非结构网格在周期性充分发展流动数值模拟中的应用

为了解决周期性充分发展流动数值模拟的计算复杂性，该文提出了非结构网格上周期性边界进出口条件相互回代的方法。应用此方法对横掠叉排管束周期性充分发展层流流动进行了数值模拟，并将其结果与流动进口内8个管束层流流动的充分发展区域的数值模拟结果进行了比较，得到了较一致的结果。实验表明：单周期上进出口条件相互回代的方法可以替代多周期的数值计算，从而简化了计算过程，节省了计算时间。     

地震条件下挡土墙主动土压力及其分布的微分薄层法

本文研究了地震条件下分层土挡土墙主动土压力的计算方法,经与朗肯、库伦土压力理论公式的计算结果相比,有很好的吻合性。以往所研究的解析解均是针对单一、均质、各向同性填土推导的,而本文的计算公式和方法则可适用于多层不同性质填土的挡土墙主动土压力的计算。并且本文与以往相关研究的结论——即土压力合力的作用点位置高于朗肯、库伦土压力合力作用点位置,是一致的。     

基于神经网络集成的说话人识别算法仿真研究

说话人识别研究中采用的语音信号特征同时包含了语义信息和话者信息,二者相互影响,给识别带来了很大的困难。为解决这个问题,我们将集成思想应用于说话人识别中,针对每个汉语单韵音的特征空间训练一个神经网络实现说话人分类,并使用另一个神经网络对多个单韵音神经网络识别器的识别结果进行结合。该方法可以有效地避免语义信息对说话人识别的干扰,提高识别精度。不仅如此,神经网络集成的识别结果还可以同时给出该帧语音所属的单韵音类型。仿真实验结果表明,集成系统的识别精度高于单一神经网络,并且在与多种算法的对比中也展示了良好的性能,更重要的是,该方法给出了一种从语音特征中分离语义信息和说话人信息的新思路。     

基于加权特征补偿变换的说话人识别仿真研究

在噪声环境下,为提高说话人识别系统的鲁棒性,需要对系统进行各种抗噪声处理。从特征值处理和模型补偿两方面考虑,提出了基于高斯混合模型的加权特征补偿变换的抗噪声方法。一方面根据帧信噪比对特征值的贡献进行加权;另一方面根据说话人识别的声学特性对模型输出的似然得分进行补偿变换。实验结果表明,不管在平稳噪声还是非平稳噪声环境下,该方法都能取得较好的识别效果,并进一步增强系统的鲁棒性。这也说明加权特征补偿变换是降低噪声和干扰的影响、提高系统识别率和鲁棒性的有效方法。