二阶隐马尔可夫模型的学习算法及其与一阶隐马尔可夫模型的关系

研究和推导了二阶隐马尔可夫模型 (HMM2 )的学习算法 ,其中包括前向、后向变量的定义与计算 ,Viter-bi算法 ,以及 Baum - Welch算法 .同时还研究了 HMM2与一阶隐马尔可夫模型 (HMM1)之间的关系 ,发现对任给的 HMM2 ,总存在一个 HMM1与之等价 ,提出了 HMM2与 HMM1的等价性定理 。

语音信号的主分量特征

利用曲线拟合与主分量分析神经网络相结合的方法，提出了一种既反映声道变化规律又符合人耳听觉特点的语音识别新特征． 与其他神经网络识别特征相比，新特征不仅可以提高语音识别准确率，而且具有算法简单、存储容量小、便于实时实现的特点．

一种时间规整算法在神经网络语音识别中的应用

提出一种新的网络结构，这种网络能够很好地解决神经网络语音识别中的时间规整问题．该网络从输入语音信号的特征矢量序列中提取一组固定数目的特征矢量，然后将这组特征矢量馈入神经网络分类器进行识别．和其他的神经网络语音识别方法相比较，用这种网络进行前端处理，可以缩短后端神经网络分类器的训练和识别时间，简化分类器的网络结构并保持较高的识别率．

学习矢量量化算法的性能分析

本文针对学习矢量量化算法Ⅰ型和Ⅱ型（ＬＶＱ１、ＬＶＱ２）进行了深入的分析研究，取得了以下结果：（１）对应于ＬＶＱ１算法，提出了一种选取学习步长的优化方案；（２）得到了ＬＶＱ１算法关于线性可分模式分类问题的一个重要结论；（３）严格推导出ＬＶＱ２算法实质上是一种使分类错误减小的梯度下降法；（４）得出了ＬＶＱ２算法对于类间混叠的模式分类问题不存在稳定平衡状态这一重要结论；（５）针对ＬＶＱ２算法处理类间混叠模式分类问题的缺陷，提出了一种有效的ＬＶＱ２修正算法．

语音信号时间动态规正新方法

利用函数逼近原理，提出了一种语音信号时间动态规正的新方法，并由此导出了可用于神经网络语音识别的新特征．重点讨论了时间动态规正的原理、新特征的提取方法和性质．实验及理论分析表明。

一个适于立体形态定量分析的通用软件包

立体形态定量分析旨在从二维图像参数推导出三维结构参数。但立体学中数据表格繁多复杂,算法公式以及校正方法常使一些形态工作者困惑。因此,作者用FOR TRAN语言生成了适于立体形态定量分析的通用软件包。其特点主要表现在:(1)程序模块化;(2)自动化程度高,速度快;(3)具有剔除异常值预处理功能;(4)通用性好,使用灵活、方便。所有模块均经过严格检验通过。文中最末给出了一个应用实例。

有序聚类方法及其在神经网络语音识别中的应用

本文提出了一种新的网络结构，我们称之为有序聚类网络。这种网络能够对语音信号进行特征提取，很好地解决神经网络语音识别中的时间规整问题。有序聚类网络从输入语音信号的特征矢量序列中提取出一组固定数目的特征矢量，然后将这组特征矢量馈入神经网络分类器进行识别。和其他的神经网络语音识别方法相比较，用这种网络进行前端处理，可以缩短后端神经网络分类器的训练和识别时间，简化分类器的网络结构并保持较高的识别率。根据该方法我们建立了一个语音识别系统,并对两组英语单词进行了识别测试。实验结果表明，该方法优于传统的隐马尔可夫模型方法以及其它一些神经网络方法。

基于混沌编码的容错性语音识别

根据混沌编码具有联想记忆的特点，本文提出了一种基于混沌编码的语音识别新方法，该方法首先解决了语音特征矢量维数不固定难于进行混沌编码的难题，其次提出了多样本下语音信号特征的选取原则。实验结果表明，新方法对语音的缺损和噪声干扰具有较好的容错能力。

