基于混合HMM_SOFMNN的语音识别技术研究

提出了一种混合隐马尔可夫模型(HMM)与自组织特征映射神经网络(SOFMNN)的方法应用于语音识别,训练出抗噪声的混合模型。实验证明,该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别。同传统的用纯净语音训练出来的HMM模型以及直接在语音中加入加性噪声训练出的HMM模型相比,该模型具有更好的抗噪鲁棒性,在信噪比较低的情况下(2～12dB),识别率比传统HMM模型有明显提高。

基于混合属性处理的无监督异常检测

针对目前入侵检测系统应用时处理类别型数据能力欠缺、误报率高的问题,提出一种改进的无监督异常检测算法。该算法基于k-原型聚类思想对包含混合属性数据聚类,在此基础上运用ID3算法进行分类,有效地解决了k-原型算法的局部最优问题以及对初始聚类数的选取有较强依赖性的问题。实验表明,该算法与现有方法相比具有较好的检测性能并能有效检测出未知入侵行为。

行动导向式教学法在《多媒体技术与应用》中的实践

本文针对《多媒体技术与应用》课程的教学改革进行讨论,在教学模式上,引入了行动导向式教学方法,以项目教学为驱动,在完成项目的过程中完成学习目标。教学过程以学生为主体、教师为主导,收到了较好的教学效果。

英语教学中后进生转化管窥

教学需面向群体，注重群体的共同发展。但是在实践中，往往会由于个体差异与个人努力的程度不同而在这个群体中出现不同类型的“后进生”。他们是群体中的个体，组成群体的个体都会对群体产生影响，个体之间是一种平衡状态，其中一个个体发生变化，会对整个群体产生影响，可谓“牵一发而动全身”。因此要达到良好的群体实效，我们必须转化个体，转化这些“后进生”。那么如何去转化这些“后进生”，使他们主动、认真乐学英语呢？在平时的教学中我做了以下几点尝试。