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冯昭志
作品数:
7
被引量:14
H指数:2
供职机构:
华中理工大学电子与信息工程系
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相关领域:
电子电信
自动化与计算机技术
自然科学总论
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合作作者
黄载禄
华中科技大学
杨叔子
华中理工大学电子与信息工程系
陈慧
华中理工大学电子与信息工程系
陈慧
华中科技大学
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华中理工大学
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作者
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黄载禄
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冯昭志
3篇
杨叔子
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陈慧
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陈慧
传媒
3篇
华中理工大学...
1篇
自动化学报
1篇
通信学报
1篇
计算机学报
1篇
华中科技大学...
年份
1篇
1997
2篇
1996
1篇
1995
2篇
1994
1篇
1993
共
7
条 记 录,以下是 1-7
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用神经网络构造鲁棒HMM's
1994年
对窗口神经网络(BWNN)与鲁棒HMM’s之间的关系作了新的探讨,指出了鲁棒HMM’s是循环的BWNN(RBWNN)的特殊情况。讨论了由RBWNN构造用于噪音环境下语音识别的组合HMM’s和二阶HMM’s的算法,给出了它们相应的网络结构。
冯昭志
黄载禄
刘凡
万发贯
关键词:
鲁棒性
元音识别
数字流水Viterbi译码器的VLSI设计
1995年
本文介绍了高速数字流水Viterbi译码器的VLSI设计。在符号4值系统的基础上,给出Viterbi算法的新的功能分解公式,并介绍了用于译码器实现的两个重要的快速运算部件ADD和MAX的原理及其现场可编程(序)门阵列(FPGA)实现。文中详细讨论了译码器的VLSI结构、设计和性能分析。本文给出的Viterbi译码器可塑性强,并具有高度的并行性和很高的数据吞吐率。
冯昭志
黄载禄
陈慧
万发贯
关键词:
VLSI
集成电路
译码器
改进的神经网络快速学习算法
被引量:2
1996年
提出了一种新颖的神经元模型和用于神经网络训练的推广准则,给出了多层神经网络的快速学习算法,研究了一种用于语音识别的时变多层神经网络及其相应的快速学习算法.语音识别实验表明:所给出的快速学习算法能有效地加速网络训练进程.
冯昭志
黄载禄
杨叔子
关键词:
语音识别
神经网络
快速学习算法
CMOS电流式符号多值PLA's
1996年
本文提出了一种新的多值PLA’s──符号多值PLA’s,它非常适合于高速数字流水DSP的VLSI设计.文中较详细地讨论了符号多值PLA’s的性质、CMOS电流式实现和应用.
冯昭志
黄载禄
杨叔子
关键词:
CMOS
数字信号处理器
VLSI
单层神经网络的快速学习算法研究
被引量:10
1997年
该文提出一种适用于单层神经网络(SNN)训练的新颖的广义误差函数,给出了SNN新的快速学习算法(FLA).进一步提出了一种广义系统辨识模型,对FLA的收敛性进行了理论分析.
冯昭志
黄载禄
杨叔子
关键词:
快速BP算法
高阶神经网络与二阶隐马尔柯夫模型的统一的数学模型
被引量:2
1993年
随着VLSI技术的迅猛发展,对神经网络与隐马尔柯夫模型(HMM’s)之问的关系研究已成为信息处理领域的一个重要的研究方向.在分析高阶神经网络和二阶HMM’s的结构及算法的基础上,提出了这两种模型的统一数学模型,从而为这两种模型的systolic设计奠定了基础.
黄载禄
冯昭志
万发贯
关键词:
神经网络
信息处理
数学模型
符号多值PLA′s及其应用
1994年
提出了三种新的符号多值PLA(SMPLA)结构:第一类型SMPLA由符号译码器、MIN阵列和MAX阵列组成;第二类型SMPLA由符号译码器、AND阵列、OR阵列和输出编码器组成;第三类型SMPLA由两级第二类型SMPLA和延时部件组成,在此基础上,讨论了专用数字流水处理器部件——ADD的原理及其实现。
冯昭志
黄载禄
陈慧
万发贯
关键词:
VLSI
逻辑函数
逻辑电路
PLA
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