基于CART技术的汉语韵律短语分析

韵律短语分析是文语转换(Text-to-Speech,TTS)系统中的一项重要内容。它负责在输入文本的不同位置上,标记上不同级别的符号形式的韵律短语边界,从而把一个句子分隔成不同层次的短语。韵律短语分析的结果直接影响着TTS系统的后继步骤,如韵律参数的生成。杨玉芳研究了不同级别的韵律短语边界与附近音节的时长、停顿、基频等韵律参数之间的关系,考察了这些参数随边界等级的系统变化。此外,在口语理解等应用系统中,韵律短语分析也有可用之处。因为口语理解的一个难点在于自然语言存在着歧义现象:即便是完全相同的一个句子,如果在表述时断句的位置不同,就可能产生完全不同的含义,所以有的研究者就利用句子的韵律边界信     

实时环境下的问题求解*

实时环境下的问题求解是近年来规划问题研究感兴趣的话题.在讨论了传统规划算法的不足之后,引入了在实时环境下求解问题的方法——任意时间算法.任意时间算法可以合理分配时间资源,保证系统最佳的输出性能;同时,任意时间算法可以在任意时刻中断,并输出当时相对最优可行解.遗传算法具有任意时间算法的特性,在介绍了同其他搜索算法的不同之处后,通过实验得出利用随机搜索技术和知识指导相结合的方法,可以较好地处理实时规划问题.最后给出结论,并且简单地讨论了实时规划算法求解问题的策略,同时讨论了今后的发展方向.     

模糊度的结构分析

从商空间的粒度计算理论出发,本文讨论模糊集的模糊度量问题,即模糊度的定义.根据模糊集的结构分析,我们提出各向同性的假设,在这个假设下得出以下结果:(1)在有限完备半序集上具有各向同性的模糊度是唯一的.(2)得出模糊数学中的模糊度函数同构的充分必要条件.(3)得出模糊度具有模糊单调性和粒度单调性的充分必要条件.(4)在一定的假设下,给出模糊度的解析表达式.这些结果阐明了模糊度与粒计算的关系,揭示了模糊度的本质,同时提供一种构造模糊度的简易方法.     

佳点集遗传算法

该文借助于遗传算法的理想浓度模型以及由此模型对遗传算法的机理的分析,给出了遗传算法的运行机理发及特点,即遗传算法是一个具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则蛎：导向以高适应度模式为祖先的“家族”方向,以此结论为基础,利用数论中的佳点休的理论和方法,对GA算法中的交叉操作进行了重新设计,给出了一个新的GA算法,称之为佳点集遗传算法,最后作者将佳点GA算法应用于求解优化问题、SAT问题、TSP问题和背包问题,并与其它求解SAT算法进行比较,通过模拟比较,可以看出新的算法不但提高了算法的速度和精度,而且避免了其它方法常有的早期收敛的现象,这说明作者对GA算法机理的理解和佳点CA算法可能为GA算法的研究开辟一条新的途径。     

一种用于大规模模式识别问题的神经网络算法

许多实际的模式识别问题如对手写体汉字的识别,都属于大规模的模式识别问题.目前,传统的神经网络算法对这类问题尚无有效的解决办法.在球邻域模型的基础上提出一种可用于大规模模式识别问题的神经网络训练算法,试图加强神经网络解决大规模问题的能力,并用手写体汉字识别问题检验其效果.实验结果揭示了所提算法是解决大规模模式识别问题的一个有效且具有良好前景的方法.     

一种基于神经网络覆盖构造法的模糊分类器

首先介绍了一种M-P模型几何表示,以及利用这种几何表示可将神经网络的训练问题转化为点集覆盖问题,并在此基础上分析了神经网络训练的一种几何方法.针对该方法可构造十分复杂的分类边界,但其时间复杂度很高.提出一种将神经网络覆盖算法与模糊集合思想相结合的方法,该分类器可改善训练速度、减少覆盖的球领域数目,即减少神经网络的隐结点数目.同时模糊化方法可方便地为大规模模式识别问题提供多选结果.用700类手写汉字的识别构造一个大规模模式识别问题测试提出的方法,实验结果表明,该方法对于大规模模式识别问题很有潜力.     

基于扩张矩阵理论的汉语韵律短语分析

提出了一种的、基于扩张矩阵理论的归纳学习算法：分组覆盖算法，并钭其应用于汉语文语转换系统中的韵律短语分析问题。算法以扩张矩阵为基础，在反例样本集背景下，将正侧样本集划分为若干个一致的组，每一组对应于一个一致的规则，它覆盖了这组正侧而且不覆盖任何的反例；建造了一个用于韵律短语分析的语料库，并提出了一组与韵律有关的特征；将数据分为训练集和测试集对算法进行了验证。实验结果表明，新算法在正确率、规则个数和可懂性等各方面均优于传统的决策树方法，并接近于手工制定的规则。     

基于局部化原理和概率模型的LVQ改进算法

利用局部化原理和概率模型的优化方法，提出一种LVQ改进算法——基于局部化原理和概率模型的LVQ算法(Localization principle and Probability based LVQ，LoPLVQ)．与传统LVQ算法相比，不仅缩短训练时间，而且具有较高的识别率．实验结果表明改进算法可用来解决大规模的模式识别问题．     

虚拟现实技术在机器人技术中的应用与展望

本文综述了虚拟现实技术在机器人领域应用的最新进 展．分析了虚拟现实技术的研究背景和状况．重点介绍了作为遥操作界面、机器视觉三维表 示、系统仿真方面的应用实力和发展状况．分析了相应的发展前景，并对当前虚拟现实技术 应用中出现的问题提出了建议．     

基于知识的装配前趋约束图的生成

装配前趋约束图的生成是装配规划的关键环节，也是其中最困难的一步.该文在讨论了几种装配前趋约束图生成方法的具体实现以及它们的优缺点之后，提出利用几何知识和装配经验知识相结合的方法，建立装配知识库/数据库，给出了几种在复杂度上可行的解决方法.最后给出结论，并简单地讨论了结合知识的数学算法的优越性，同时讨论了今后发展的方向.