工业和饲料工业中的用途。     

抗人脂肪酸结合蛋白的单克隆抗体的制备

Ｆａｔｔｙ ａｃｉｄｂｉｎｄｉｎｇｐｒｏｔｅｉｎｓ (ＦＡＢＰｓ)ａｒｅｎｏｎ ｅｎｚｙｍａｔｉｃｃｙｔｏｐｌａｓｍｉｃｐｒｏｔｅｉｎｓｏｆｌｏｗｍｏｌｅｃｕｌａｒｗｅｉｇｈｔ ( 1 4～ 1 5ｋＤ)ｗｈｉｃｈｃａｎｂｅｆｏｕｎｄｉｎａｗｉｄｅｖａｒｉｅｔｙｏｆｍａｍｍａｌｉａｎｔｉｓｓｕｅｓ[1] .Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ,ｔｈｅＦＡＢＰｆａｍｉｌｙｉｓｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆａｔｌｅａｓｔｎｉｎｅｄｉｓｔｉｎｃｔｔｙｐｅｓｏｆＦＡＢＰ ,ｅａｃｈｔｙｐｅｓｈｏｗｉｎｇａｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｐａｔｔｅｒｎｏｆｔｉ…     

基于短时相关性和极值点的语音边界检测

针对基于短时能量和过零率相结合的语音边界检测法在实际应用中的不足，提出了一种改进方法——基于短时相关性和极值点的语音边界检测法，并在MATLAB环境下进行实验测试，在语音客观评价及语音识别算法中取得了良好的效果．     

基于改进ViBe算法的运动目标检测

ViBe算法是一种基于静态背景下的运动目标检测算法，针对其“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题提出了改进ViBe算法，即对原ViBe算法的背景模型初始化、动态阈值、前景分割和背景模型更新等4个部分进行了改进。采用均值法获取的背景图像初始化背景模型，可消除“鬼影”;利用计数法控制前景分割动态阈值，使前景图像更加准确；使用帧差法思想改进前景分割，使前景图像更加完整；通过引入阈值保证背景模型更新的稳定性。根据试验结果可知，改进ViBe算法对正常移动车辆、较小运动目标和存在静止情况的运动目标都有较好的检测能力，解决了“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题，同时相较于原ViBe算法和其他常用运动目标检测算法，改进ViBe算法在保证准确性的基础上提高了检测的完整性。     

用BP网络模型构建岩性识别系统

在油气田的勘探中,传统的资料解释方法经常采用人工拟合或专家主观进行判别。用人工方法进行地层对比,除了工作量很大以外,对比的正确性随着解释者熟练程度的不同而异,这就影响正确结果的获得。为避免这些因素的影响,将人工神经网络中的bp算法引入到测井资料分析中,建立岩性识别软件模型,这种方法可提高资料处理速度,克服人为因素的影响,从而提高识别的正确率。     

地面目标HRRP识别的稳健性特征选择方法

特征选择是雷达高分辨一维距离像目标识别的关键步骤，可降低特征维度，提高特征稳健性。提出一种基于散度的特征选择方法，采用该方法对适用于距离像地面目标识别的特征集合进行特征选择，得到优选的特征子集后再进入分类器网络进行识别。采用地面目标仿真数据和实测数据进行神经网络分类器识别实验。实验结果表明：在距离像信噪比、俯仰角和距离分辨力参数变化的情况下，基于散度的特征选择方法在基本保持或提升特征集的识别性能的前提下，能保持甚至提升识别的稳健性，具有较好的应用价值。     

定西市奶牛业养殖存在的问题及对策探讨

奶牛是饲料能量和蛋白质转化率高，能充分利用粗纤维及非蛋白氮，生产出高质量的动物性蛋白的最经济动物。一头奶牛．一个泌乳期可以生产5000～6000kg的牛奶，饲喂犊牛只需要母牛所产牛奶的5％～10％，大部分牛奶都供人们利用。牛奶的营养价值很高，又容易消化吸收，它不仅是婴儿、老人、伤病人员的营养品，而且随着人民生活水平的提高。