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摘要:
分析并讨论了模糊ART在处理样本数较大的分类问题时出现的连接权向量的"饱和"问题及某些特定情况下分类不准确的问题,在此基础上提出了改进的IFART算法,并将其运用于语音信号的端点检测与切分,实验结果表明该算法在不同的噪声环境下都能获得较好的分类效果.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于改进的模糊ART的语音信号端点检测与切分
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 工学
关键词 IFART算法 端点检测与切分 隶属度函数
年,卷(期) 2004,(8) 所属期刊栏目 可靠性
研究方向 页码范围 1151-1154
页数 4页 分类号 TN912.3
字数 3952字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-506X.2004.08.038
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘宇红 贵州大学信息与通信工程系 77 340 10.0 15.0
2 刘桥 贵州大学信息与通信工程系 111 627 14.0 20.0
3 任强 贵州大学信息与通信工程系 7 62 3.0 7.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
IFART算法
端点检测与切分
隶属度函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
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