基于神经预测模型的非特定人汉语词组织识别系统

针对如何 描述语音信号的时间动态特征，本文主要研究基于多层感知器网络的神经预测模型在非特定人汉语词组识别系统中的应用。神经预测模型使用一组多层感知器网络（MIP）作为非线性预测器，采用动态匹配（DynamicProgramming）技术进行非线性时间规整，完成时间轴上的映射。本文提出了神经预测模型的简单训练算法和识别算法。基于这种模型建立了一个非特定人的汉语词组识别系统。该系统训练集内音节识别率为83%，词组识别率为86%；训练集外音节识别率为80%，词组识别率为82.5%。     

基于支撑树法的高速公路多路径识别问题研究

随着高速公路的不断建设，开始出现环路，路网密度不断增大，由此产生两点之间车辆行驶的多路径识别问题，是高速公路联网收费及管理中迫切需要解决的问题。通过深度优先搜索算法搜索出需要在交通网络中添加标识站的路段，把交通网络网状结构图转化为支撑树树状结构图，从而实现多路径的识别。     

基于支撑树法的高速公路多路径识别问题研究

随着高速公路的不断建设,开始出现环路,路网密度不断增大,由此产生两点之间车辆行驶的多路径识别问题,是高速公路联网收费及管理中迫切需要解决的问题。通过深度优先搜索算法搜索出需要在交通网络中添加标识站的路段,把交通网络网状结构图转化为支撑树树状结构图,从而实现多路径的识别。     

基于语音识别的遥控小车研究

语音识别与处理技术在信息技术的人机接口中得到了普遍关注，音控小车是语音识别的典型应用之一。基于无线遥控技术介绍了音控小车的结构，分析了语音识别模块和无线收发模块的基本原理及设计过程；对音控小车的驱动和控制进行了介绍，成功实现了基于语音识别的遥控小车设计，其设计思想和方法对需要进行语音无线远程控制的设备具有一定的参考价值。     

人工神经网络用于层状结构参数识别的逆分析

提出一种识别“屏蔽”型数据的伪反馈双三层人工神经网络，由于反馈对信息进行过滤，使被屏蔽数据的识别精度有较大的提高，将此网络与计算力学相结合，用于层状结构的公路面层和基层厚度的识别，取得了较好的结果，该网络可以看作是两个独立的三层网络的组合，在计算方法和程序处理上并未有新的难点，简便易行。     

一个对隐马尔可夫模型用于自由语句说话人的研究

研究了遍历型和从左以右型隐马尔可夫模型用于自由语句的说话人识别。本文作者与其合作者已在过去发表的研究成果中阐明，由于遍历型模型可自动将音素根据语音类分配到各状态上，所以这种模型很适用于自由语句的说话人识别，对于从左到右型模型，我们用了一个子字技术来适合自由语句实验，我们预计此方法会较遍历模型更好，因为它不仅能反映说明人的静态信息，而且还能反映语声动态信息，在对于美国语声库中的４０个人的实验中，遍历     

蚁群算法在语音识别中的应用研究

提出了一种新的基于蚁群算法的语音识别中的动态时间规划方法——蚁群动态时间规划算法，并详细介绍了其基本原理、信息素更新规则，给出了系统流程图。经过理论分析与实验测试，证明了蚁群算法在这个系统中比传统的DTW算法更能提高识别率且更有效率。     

音素隐马尔可夫模型的训练及分布共享

在语音识别中，为了得到分布共享的异音模型，先要知道与发音语境无关的音素模型。     

轨迹数据驱动的车辆换道意图识别研究

为实现准确识别车辆换道意图，提高车辆行驶安全性，综合考虑车辆换道过程的时空特性及不同特征对车辆的影响程度，提出一种基于卷积神经网络(CNN)与门控循环神经网络(GRU)组合并融合注意力机制的换道意图识别模型。首先，筛选和平滑处理车辆轨迹数据，将车辆轨迹数据分为向左换道、向右换道及直线行驶3类，构建换道意图样本集。其次，构建融合注意力机制的 CNN_GRU模型，识别换道意图样本集，考虑到行驶过程中车辆之间的交互性，将被预测车辆和周围车辆的位置和速度信息作为模型的输入，经过CNN层特征提取的特征作为GRU层的输入，经过注意力机制层对不同的特征增加不同的权重系数，利用 Softmax 层识别换道意图。最后，选用 NGSIM 中 US-101 数据集的轨迹数据验证融合注意力机制的 CNN_GRU模型性能， 同时，与LSTM、GRU、CNN_GRU及CNN_LSTM_Att等模型进行对比分析。验证结果表明，所提模型车辆换道意图识别整体准确率达到97.37%，迭代时间为6.66 s，相比于其他模型准确率最多提高9.89%，最少提高2.1%。分析不同预判时间下的意图识别，模型可在车辆换道前2 s 内均能识别换道意图，准确率在89%以上，表现出良好的识别性能。     

基于最优搜索理论的小流域事故污染源搜索技术

1流域事故性污染源搜索的基础研究 全面搜集我国流域水环境监测现状资料，根据最优搜索论和现行的事故污染源搜索方法，讨论了时间资源有限情况下的流域事故性污染源最优搜索思想。从搜索目标状态和搜索资源能力两个方面分析了影响流域事故性污染源最优搜索的因素，根据最优搜索理论，构建了流域事故性污染源最优搜索模型体系，     

变微分模态分解罚参量选择方法与时变系统识别

针对变微分模态分解（variational mode decomposition，VMD）罚参量会对分解结果产生影响的问题，提出一种基于数据驱动的VMD罚参量选择方法.该方法首先通过傅里叶变换的主频峰值确定罚参量；然后调整层数参量，获得有限个固有模式分量，通过对比不同层数参量时所得固有模式分量的固有频率与阻尼比变化，剔除伪分量；最后对真实固有模式分量进行希尔伯特变换，用于识别时变系统的瞬时频率. 为证明所提方法对时变系统识别的有效性和准确性，分别对具有时变刚度的结构系统和柴油发动机的时变做功过程进行研究，将所提方法结果与经验模态分解方法结果进行比较. 比较结果表明，当罚参数取值是信号最大幅值的1.5～16.0倍时VMD分解结果最优，所提方法可以更准确地识别瞬时频率，在工程应用中的能够更有效地对系统瞬时频率进行识别.      

