多带抗噪声语音识别算法研究

根据Flether等人的研究,基于感知独立性假设的子带识别方法被用于抗噪声鲁棒语音识别。本文拓展子带方法,采用基于噪声污染假定的多带框架来减少噪声影响。论文不仅从理论上分析了噪声污染假定多带框架在识别性能上的潜在优势,而且提出了多带环境下的鲁棒语音识别算法。研究表明：多带框架不仅回避了独立感知假设要求,而且与子带方法相比,多带方法能更好的减少噪声影响,提高系统识别性能。     

无端点检测汉语识别算法的实现及改进——动态时间规整和隐马尔可夫统一模型的应用

语音识别算法中，动态时间规整（ＤＴＷ）和隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）是最有效的识别算法，并且两者之间有着本质的联系和内在的统一［１］，据此前期工作中，已经建立了ＤＴＷ和ＨＭＭ的统一模型（ＤＨＵＭ）［２、３］。本文对ＤＨＵＭ进行了改进，在ＤＨＵＭ中引进寂静段自环，并根据汉语语音的特点，提出了一种无端点检测的语音识别算法。在识别过程中，该算法无需确定语音信号起止点位置，而是从寂静段开始，直接按帧提取特征（帧长２０ｍｓ，帧间重叠５０％），特征向量由１５阶倒谱系数和帧平均能量组成。实验中，用ＤＨＵＭ实现了该算法，对９９个相似汉语单字的识别测试结果表明：无端点检测的识别正识率为９４．９５％，正识率下降很少，但不作端点检测却降低了算法的复杂程度。为进一步改善识别性能，特征向量采用一种听觉模型特征，识别器具有更好的鲁棒性，识别率会略有提高。     

马尔可夫链在产品可靠性预测中的应用

事物未来的状态仅仅受事物现状的影响，而与过去的状态无关，也就是具有马尔可夫性。用马尔可夫链的理论与方法，对具有马尔可夫性产品的可靠性进行预测，既为产品的可靠性设计和产品售后服务的经济性分析提供了参考，也为马尔可夫模型的实际应用拓广了范围。通过实例说明在数学软件的帮助下这种预测方法的简单可行性。     

合同网协议协商机制收敛性与收敛速率分析

针对合同网协议协商机制缺乏问题求解质量与效率分析的情况,设定假设条件,构建马尔可夫链模型,得出了利用目前已有的合同类型无法保证全局收敛的结论.在此基础上,提出了变邻域合同系的概念,通过分析控制方式对收敛性的影响,得出了集中式控制可以保证全局收敛以及分布式控制以概率保证全局收敛的结论,并设计了概率的计算方法.采用Doebin理论,对应用变邻域合同系的收敛速率进行分析,得出了集中式控制收敛速率与分布式控制收敛速率的上下界估计.     

动态手势轨迹跟踪与HMM模式识别

为了理解用户手势的含义,该文首先利用摄像头捕获连续运动的手势,随后将其进行部分图像的预处理操作,利用手势分割技术将手势部分分割出来,并提取手势的质心以及面积的大小作为特征向量,用于建立隐马尔可夫模型的参数,最终形成一个能理解用户手势操作的系统,并对其进行应用。     

基于隐马尔可夫模型的人脸识别研究与实现

人脸识别是图像识别中受人关注较多的领域之一,人们希望计算机能有像人类一样有强大的视觉能力。人脸识别属于生物特征是识别一种,虽然准确性不如虹膜、指纹的识别,但由于它的简单、直观、易于采集特征且对用户无害,使它成为容易被用户接受的一种生物特征识别。该文介绍了基于隐马尔科夫模型进行人脸识别的算法和具体系统的实现。首先介绍识别所需的图像特征提取算法"二维离散余弦变换"和匹配算法"高斯混合模型和隐马尔可夫模型",其次介绍依据算法实现系统的过程。     

主机系统安全实时风险量化评估方法的研究

为了评价主机系统的安全风险变化,建立了一个描述主机安全状态的隐马尔可夫模型.利用该模型计算主机处于被攻击状态的概率,分析了影响攻击执行过程的因素,提出了一种计算攻击成功概率的方法,并最终计算主机系统的风险指数.该方法可以动态获取主机系统的风险态势曲线,有利于指导安全管理人员调整安全策略.     

改进灰色模型在中长期电力负荷预测中的应用

针对中长期电力系统负荷预测,在前人已有成果的基础之上,对普通灰色模型进行了改进.一方面对历史数据进行二次平滑处理,大大消除了干扰因素;另一方面利用带有马尔可夫链符号估计的残差修正技术对未来残差的符号进行预测以修正灰色模型的预测结果.以某地区多年以来的历史数据为基础,建立了数学模型,通过实际数据计算表明:改进后的灰色负荷预测方法可以应用于电力系统中长期负荷预测,而且较普通灰色预测模型在预测精度上有着明显的提高,尤其是对于较远时间的负荷预测有着较为理想的预测精度,表明了该种方法的有效性和实用性.     

低轨道卫星通信中越区切换信道分配算法研究

该文根据低轨道卫星通信中,呼叫请求到达的特点,以带滞后结构的马尔可夫链模型来模拟信道的占用和分配状态,对新呼叫阻塞率和切换呼叫中断率进行评估。仿真结果表明:较低通信量负载时,这种信道分配策略简单有效,在保证切换呼叫中断率小于0.05%的情况下,呼叫阻塞率大大降低,同时提高资源利用率。