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基于预测神经元模型的语音线性预测系数求解新方法 被引量:2
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作者 张江安 林良明 +1 位作者 颜国正 杨洪柏 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期717-720,共4页
采用预测神经元作为语音信号线性预测模型的一种实现形式 ,可将线性预测系数的求解问题转化为预测神经元的训练问题 ,并运用 BP算法得到了神经元权值 (即线性预测系数 )的递推计算公式 .考虑到语音信号能量的不确定性 ,提出了运用相对... 采用预测神经元作为语音信号线性预测模型的一种实现形式 ,可将线性预测系数的求解问题转化为预测神经元的训练问题 ,并运用 BP算法得到了神经元权值 (即线性预测系数 )的递推计算公式 .考虑到语音信号能量的不确定性 ,提出了运用相对预测误差能量作为收敛判断的参数 ,并按清音和浊音两种情况讨论了收敛判据 .由于利用预测神经元的迭代训练算法 ,理论上可以最大限度地挖掘语音样本中的相关性 ,因而可得到非常精确的线性预测系数 .计算结果表明 ,运用预测神经元方法所得到的线性预测系数 。 展开更多
关键词 语音 线性预测系数 预测神经元
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Prediction of blast boulders in open pit mines via multiple regression and artificial neural networks 被引量:5
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作者 Ghiasi Majid Askarnejad Nematollah +1 位作者 Dindarloo Saeid R. Shamsoddini Hamed 《International Journal of Mining Science and Technology》 SCIE EI CSCD 2016年第2期183-184,共2页
The most important objective of blasting in open pit mines is rock fragmentation.Prediction of produced boulders(oversized crushed rocks) is a key parameter in designing blast patterns.In this study,the amount of boul... The most important objective of blasting in open pit mines is rock fragmentation.Prediction of produced boulders(oversized crushed rocks) is a key parameter in designing blast patterns.In this study,the amount of boulder produced in blasting operations of Golegohar iron ore open pit mine,Iran was predicted via multiple regression method and artificial neural networks.Results of 33 blasts in the mine were collected for modeling.Input variables were:joints spacing,density and uniaxial compressive strength of the intact rock,burden,spacing,stemming,bench height to burden ratio,and specific charge.The dependent variable was ratio of boulder volume to pattern volume.Both techniques were successful in predicting the ratio.In this study,the multiple regression method was superior with coefficient of determination and root mean squared error values of 0.89 and 0.19,respectively. 展开更多
关键词 Blast boulder Artificial neural networks Multiple regression Golegohar iron ore mine
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