噪声背景下语音识别中的端点检测

整个实验系统主要研究的是语音识别中在噪声背景下的端点检测.在实际环境中,加性背景噪声对语音识别的影响非常大,在信噪比小的情况下,无法进行端点检测.在此研究过程中,首先进行加性噪声模型的建立,而后通过滤波对带噪语音信号进行预处理,这里采用维纳滤波和自适应LMS滤波进行滤波.在进行语音信号的预处理后,使用VAD算法进行端点检测.建立整个实验系统后,通过试验比较维纳滤波器和自适应LMS滤波器的优劣,找出最佳方案.     

基于动态阈值和分层检测的图像缺陷识别算法的研究与应用

针对高精度印刷图像的质量检测中的检测速度和检测精度问题，本文提出了一种基于动态灰度阈值和分层检测的高精度印刷品质量检测的实时的图像缺陷识别算法，算法考虑到人的视觉感官特性，首先将所用的灰度阈值对采集到的印刷品图像进行缺陷的初卞识别和标定，然后再按照高精度图像检测要求采用分层检测的方法进行搜索，解决了以往图像检测缺陷识别中的检测效果和速度不理想的问题，经过在有度印刷图像的质量自动化检测系统中的应用，算法的速度和效果得到验证。     

半波差分频谱对于汉族声母和韵母的区分特性

研究了听觉感知系统对于动态语音特征的响应特点，在此基础上提出了半波差分频谱的概念，接着研究了半波差分谱对于汉语普通话声韵母的区分度，并通过一组非特定人全音节实验证实半波差分谱是一种优于差分倒谱的语音动态特性。     

BP网络在录井气测解释中的应用

基于前馈神经网络模型发现一种全新的油气层识别技术，并提出一种改进的ＢＰ算法，利用该算法，可以所获取的录井气测资料进行精度高，速度快的油层，气层，水层的自动识别。     

面向城市轨道交通的启发式疫情密接人群追溯方法

在复杂轨道交通网络中，某些乘客的出行行程是确定的。这些乘客可以作为启发式的“证人”，为其他乘客证明某个行程的可能性，从而在保证查全率的前提下，准确地找出潜在的密接乘客。本文的目的是开发一套适用于城市轨道交通的疫情密接人群追溯方法，利用有限的确定行程乘客作为虚拟的目击者，采用启发式的树搜索生成目标乘客可能的出行链，通过验证目标出行链与感染者行程是否有交集，判断目标乘客是否为密接乘客。以北京城市轨道交通为例，招募志愿者在特定线路乘车，并假定感染者乘车信息，通过提取有关自动售检票(Automatic Fare Collection, AFC)数据识别密接乘客，以验证方法的有效性。在实验场景下，本文提出的方法对密接乘客的识别查全率达到100%，查准率达到92.7%，表明方法具备一定的可行性。识别结果有助于有关部门针对性采取措施，更高效率地防范疫情蔓延和传播。     

产品结构树在CAPP信息管理中的应用

通过对CAPP系统信息管理的分析，论述了在实用化CAPP系统中建立产品结构树的必要性，提出了一种线性产品结构树的数学模型以基于该数学模型在VC＋＋6．0下实现产品树的方法－采用一个可变长度的一维数组描述产品树节点，标识各节点在产品结构树中的层次关系。用该方法表示产品结构树，产品结构逻辑关系清晰，数据冗余小，简化了建立产品树的过程，是一种简单有效的方法。     

滑动轴承动力系数识别的广义逆矩阵法

讨论了一种滑动轴承动力系数实验识别的广义逆矩阵法，滑动轴承动力系数不是可以直接测量的物理量，它们只能从测得的转子－轴承系统的动态响应函数中采用参数识别方法求得。因此一种有效的参数识别算法在轴承动力系数的测试中起着十分重要的作用，本文提出的广义逆矩阵识别方法具有高效、简单和可靠等优点。文中给出了一个数值实例以证实本方法的有效性。     

识别独立随机过程的一个充要条件

识别独立随机过程的一个充要条件是独立随机过程的有限维概率密度函数，可表示为若干个一维函数的乘积，这些一维函数只与相对应的边缘概率密度函数相差一个常数，且其中有关的边界常数均与自变量和参数无关．这是独立随机过程的有限维概率密度函数的2个特征，利用此特征可以避免求有限维边缘概率密度函数，使判定随机过程是否独立随机过程的工作变得非常简单．     

流域事故性污染源监测资源的最优分配方法

为了充分利用有限的监测资源，应用最优搜索理论，针对常规污染因子型流域突发性污染事故，给出了探测函数为指数形式时流域事故污染源的最优搜索模型和搜索资源最优配置的计算方法．该方法可以在搜索资源有限的条件下优化监测资源的分配方案，使成功探测到事故性污染源的概率最大．为了证明该方法的正确性，给出了1个算例．