状态加权合成的CGHMM训练算法

为了克服训练数据不足的问题,提出了一种新的方法——基于状态加权合成的连续高斯混合密度隐马尔可夫模型(continuous Gaussian mixture hidden Markov model,CGHMM)训练算法.首先对每一个待合并模型中的每个状态都选定一个权值,当对多个训练样本进行CGHMM参数重估时,每一次迭代过程都分别对每一个训练样本获取CGHMM参数,再使用仅仅取决于状态数的权值加以合并.最后,将此新算法应用于轴承故障诊断,并与经典CGHMM算法进行了比较.实验结果表明,新算法的诊断精度更高,输出概率更好,获得了更优的训练模板.     

案例教学法在Oracle数据库课程中的应用

Oracle数据库是一门实践性很强的课程,理论知识部分比较抽象难懂,实践部分如果不接近实际,学生在学习过程中容易产生厌倦的心理.因此,该文将案例教学法引入到Oracle数据库课程当中,从应用实战出发,在教师的指导下,有目标、有计划地组织学生通过案例进行一系列的分析、讨论和研究,加强学生的感性理解和认识,调动学生学习的主动性,使学生理解和掌握所学知识,获得解决实际问题的程序和方法,以达到较好的教学效果.