一种基于特征提取技术的语音识别算法

语音识别是通过对说话人语音信号的分析和提取．自动确定说话人是否在所登记的说话人集合中，以及说话的人是谁的过程．本文提出了一种基于特征提取技术的模板匹配语音识别算法．该算法中，采用与文本有关（主要用于时域分析）和与文本无关（主要用于频域分析）相结合的三种识别方法：快速傅立叶变换（FFT）、平均过零率分析（RBZ）和高斯混合模型（GMM），最后通过三种方法的加权平均来生成判决门限值．通过比较门限值误差的大小，根据“最大似然准则”给出待识别语音的身份．     

一种基于分形维数的自适应语音信息隐藏算法

为了提高秘密数据传输的可靠性和安全性，本文以语音段分形维数计算为基础，提出一种检测时不需要原始语音信号的自适应语音信息隐藏方法。语音段的秘密信息嵌入位置和数量由人类听觉感知特性和分形维数确定，在保证不可察觉性的前提下，兼顾了鲁棒性和隐藏量的要求，仿真实验表明该算法具有较好的信息隐藏性能。     

一种基于步态的身份识别新方法

步态识别是通过人走路的姿态进行身份识别的新兴生物特征识别技术.算法利用步态的动态特征和形状信息进行步态识别.首先,对某个人的一个步态序列利用动态Viterbi算法得到一个样本姿态序列,对其多个步态样本姿态序列的对应姿态取平均得到这个人的特征姿态序列,然后对特征姿态采用主成分分析法处理特征空间,最后用最近邻法进行识别.利用USF/NIST数据库对本文方法进行了验证,取得了较高的识别率.并对体形变化具有较强的鲁棒性.     

一种基于PN训练序列的OFDM时频同步算法

提出了一种基于PN训练序列的OFDM时频同步的新算法.该算法通过构造一种倒序结构的同步训练序列,获得了较好的定时性能;同时利用该序列实现了较精确的频率同步.仿真结果表明,在信噪比为20 dB时,高斯信道条件下的频偏估计方差可达10-7,多径信道下可达10-5,频偏估计范围可以达到整个信号带宽的一半.与传统算法相比, 该算法符号定时更精确,频率同步性更好,具有较好的可行性和实用性.     

一种基于精英云变异的差分演化算法

针对传统差分演化算法在演化过程中存在少数个体出现停滞的现象,提出一种基于精英云变异的差分演化算法.该算法在演化过程中统计出每个个体的停滞代数,当一个个体的停滞代数达到指定的阈值时,对该个体执行精英云变异操作,使其向最优个体靠近,从而加快收敛速度;同时以一定的概率对所有个体执行一般反向学习操作,以增加种群的多样性.对比实验结果表明该算法在收敛速度和求解精度上均具有一定的优势.     

一种基于图的分水岭区域合并算法

介绍了一种对分水岭算法的初始分割结果进行区域合并的方法。该方法计算每一待合并区域与所有邻居之间的"不相似度"函数值,以此为依据进行区域合并;算法使用了图(Graph)数据结构来存储区域间的相邻信息。实验结果表明,此方法能够较好地从大量的区域中找出那些相似的区域并将其     

ATO:一种基于OIL的本体论近似翻译算法

本体论翻译在语义Web、知识联网和分布的协同工作等领域有重要作用.提出了一种基于OIL的本体论近似翻译算法ATO,旨在通过比较源、目标本体论所属对象类之间属性的相似度来实现近似翻译:将源本体论中的类翻译到目标本体论中和它最相似的类.     

一种基于空间结构的数值优化演化算法

提出一种求解数值优化问题的演化算法－－基于空间结构的演化算法(Space GA），在这种算法中，作者将演化种群中的每个个体放在固定的位置上，杂交操作在其邻居上的几个点进行，因此不用选择遗传操作的父体，从而避免了确定选择压力的问题，同时空间结构保证了搜索的全局性，遗传操作保证了较优解在其空间中的扩展，从而达到了全局寻优的目的。文章还讨论了不同的空间结构算法的影响，此算法可以求角数学规划问题、约束函数优化问题，如果对实型变量采用取整的操作，算法还可以求解混合整数非性规划问题，数值试验的结果表明了算法在求解的速度，稳定性，质量等方面都优于一般的演化算法。     

一种新的基于粗集的增量式规则提取算法

通过引入属性值通配符,进而将规则表示为带通配体的样本－－规则样本,并对粗集的知识约简方法稍作修改,使得加入新样本后更新规则库时能够充分利用已经获得的规则,尽量减小待简的决策表的数据量,避免每次从庞大的原始决策表开始约简,从而加快更新速度,减小计算量,只作少量修改,而不必再从头约简,最后结合个实例阐明了该方法的基本思路。     

