基于动态特性的D-LTSV语音端点检测方法

端点检测是语音信号处理的一个关键环节。为提高语音在低性噪比以及非平稳噪声环境下的端点检测性能,在长时信号变化特征(LTSV)的基础上提出一种新的D-LTSV语音端点检测方法。采用Bartlett-Welch方法估计语音谱,分析语音谱在长时域上的熵,利用倒谱的动态特性分析方法提取连续帧熵值的动态变化特征。实验结果表明,D-LTSV综合考虑了语音的非平稳性和帧间非平稳性的动态变化情况,具有比LTSV更好的分辨能力,特别是在低性噪比和非平稳噪声的环境下,D-LTSV的分辨能力提升了50.77%,能够准确地进行端点检测,具有更强的鲁棒性。     

云计算下区分服务的演化博弈调度算法

提出了一种基于区分服务的云计算演化博弈调度算法.算法中云任务方通过偏好类型参与对资源的竞争,虚拟机资源方依据其计算型、存储型、带宽型等各类服务评分高低竞争任务,构成一个混合博弈,然后再依据任务调度信息和用户反馈的评分不断演化改进虚拟机资源及其所属种群的各项服务评价,最终得到博弈的均衡.仿真实验结果表明,该算法是有效、可行的,能根据任务类型的差异分配不同特性的虚拟机资源,再依据用户对各项服务的评价,确保不同类别的用户任务的服务质量.     

数据缺失条件下基于启发式构元的多元回归分析方法

传统的多元回归分析方法可以对缺失数据进行预测填补,但它在构造回归方程时存在自变量形式较为固定、单一等不足。为此,提出一种基于启发式构元的多元回归分析方法,通过贪婪算法找出现有变量的优化组合形式,选取若干新构变量进行回归分析,从而得到更好的拟合优度。通过对案例中小麦茎秆机械强度缺失数据信息进行仿真计算和评估,证实了方法的有效性。算例结果表明该方法运用在缺失数据预测中拥有较好的精准性。     

基于潜语义模型的电网信息作业实施方案风险评估方法

电网企业级信息系统每次进行增量升级、消缺等作业时会严格按照实施方案进行,实施方案步骤不严谨、对风险的疏忽会带来巨大的安全隐患。针对现阶段人为对实施方案进行评估存在的管控力度不够、风险细节易疏漏等问题,提出基于潜语义模型的变更作业实施方案风险分析方法。试验证明了本文方法可有效发现电网信息作业实施过程中潜在的风险,可在电网实际信息作业中推广应用。