消除溢出问题的精确Baum-Welch算法

Baum-Welch算法是在语音领域中用于HMM(hidden Markov model)模型参数训练的最基本方法之一.但它在多样本训练时存在着严重的上、下溢问题,需要不断地人工介入来调整中间参数.该文提出了一种新的能消除上、下溢问题的Baum-Welch改进算法.该算法不但摆脱了人工介入,保证了计算的精度,而且不会带来过大的计算和存储要求.实验结果表明了这种新算法的有效性.     

输入层自构造神经网络及其在光谱分析中的应用

为了解决红外光谱定量分析中的特征提取和校正规模问题,提出了一种输入层自构造神经网络。这种网络能够利用训练数据的某些先验知识,自动选择输入层神经元的个数。在学习过程中,输入神经元个数从最小值1开始,根据网络误差的变化逐步增加,最终确定最佳神经元数量。这种网络模型将特征提取和参数学习过程融为一体,有利于提高建模效率。利用仿真红外光谱的定量分析实验表明,这种网络模型不仅能够对光谱数据实现高效率的波长选择,并具有抑制随机噪声和非线性干扰的能力。     

关于冷贮备系统可靠性评价方法的研究

以n模混合冷贮备系统为例.论述了冷贮备系统可靠性评价方法.不仅提出了通 用计算公式.进行详细的数学推导和证明,并由此公式给出多种冗余结构的可靠性评价公 式,从而统一了它们的推导过程,揭示各冗余结构间在理论上的关系.最后,还特别给出冷 贮备系统在实际工程中的计算思路.     

海量数据管理框架与方法研究

随着智能交通系统的发展,如何有效管理海量交通数据成为重要的和急迫的任务。合理的框架结构和方法是海量数据管理的有效途径。该文介绍了在实际工程项目中采用的数据管理框架和数据处理方法。框架包括四个层次和五个功能模块;采用的方法主要有神经网络、模式识别和多智能体技术。     

“硬”发展没道理

<正>发展是硬道理,"硬"发展就没道理。在追求经济和社会发展新常态下,高质量、高水平的GDP增长才是改革发展的落点。今年GDP即国内生产总值数据公布,增幅仅7.4%,没有达到增长7.5%的目标,创24年新低。国人显得很平静,并没有大惊小怪。增速减缓就减缓,春去秋来随风去。这种不"敏感",或许是发展理念上的成熟。     

节约:是危机所迫还是本应如此

任何一项节约行动无疑应当从管理者开始,关键是应当弄明白一种最基本、最初级的命题:到底是金融危机逼迫我节约,还是本来就应该勤俭节约?