基于多小波的局部背景隐马尔可夫模型图像去噪

小波域局部背景隐马尔可夫模型（LCHMM）可获得尺度内的相关性和局部的统计特征,并且复杂度小,多小波分析在图像去噪方面有很好的性能。利用多小波分析和局部背景隐马尔可夫模型各自在图像去噪方面的优势,将两者结合起来,提出了一种基于多小波的局部背景隐马尔可夫模型（M—LCHMM）图像去噪算法。算法主要有两步：局部背景隐马尔可夫模型去噪处理和均值处理。该算法简单有效,仿真试验表明M—LCHMM的去噪效果优于目前许多已有的去噪算法。     

一种高识别率的语音密码锁

采用基于统计模型的隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)来描述语音模型,进行语音模型库训练,并使用模板匹配的Viterbi算法进行语音识别,实现了以凌阳16位单片机SPCE061A为核心的语音密码锁系统,包括键盘模块、电源模块、门锁控制模块、LCD显示模块。该密码锁将语音密码和键盘密码技术相结合以保证系统安全性,通过测试,系统对特定人语音识别率为98%。     

浅析确保高危客户安全用电的措施

分析了煤矿高危客户安全用电方面存在的问题,并提出了相应的解决办法。     

各向异性弹性长条具相对位移的周期混合问题

利用Ｆｏｕｒｉｅｒ级数法，研究各向异性弹性位条具相对位移的周期混合问题，得到其封闭形式的解。所用方法直观，简单，因而易用于工程中。     

龙羊峡电站下闸蓄水水情长期预报的神经网络方法研究

误差反向传播算法(BP算法)是训练多层网络的常用算法,但难于确定网络的有效隐节点数,本文提出了一个有效的算法来自动优选隐层节点数,文中用龙羊峡水电站历年10月份的系列实测资料进行了实例研究,取得了初步令人满意的结果。     

XML中的信息隐藏

XML作为Internet上的信息交换格式,XML(Extensible Markup Language,可扩展标记语言)一出现, 使得到广泛的应用和支持,它将掀起新一轮数据处理和网络应用开发的革命.XML不是一种普通的文本语言,它用于置标电子文档,是一种使其数据具有结构化的置标语言.利用XML的这一特性,可以将秘密的信息隐藏到XML文本中. 这种方法主要是基于XML不是一种普通的文本文件,而是一种结构化的丈本.通过改变XML的标示字体的物理特性, 或变换DTD声明及其应用能量中的原始XML文档的逻辑结构,将信息隐藏到XML的原始文档中.     

基于隐Markov树的设备状态综合诊断模型

为了充分利用小波系数之间的统计相依性以更有效地诊断设备状态,提出了一种基于隐Markov树(HMT)的综合诊断模型。首先通过主成分分析将来自多个传感器的信号转换为主成分,求出各主成分对应的频谱,然后通过比较对已训练的各HMT模型的适应度,运用Bayes决策融合法则得到设备状态综合诊断决策。为了克服HMT模型存在的计算溢出困难,采用尺度变换对EM算法进行了改进。通过两个实例验证了该综合诊断模型具有较高的诊断准确率。     

用多观察序列训练隐马耳可夫模型的一种通用算法

隐马尔可夫模型（HMM：Hidden Markov Model）是一种具有学习能力的统计模型。HMM在许多领域特别是在语音识别领域得到成功的应用。经典HMM的Baum-Welch算法假设不同的观察序列之间是统计独立的。这与实际情况不符。本文在不附加任何假设的前提下，提出了一种用多观察序列训练HMM的算法，从理论上解决了上述问题，传统的Baum-Welch算法只不过是新算法在观察序列独立假设下的特例。     

连接数字串语音识别

 介绍了语音识别的一般方法,基于隐马尔可夫 (HMM )统计模型和HTK工具包,声学层选用单音子和二音子识别单元,给出了一个简单的,母语为非汉语的非特定人连接数字串识别实验.     

隐Markov模型在剪接位点识别中的应用

剪接位点的识别是基因识别中的一个重要环节。由于现有的基因识别算法主要关注编码区的整体特性 ,而并不着重考虑个别位点的信息 ,因此难以准确地识别出剪接位点。考虑到剪接位点附近的保守序列的相邻碱基之间应该存在某种相关性 ,利用一阶 Markov链建立了表述这种相关性的模型 ,在此基础之上 ,设计了专门用于剪接拉点识别的隐马氏模型 (HMM)方法。实验结果表明 ,用 HMM描述剪接位点附近序列符合实际情况 ,并且利用这一方法进行剪接位点的识别可以很好地提取位点附近保守序列在边缘分布与条件分布 (转移概率 )上的统计特征。使用该方法对真实剪接位点和虚假剪接位点进行识别 ,识别率均可达 90 %以上。