基于互信息量的神经网络语音盲分离算法

盲分离技术由于不需要知道信号的先验信息而得到广泛应用。利用神经网络信息后向传播的特点,在Infomax算法的基础上,提出一种改进的基于互信息的语音盲分离算法,以神经网络为优化结构,并以输出熵为目标函数,实验证明,算法能很好提取信号的独立分量,完成混合信号的分离。     

面向小学的学习支持服务系统设计研究

为了填充学习支持服务在小学中的应用,笔者构建了面向小学生的学习支持服务系统,对学生、教师、家长、管理员各用户的需求进行分析,从功能模块、数据库结构等方面进行设计。在系统设计过程中,以重视小学生学习特点、学习过程、学习资源生态化、监督反馈交流为原则,加强学习支持服务系统在小学教育阶段的实际作用。     

几何集成的改进——特征边界点快速计算

针对优化几何集成方法(optimized geometric ensembles, OGE)在计算特征边界点集合的过程中包含大量冗余运算且效率较低的缺陷,分别利用Gabriel近邻规则及其启发式搜索法加速特征边界点的选取过程,提出了两种改进的几何集成方法--Gabriel OGE和启发式OGE,并与OGE进行比较实验。实验结果表明,虽然Gabriel OGE中计算特征边界点的时间复杂度与OGE一样,但是因为减少了大量数学运算,计算速度明显提高;而启发式OGE不仅将平均时间复杂度降低为O(dM²),而且在处理大数据集时,计算效率最高。Gabriel OGE和启发式OGE在保证分类结果的同时有效提高了特征边界点集合的计算速度,大幅度减少时间消耗。     

生态住区中水回用研究

在河北某住宅小区中水回用工程中,采用生化处理与物化处理相结合的水处理工艺。具体介绍了工程水质及水量的设计、工艺流程、工艺参数、运行结果并进行了经济分析,总结了该工程的技术优势,并展望应用前景。     

融合特征边界信息的不平衡数据过采样方法

针对实际应用中存在的数据集分布不平衡的问题，提出一种融合特征边界数据信息的过采样方法。去除数据集中的噪声点，基于少数类样本点的多类近邻集合，融合特征边界的几何分布信息获得有利于定义最优非线性分类边界的少数类样本点，通过其与所属类簇的结合生成新样本。对不平衡数据集采用多种过采样技术处理后，利用支持向量机进行分类，对比实验表明所提方法有效改善了不平衡数据的分类精度，验证了算法的有效性。     

一种改进的基于EASI的语音分离算法

独立分量分析是近年来发展起来的一门新的数字信号处理方法,因为不需要知道信号的先验信息而得到广泛应用。论文简单介绍了ICA的原理及EASI算法,并根据神经网络理论提出一种改进的EASI语音分离算法。     

应用计算机技术仿真设计压电超声微型发动机

基于超声微型发动机的结构原理,结合COMSOL Multiphysics软件的多种功能,仿真设计了压电超声微型发动机,推动了计算机技术在压电材料及其器件设计中的应用。     

基于POMDP的次用户多时隙信道选择算法

为了最大化次用户系统吞吐量,同时减少信道选择过程中的计算量,在多条主用户信道的次用户多时隙系统中,用半马尔科夫链(Partially Observable Markov Decision Process,POMDP)理论刻画次用户信道选择过程,并提出了对应的信道选择算法。在每一个时隙开始时,次用户选择部分信道进行感知,之后根据感知结果选择不同的传输功率接入信道,对于没有被感知的信道,次用户可以直接接入。对POMDP问题求解采用了最优策略、次优策略以及任意策略,并通过在不同仿真环境下的数值分析比较,论证了所提算法的实用有效。     

高校网络舆情监控预警系统的设计与构建

针对高校传统舆情监控与预警手段的不足,本文设计构建了一个基于中文信息处理与挖掘技术的高校网络舆情监控预警系统,系统结合相关技术实现了互联网信息的采集、识别分析、热点推送与预警功能,为高校监测和解决公共危机和热点事件提供了技术手段。     

面向大客户的用电检查管理系统研究

面向大客户的用电检查及管理,是电力企业用电管理工作中较为重要的部分,同时也是比较繁杂的工作之一。在对大客户的用电情况进行检查及管理的过程中,最为重要的就是建立相应的管理系,并对其进行科学合理的管理。