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用自组织、异联想神经网络模型对多频信号识别的研究

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作者：徐秉铮

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信号处理 1993年第3期9卷 157-163页

作者：詹剑徐秉铮张百灵华南理工大学无线电与自动控制研究所

针对我国通信R2系统多频互控信号的接收方式,本文提出了用自组织异联想记忆模型实现多频互控信号识别的新方法。由于采用了并行处理方式,克服了传统无源滤波器设备复杂、故障率高的问题.为了便于实时信号处理,本文提出了一种改进型自组... 详细信息

针对我国通信R2系统多频互控信号的接收方式,本文提出了用自组织异联想记忆模型实现多频互控信号识别的新方法。由于采用了并行处理方式,克服了传统无源滤波器设备复杂、故障率高的问题.为了便于实时信号处理,本文提出了一种改进型自组织异联想神经网络模型.通过异联想记忆和竞争机制提取信号特征,以达到有效的识别,从而实现系统的信息传递.这种改进型模型避免了以前联想记忆模型的伪记忆和错误记忆问题,不要求信号矢量具有正交性,所以可以应用于各领域的信号处理.仿真结果说明,本文提出的自组织异联想模型具有较好的联想和抗干扰能力。

关键词：神经网络模型多频信号识别

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基于基因算法的时间规正算法

中文信息学报 1996年第1期10卷 31-45页

作者：贺前华韦岗徐秉铮华南理工大学无线电与自动控制研究所

本文提出了一种适用于孤立字识别的基于基因算法的时间规正算法；详细讨论了其中一些关键技术，如编码方法、适应度技术、基因操作子设计等。该算法可弥补动态时间规划（ＤＴＷ）的某些不足：（１）使距离归一化因子ＭΦ与实际路径相关... 详细信息

本文提出了一种适用于孤立字识别的基于基因算法的时间规正算法；详细讨论了其中一些关键技术，如编码方法、适应度技术、基因操作子设计等。该算法可弥补动态时间规划（ＤＴＷ）的某些不足：（１）使距离归一化因子ＭΦ与实际路径相关，这使不同路径的比较更合理；（２）以自然方式提供多条最佳规划路径。建立了试验数据库，在试验结果的基础上提出了算法性能分析模型：模板间距离遵循正态分布．通过与ＤＴＷ及串行多路径搜索法的性能进行比较，结果表明基因时间规正算法具有明显的识别优势。

关键词：语音识别基因算法时间规正算法参考模板

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低频电压放大器第1版

低频电压放大器

1956年

作者：（苏）克里捷（С.Н.Кризе）徐秉铮等译

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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汇雅图书（南通市图书馆）

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语音的音素状态模型

华南理工大学学报（自然科学版） 1992年第4期20卷 18-25页

作者：李海洲徐秉铮华南理工大学无线电与自动控制研究所

本文中我们定义特征矢量的分布为d维高斯密度,语音序列为状态转换的马尔可夫过程,这个假设区别于标准的HMM,主要表现在状态密度函数是由具有音素标识的特征矢量进行有监督学习,每种音素标识对应于语音生成机构的一个物理状态。特征矢量... 详细信息

本文中我们定义特征矢量的分布为d维高斯密度,语音序列为状态转换的马尔可夫过程,这个假设区别于标准的HMM,主要表现在状态密度函数是由具有音素标识的特征矢量进行有监督学习,每种音素标识对应于语音生成机构的一个物理状态。特征矢量由对应于各音素的语音波形段中得到。其特征空间对应于m个d维高斯密度,一个特征矢量对于每个音素状态有与之相联系的有限的生成概率。我们提出一种训练HMM=(П,A,B,)的新方法,П是一个m维的初始状态概率矢量,A是m×m的状态转移概率矩阵,B描述系统处于某一状态时出现的一定观测值的一组概率密度函数,它在本算法中不需要参加模型的优化训练。

关键词：语音识别高斯音素状态马氏过程

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计算智能:计算、集成与集成开发环境

计算机科学 1996年第2期23卷 49-51页

作者：郑咸义帅藕莲徐秉铮华南理工大学应用数学系广州510641

90年代以来,在智能信息处理研究的纵深发展过程中。

关键词：计算智能人工智能集成开发环境计算集成

将词类信息融入三元文法统计模型的汉语音字转换方法

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电子科学学刊 1998年第5期20卷 625-630页

作者：梅勇王群生徐秉铮华南理工大学无线电系广州510641

本文给出了一种将词类信息融入三元文法模型的汉语组合语言模型。理论分析和实验均表明:该模型不仅复杂度低于三元文法模型,而且对测试文本域的依赖性也优于前者。

关键词：三元文法模三元记号类模型组合模型语音识别

基于TCP/IP Socket的网络信息安全传输协议

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微型计算机 1997年第3期17卷 6-7,14页

作者：唐韶华张凌祁明徐秉铮华南理工大学网络中心华南理工大学电子与通信工程系

本文分析了ＴＣＰ／ＩＰ网络中客户／服务器工作模式Ｓｏｃｋｅｔ编程方法，并且指出基于这种编程方法的Ｉｎｔｅｒｎｅｔ信息服务的安全性问题。

关键词： TCP/IP网络网络安全性安全传输协议

双向联想记忆的匹配滤波器建模、分析与性能改进

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系统工程与电子技术 1991年第6期13卷 9-15页

作者：徐秉铮张百灵华南理工大学

本文利用匹配滤波器组将Kosko提出的双向联想记忆(BAM) 建模为非线性闭环反馈系统,研究了模型中样本模式的稳定性与吸引性,给出并证明了稳定性和吸引性的几个充分条件。为了加强模型的记忆与误差校正能力,我们用指数非线性递增函数来提... 详细信息

本文利用匹配滤波器组将Kosko提出的双向联想记忆(BAM) 建模为非线性闭环反馈系统,研究了模型中样本模式的稳定性与吸引性,给出并证明了稳定性和吸引性的几个充分条件。为了加强模型的记忆与误差校正能力,我们用指数非线性递增函数来提高检索模式与近邻样本的相关性,进一步讨论了修正后模型的稳定性与吸引性,分析表明模型的性能得到了很大改善。

关键词：匹配滤波器模型记忆神经网