【摘 要】
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为了解决由于模糊加权指数选取不当而导致系统性能下降的问题,将熵函数引入到核映射的特征空间中,提出了一种基于模糊核熵的短语音说话人识别新方法。通过定义特征空间中的模糊核熵目标函数,设计了模糊核熵矢量量化器,在高维特征空间中对说话人的语音进行训练和识别匹配。引入熵的算法具有更加清晰简洁的数学形式和物理含义。为了进一步提高系统性能,利用模拟退火法对熵函数中的模糊熵度进行全局优化,提出了一种基于模拟退火的
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为了解决由于模糊加权指数选取不当而导致系统性能下降的问题,将熵函数引入到核映射的特征空间中,提出了一种基于模糊核熵的短语音说话人识别新方法。通过定义特征空间中的模糊核熵目标函数,设计了模糊核熵矢量量化器,在高维特征空间中对说话人的语音进行训练和识别匹配。引入熵的算法具有更加清晰简洁的数学形式和物理含义。为了进一步提高系统性能,利用模拟退火法对熵函数中的模糊熵度进行全局优化,提出了一种基于模拟退火的模糊熵度更新方法。实验表明,该方法对于较短的训练语音,其识别效果优于高斯混合模型和模糊核矢量量化。
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针对尿沉渣检测中红白细胞的特征选择问题,提出了结合双向选择的内嵌多准则的改进遗传算法(NMGA)(通过多代进化逐步选中优良特征,在每一代进化中基于多种评价准则进行遗传,分别得出各自的最佳特征子集,然后对其进行"多票投选",得出一个最佳特征子集,然后继续下一代进化,该方法可结合小生境技术共同搜索最佳特征子集。文末采用多个尿沉渣红细胞和白细胞样本进行验证实验,实验结果表明,算法优选的特征集与未进行特征
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分析了已应用在航天器上采用单端反激拓扑的DC/DC变换器基本工作原理,在此基础上,根据小信号平均建模的基本方法,对该DC/DC变换器进行小信号建模分析,得到了电压控制模式和电流控制模式下的传递函数。基于这种平均理论,通过Saber建立的模型,从电压、峰值电流、平均电流控制模式方面进行了阐述。并根据峰值电流控制模式方式建立了具体的仿真电路,进行了直流分析、瞬态分析以及交流小信号分析。实际电路的测试结
脑电图(electroencephalogram,EEG)中随机共振现象的研究对于分析大脑系统的行为具有重要理论意义和应用价值。为了模拟大脑系统中检测信号的机制,提出使用信噪比、互相关系数、互信息率对比评价方法,对EEG动力学模型中随机共振现象进行了研究。实验结果表明,EEG动力学模型不但存在着周期随机共振现象,同时也存在着非周期随机共振现象。此研究为大脑系统中存在着随机共振现象的观点提供了一种新
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