结合粒子群算法的隐式Euler—Taylor方法

针对隐式Euler—Taylor方法在求解Ito型随机微分方程时得到的迭代格式往往是一个高度非线性的代数方程（组）的问题，应用粒子群算法实现该迭代格式，给出了结合粒子群算法的隐式Euler—Taylor方法．     

人脸识别技术方法对比研究

人脸识别技术是一种新型的身份识别技术,主要用于安全保密等领域。本文主要介绍了目前人脸识别技术的研究方法及其简单的算法描述。     

关于“目标函数中含有y＇的条件极值问题”的研究

本文主要研究了在目标函数中含有y＇的条件极值的问题。全面分析了各种情形,特别是对y解不出来也不能参数化的情况进行了认真的推理、证明,并得到了一个定理,从而把所有这类求极值的问题,转化成通常的条件极值来解决。     

基于HMM的混合激励英语文语转换系统

采用传统激励模型的基于HMM的文语转换系统的合成语音自然度不高,主要原因是其采用的激励模型用脉冲串作为浊音段激励和白噪声作为清音段激励过于粗糙,不能很好地模拟自然语音的激励.借鉴MELP语音编码算法,把混合激励模型应用到系统中,对合成语音激励信号进行改进.试验结果表明,混合激励模型大大提高了系统的自然度.     

新大陆漂移模型与地震成因关系研究

地震的成因机制和大陆漂移的关系是地球科学持续研究的重要问题,本文首先通过对2008汶川地震的弹性应变能量计算表明,弹性应变能不足以产生8级地震的能量,然后结合新大陆漂移模型,说明大地震的主控因素主要是地下深处的高温高压地壳流和活动深断裂,地震和大陆漂移过程密切相关。地震形成过程也是一个隐爆过程。最后对全球地震和中国及亚洲地震进行解剖,同时对地光现象的产生机制进行了深入分析。     

基于支持向量数据描述和不确定性推理的单类隐写分析算法研究

单类隐写分析较传统的二类隐写分析有更好的"盲"检测特性和更强的通用性。针对单类隐写分析可靠性较低的问题,将不确定性推理理论应用于隐写分析中降低不确定性因素对单类隐写分析可靠性的影响,提出了一种基于支持数据描述和不确定性推理的单类通用隐写分析算法。实验表明,算法具有较好的可靠性、鲁棒性、通用性。     

基于ANSYS/LS-DYNA的车轮椭圆化对轮轨滚动接触的影响

运用Proe、Hypermesh建立了二维轮轨接触有限元模型,通过动力分析有限元程序AN-SYS/LS-DYNA,采用隐式显式分析方法计算了车轮椭圆化情况下的轮轨滚动接触.仿真结果分析表明:当椭圆化车轮长轴与轨道接触时,轮轨垂向接触力最小,当椭圆化车轮短轴与轨道接触时,轮轨垂向接触力最大,这样将导致车轮的椭圆化加剧,进而轮轨垂向接触力也增大,周而复始,会造成对车轮和轨道的破坏.轮轨垂向接触力随着车轮椭圆化的加剧和车速的提高而增大,且椭圆化波深比速度的影响更为显著.行驶路程相同的情况下,椭圆化车轮的车轴垂向加速度比新轮的要大,而且随着车速的提高,车轴垂向加速度也随之增大.车速300 km/h时椭圆化车轮最大允许波深为1.25 mm,350 km/h时椭圆化车轮最大允许波深为1 mm,超过上述限度时,需对轮对进行镟修.     

基于HTK的白族语音识别方法

利用计算机识别少数民族语音是保护和传承民族文化的重要手段。白族是祖国西南边陲重要的少数民族之一,其历史悠久,文化灿烂。为实现使用白族语进行人与计算机的语音交互,提出了一种基于HTK的白族语音词识别方法。该方法针对白族语的发音特点,以音素为基本识别单元,利用HTK工具提取39维MFCC语音特征参数,构建HMM模型,采用Viterbi算法进行模型训练和匹配来实现白族语音的识别。实验表明,算法的识别准确率达到93-3％。该方法识别准确率高,为研究少数民族语音识别提供了有益的借鉴。     

交通事件的语义理解

为了较好地对视频中交通事件进行语义理解,减少底层特征与高层事件间的语义鸿沟,提出一种具有通用性的交通事件识别框架。首先,把事件分为单车行为、人车交互行为与车车交互行为;然后,根据语义层次,按基本语义单元、基础语义事件和高级语义事件的顺序对交通事件进行识别,并根据逻辑化的自然约束语言（NCL）的规则,给出了交通事件的语义表达形式,通过对高级语义事件建立隐马尔可夫模型（HMM）得到事件的高级语义,在一定程度上跨越了语义鸿沟;最后,通过实验验证了提出的方法。     

基于新型校准度量的F5隐写分析算法

通过对JPEG隐写分析中校准技术的研究,提出一种新的校准设计原则,并利用M-S(Mumford-Shah)模型引入新的校准方法,提出一种针对F5的隐写检测算法.算法首先从待测图像中提取M-S估计图像作为第一幅校准图,然后利用剪切重压缩法从隐写图中得到第二幅校准图,利用两幅校准图提取新型校准表示下的分类特征集.实验表明:该算法具有较好的检测性能,在嵌入率为5%时仍取得较高的检测率.