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一种新颖的混沌时间序列分析方法被引量：12: 2000年; 本文提出了一种新颖的混沌时间序列分析方法，即从被加性高斯白噪声污染的混沌时间序列中估计其系统参数并同时进行噪声抑制的方法。假定产生混沌时间序列的模型已知，但相应的参数未知。这种新方法把对混沌时间序列的参数估计和噪声抑制看作是一种最小化过程，并利用了最速梯度下降方法解决。数值模拟实验表明新方法要优于现有的方法。; 任晓林胡光锐何旭明; 关键词：混沌时间序列参数估计噪声抑制

基于混合进化计算的GMM优化方法及其在说话人辨认中的应用被引量：5: 2002年; 提出了基于进化高斯混合模型 (EGMM)的说话人辨认系统建模方法 .EGMM在进化算法的框架下 ,为改善模型的泛化性能对 GMM模型的结构与参数共同进行了优化 .同时 ,系统的优化目标中引入了其他用户的区分性信息以提高其分类精度 .根据 GMM的特点设计了专门的遗传算子并结合 GA与 EP提出了一种新的混合进化算法 .初步实验结果表明 ,EGMM方法建立的说话人模型具有更强的泛化能力 .在说话人辨认实验中 ,较之传统的GMM方法 ,基于 EGMM的系统的正识率提高了近 3% ,并且模型具有更小的平均尺寸 .; 崔玉红胡光锐何旭明; 关键词：GMM 说话人辨认混合进化算法语音识别

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何旭明