基于缓存的MP2P网络数据查询策略研究

移动对等网络由于电池能源、无线带宽的限制和用户的频繁移动而只能提供约束的通信环境.这些特征使得信息共享和数据检索成为一个具有挑战性的问题.扩展缓存技术并将其引入移动对等网络,提出了一种适应于移动对等环境的新的数据查询策略,并给出了算法实现.实验表明,该策略可以有效地支持大规模移动对等网络的可升级的数据查询.     

基于最大均值似然判决规则的说话人辨认研究

在基于统计模型的说话人识别中，需要对说话人的数据进行训练，依据某种准则确定模型的参数，用某种判决规则将未知语音参数序列分配给具有最大概率似然度的说话人模型，常用的判决规则是最大似然判决规则。但这种规则不是很灵活，有一定的局限性，该文提出一种最大均值似然判决规则，通过理论分析以及实验结果表明，在说话人辨认中MAL规则比ML规则更加有效。