Principal Component Feature for ANN-Based Speech Recognition

利用函数逼近原理和主成份分析方法，提出了一种可用于解决语音信号时间规正和简化神经网络结构的语音信号主分量特征．该特征的提取过程模拟了人耳听觉系统的信息感知过程．

高斯马尔可夫随机场模型的递归最小二乘参数估计

本文首次提出应用阶递归最小二乘算法来估计高斯马尔可夫随机场模型参数。利用模型参数关于领域的对称性质,我们将一个非因果对称邻域支持的高斯马尔可夫随机场模型转化成一个因果非对称半平面部域支持的模型,从而使递归计算成为可能。利用规范方程中系数矩阵的近似Toeplitz性质,导出了运算量为O(m^3)+O(M^2m)MADP的阶递归最小二乘算法,而直接采用解方程法的计算量为O(m^3)+O(M^2m^2),这里M^2表示一幅图象的尺寸,m代表模型参数的个数。

A New Approach for on-Line Blind Equalization and Channel Identification

本文提出一种新的盲均衡和通道辨识方法．该方法基于过采样技术和独立分量分析神经网络进行信道均衡，利用均衡输出序列和高阶累积量，辨识信道参数．与通常的方法相比，该方法网络结构简单，不必利用训练序列．

基于加权全局时频特征的易混淆词识别

针对易混淆词特征差异小、分类决策困难的特点，提出了一种新的语音识别特征．该特征可以根据待识单词的发音特点，通过选用合适的基函数及加权处理，突出混淆单词特征之间的差异性；同时，根据其矢量维数相等的特点，利用静态神经网络分类决策能力强、容错性好的优点进一步提高系统的识别性能．实验结果表明，所用方法比传统的ＤＨＭＭ方法和其他神经网络语音识别方法具有更好的识别效率．

胃癌脱落细胞图象的一种新的识别方法

本文探讨了数字图象处理与模式识别技术在胃癌细胞识别中的应用。作者在病理医师的帮助下,从二十多例胃刷涂片上采集了56个单细胞图象。先对细胞图象进行预处理,然后分割细胞的核与浆;在此基础上抽取样本细胞特征训练分类器。在分类方法上,应用了人工神经网络技术,得到了优于传统方法的结果。

胃粘膜癌前病变显微彩色图像识别系统的研制与使用

胃粘膜癌前病变显微彩色图像识别系统以临床诊断经验为基础,以活检胃粘膜为研究对象,集先进的彩色图像处理、立体形态定量和模式识别等技术为一体,从细胞学和组织学两个水平,对细胞和组织、二维和三维进行多达46个特征参数的定量测定,比较全面地揭示了正常胃粘膜、癌前病变和高分化腺癌之间的形态定量差别,并在客观定量的基础上实现了自动化诊断和识别。该系统由通用硬件和专用软件包两部分组成,采用菜单式工作方式,使用灵活方便,且具有较高诊断符合率,为病理医生诊断胃癌和异型增生分级提供了一项得力的辅助手段。

医学统计分析中的“野值”剔除问题

1 引言 在我们的医学测量和科学实验中,常常由于外界条件和主观条件的意外变更,致使测量和实验数据中混有“野值”,俗称异常值。这些野值的存在,必然会歪曲测量结果,甚至使结果面目全非。此时。

计算机辅助形态定量法检测胃癌脱落细胞的实验

应用计算机辅助形态定量法探讨胃癌脱落细胞的图象分析与识别。实验将胃刷涂片中的腺上皮细胞分成三类:(1)正常;(2)核异质;(3)癌。实验通过细胞图象增强,图象分割,抽取细胞的六维特征,即(1)细胞面积;(2)核面积;(3)核浆比;(4)核的形状因子;(5)核的平均灰度;(6)核内光密度的均方差。最后设计和训练分类器,从而实现了一套计算机辅助形态定量分析系统。该系统分别对样本模式、样本模式与未知样本随机混合以及未知样本重复检验,其分类符合率前二者均为98%,后者为95%。分类器的性能取得令人满意的结果。

