BP网络不平衡训练样本集的有效学习算法

分析了BP网络标准反传学习算法对不平衡样本集训练速度慢的原因,研究了如何改进其学习算法来加速训练速度,并通过实验对上述理论进行验证。     

基于K-MEANS算法的语境相关矢量量化

研究用于连续语音识别的语境相关矢量量化技术.提出采用k-means(k-均值)算法 逐一地调整决策树叶子所包含的各个语境,实现对音素模型的混合密度的优化.实验结果表 明,采用k-means算法的语境相关矢量量化得到的平均分布密度比简单合并决策树叶子所得 到的平均分布密度提高4％～10％.     

音素识别中时延神经网络的一种快速学习算法

本文对音素识别中时延神经网络提出若干改进训练方法并与原方法进行实验对比研究，发现通过采取如下措施可有效地增加时延神经网络的收敛速率：（1）误差反传法初训权值。（2）从单极性输出改为双极性输出。（3）改变能量函数使权值修正根据输出误差的大小而改变。（4）将反传误差修正权值从按时延帧取平均改为按层进行。这些措施使收敛时间从原来的23小时另25分减少到45分钟，收敛速率提高数十倍之多，而网络复杂度增加很少。     

多类分类优化模块神经网络学习算法

针对音素识别中Ｗａｉｂｅｌ模块网络训练时间长，Ａｎａｎｄ模块网络难以扩展新样本类的缺陷，本文提出一种优化模块网络结构，使模块网络数量和训练时间均小于Ａｎａｎｄ模块网络，它保留了Ｗａｉｂｅｌ模块网络的优点，易于扩展新的辅音类，可单独对每一模块进行训练，且使训练时间只有Ｗａｉｂｅｌ模块网络的１／３，而识别性能基本相同。     

基于对话回合衰减的cache语言模型在线自适应研究

目前由于特定任务域语料的稀疏并且难以收集,这严重阻碍了对话系统的可移植性。如何利用在线收集的少量训练语料,实现语言模型的快速自适应,从而有效提高对话系统在新任务域的识别率是本文的目的所在。本文对传统cache模型修正后,提出了基于历史单元衰减的cache语言模型,以在线递增方式收集语料进行自适应,并与通用语言模型进行线性插值。在对话系统中,以对话回合为历史单元,也可称为基于对话回合衰减的cache语言模型。在两个完全不同任务域——颐和园导游与火车票订票任务域进行的实验表明,在自适应语料不到1千句时,与无自适应模型相比,有监督模式下的识别错误率分别降低了47.8%和74.0% ,无监督模式下的识别错误率分别降低了30.1%和51.1%。     

电子设备的自动诊断

本文提出了一种对电子设备进行自动诊断的新方法,并介绍了如何采用这种方法建立一套基于PC机的自动诊断系统,完成对电子设备的故障诊断,而无需专业的维修人员。该系统具有较强的通用性和灵活性。文中着重讨论了该系统的设计思想和实现方法。     

Visual Basic的数据库功能及应用

本文介绍了如何利用Visual Basic开发数据库软件，详细讨论了Data控件的各种操作以及利用SQL实现更加复杂的数据库操作。     

浅析“以赛促学、以赛促教”教学模式

针对当前中职校的生源素质,笔者从课堂上分组竞赛及学生参加技能竞赛上分析"以赛促学"提高了学生的学习积极性,促进了学生综合能力的提升。从带技能竞赛及教师自身参加竞赛上分析"以赛促教"提高了教师理论与实践水平。实践证明,"以赛促学、以赛促教"教学模式是适合当前中职教育的。     

基于单片机的智能避障小车的设计和制作

本文介绍一款智能避障小车,以AT89C52单片机为核心控制器,利用超声波测距,用L298芯片驱动直流电机工作,达到智能避障的目的。本系统采用模块化设计,软件用C语言编写。     

INTBJ128型多路语音合成系统

一种以单片机为智能控件的多路语音合成系统及其开发工具.