一种基于多样性策略的粒子群算法

在扰动粒子群算法的基础上,提出了一种基于多样性策略的粒子群算法(ARPPSO)。该算法通过随机扰动全局极值对速度进行更新,并在速度更新中引入吸引和排斥机制控制种群多样性,同时在位置更新公式中,利用真实物理反弹理论将解空间外的粒子反弹回解空间内,有效地保持了种群的多样性。提出的算法经过基准函数的模拟实验验证,并与其他已有算法进行了比较。实验结果表明,除了保持粒子快速收敛性能外,很大程度上避免了早熟收敛,提高了收敛精度。特别是在复杂多峰函数优化上具有很强的竞争力。     

基于系统调用的实时IDS方案

给出一种基于进程系统调用的实时IDS方案.该方案选择网络服务进程(特权进程)作为系统的代表进行监测,使用隐马尔可夫模型(HMM)对系统行为进行模拟和测试,使用实时P(O|λ)值和近期对“某些重要文件”的读、写频率这两个条件作为判断系统是否遭受入侵的标准.实验和分析表明,该方案有较高的预报准确率和较小的时间开销.     

基于LANDMARC的最近邻居改进算法

对基于动态主动式射频识别标定的定位识别(LANDMARC)室内定位系统算法进行了研究,针对现有LANDMARC室内定位系统算法最近邻居数量固定导致优良的最近邻居丢失、不良最近邻居引入的问题,提出了一种改进的最近邻居算法(K-nearest neighbor algorithm,KNN).该算法利用待测标签的预估位置,划定最近邻居的选择区域,然后根据选择区域内参考标签与预估位置能级差选择最近邻居.MATLAB仿真结果表明,在同等条件下的新算法定位精度提高了9.8%,最大误差降低了21.8%.     

基于递归高阶统计和改进分水岭算法的运动对象分割

提出了基于递归高阶统计和改进分水岭算法的视频图像序列中的运动目标分割算法．该算法首先利用递归高阶统计及多帧运动信息估计出图像序列中的运动区域，而后用一种改进的分水岭算法对提取出的区域进行空域分割，进而提取出视频图像序列中运动目标．实验结果表明所提出的算法能有效地提取出运动目标．     

基于分级的MRF视频运动检测算法及其实现

在阐述马尔可夫随机场（MRF）视频运动检测算法理论的基础上，采用分级的方法，形成图像序列的时空多分辨率结构，大大优化了单一分辨率MRF算法 的初始化过程，并通过软件进行了实现，有效改进了单一分辨率算法检测的结果。该算法应用于数字视频监控系统，可明显提高检测精度，具有较好的应用前景。     

基于超高频雷达的流量测量算法研究:以长江武汉段为例

水文站和船载测量的方法测量河流断面的流量受到船舶航行和河流水文条件的限制.本文以UHF雷达探测长江武汉段的试验数据为基础,构建表面流速与断面流速分布的关系模型,进而估算断面流量.把估算的结果与实测数据对比,验证了利用岸基UHF雷达测量河段流量的可行性.     

用遗传算法求解三维埋入体的电磁逆散射问题

采用遗传算法(GA)结合稳定的双共轭梯度一快速傅立叶变换(BCGS-FFT)方法求解了平面分层媒质中埋入目标的电磁逆散射问题．首先定义目标函数为测量电场与在假定目标区域电磁参数分布下的计算电场的差值的平方和，然后使用遗传算法最小化这个目标函数可得到目标区域的电磁参数分布，从而完成逆散射问题的求解．数值计算的结果表明：该算法可以求解多层媒质中任意三维非均匀埋入目标的电磁逆散射问题。     

基于多维决策属性的分布式双向信任链发现算法

信任链发现算法是信任管理的核心内容,其中双向信任链发现算法相比于其他算法效率较高而被广泛采用,但是目前已有的双向信任链发现算法存在以下不足：1）没有实现对角色的动态管理,不能对授权委托进行深度控制;2）没有实现分布式的信任证存储.针对上述问题,本文基于多维决策属性进行细粒度的角色授权,采用CAN协议实现分布式的信任证存储,并在此基础上,提出了一种新的分布式双向信任链发现算法.仿真实验表明,该算法具有较好的负载均衡性,实现了最小信任证图的构建,实例验证算法在实际应用中可行.     

基于模型检测的软件安全性验证方法

安全性是安全苛求系统第一性能,为了确保系统安全,这类系统在投入使用之前必须进行安全性验证.本文提出一种基于FTA(fault tree analysis)与LTS(labeled transition systems)模型检测的安全性验证方法验证安全苛求软件系统的安全性,并应用到铁路车站联锁系统的安全性验证中,该方法具有较好的通用性,自动化程度较高,可从效率和安全性方面改善安全苛求软件的设计和开发,丰富了软件的形式化开发方法,也为软件的修改和维护提供了方便.