一种CDHMM/MLP混合模型及其在语音识别中的应用

本文提出了一种由连续隐马尔可夫模型（CDHMM）与多层感知器（MLP）构成的混合模型，并将该模型应用于语音孤立词识别。这种混合模型首先用CDHMM来获取输入信号的动态特性，然后再以MLP分类器对输入信号进行分类识别。其主要目的是通过MLP分类器，对CDHMM中的似然估计值进行分析、分类，以加强和提高CDHMM的分类能力。根据这种混合模型，我们建立了一个含30个英语单词的语音识别系统。实验结果表明，该系统的识别率明显高于传统的CDHMM方法。

麦麸膳食纤维在食品中的应用研究

膳食纤维是人体必需的营养成分,对人体健康起着重要作用。小麦麸皮中含有丰富的膳食纤维。将麦麸膳食纤维应用到食品中不仅可以提高食品的营养价值,还可以降低成本,具有很高的研究价值。简述麦麸膳食纤维对人体的保健功能,以及在面制品、肉制品、饮料和其他类食品中的应用研究,并介绍了麦麸膳食纤维的应用前景。

2016~2019年吉林省食源性金黄色葡萄球菌监测数据分析

目的探究2016~2019年吉林省食源性金黄色葡菌球菌污染现状。方法采集2016~2019年吉林省9个地(市)级的餐厅、超市和零售市场等地点食品样本,共计2824件,根据GB 4789.10-2016《食品安全国家标准食品微生物学检验金黄色葡萄球菌检验》进行测定,采用率、构成比和χ^2检验的方法对检出率进行统计描述和分析。结果2016~2019共监测样本2824份,总检出率2.02%;9个地区中白城市总检出率最高(4.59%),其次为四平市(3.82%),白山市总检出率最低(0.51%);13类食品中有8类食品检出金黄色葡萄球菌,分别为焙烤及油炸类食品、餐饮食品、调味品、豆制品、冷冻饮品、肉及肉制品、乳与乳制品和速冻米面食品,其中速冻米面食品中金黄色葡萄球菌检出率最高(9.00%);餐饮服务环节阳性检出率为2.45%(22/898),流通环节阳性检出率为1.82%(35/1926);CFU(colony forming units,平板计数法)测得金黄色葡萄球菌检出结果的中位数[四分位数间距]为5.29[2.65~7.94]CFU/g(mL),MPN(mostprobable number,最大可能数法)测得金黄色葡萄球菌检出结果的中位数[四分位数间距]为1.53[0.76~5.29]MPN/g(mL)。结论2016~2019年吉林省各地市食品中金黄色葡萄球菌污染情况普遍存在,其中白城市污染相对严重。吉林省所有食品类别中,速冻米面制品污染相对严重,应给予高度重视,餐饮服务环节和流通环节还需加强监管。

2011~2019年吉林省餐饮食品中3种食源性致病菌监测分析

目的了解吉林省餐饮食品中食源性致病菌污染情况。方法对2011~2019年吉林省9个监测地区采集的7451件餐饮食品中3种食源性致病菌进行分离与鉴定。结果 2011~2019年吉林省餐饮食品中3种致病菌的总检出率分别为蜡样芽孢杆菌24.45%、金黄色葡萄球菌2.72%、单核细胞增生李斯特氏菌3.00%;9个监测地区中蜡样芽孢杆菌污染较严重的重点地区为白山市(35.76%),其次为延边州(33.33%)。单核细胞增生李斯特氏菌检出率最高的是白山市(6.90%),其次是松原市(3.68%)。白城市金黄色葡萄球菌检出率最高5.36%,其次为白山市(3.63%);蜡样芽孢杆菌在百货商场中检出率最高,金黄色葡萄球菌在零食加工店检出率较高(6.25%),其次为饮品店(6.14%)和快餐店(5.66%);在监测的9类餐饮食品中,蜡样芽孢杆菌总检出率最高(24.45%),以沙拉和粥类为主,金黄色葡萄球菌和单增李斯特菌分别在沙拉(9.72%)和中式凉拌菜(6.13%)中的检出率最高。结论吉林省近年来蜡样芽孢杆菌和金黄色葡萄球菌检出率对比往年间明显降低,单核细胞增生李斯特氏菌检出率略有回升现象,其中白山市和白城市食源性致病菌污染情况较吉林省其他地市严重,餐饮服务环节中食源性致病菌检出率高,尤其是沙拉和凉菜等未经深加工的食物。相关部门应针对重点地区和食品类型,加强管控力度。