第一部分 基本理论 第2章 听觉机理和汉语语音基础 2. 1 概述 2.2 听觉机理和心理 2.2.1 语音听觉器官的生理结构 2.2.2 语音听觉的心理 2.3 发音的生理机构与过程 2.4 汉语语音基本特性 2.4. 1 元音和辅音 2.4.2 声母和韵母 2.4.3 音调(字调) 2.4.4 音节(字)构成 2.4.5 汉语的波形特征 2.4.6 音的频谱特性 2.4.7 辅音的频谱特性 2.4.8 汉语语音的韵律特征 2.5 小结 参考文献 第3章 语音信号处理方法--时域处理 3.1

SMO 算法支持向量机（Support Vector Machine）是一种新近出现的解决模式识别问题的有效工具。它的数学模型可以归结为一个有约束的二次规划问题。如何快速准确地解这个二次规划，是SVM推广应用中的一个重要环节。我们尝试了数种可能的方法，用程序实现了其中最有效的一种——SMO算法（Sequential Minimal Optimization algorithm）

第1章 p神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 第2章 bp神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 第3章 遗传算法优化bp神经网络——非线性函数拟合21 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 第5章 基于bp_adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 第6章 pid神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 第7章 rbf网络的回归——非线性函数回归的实现65 第8章 grnn的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 第9章 离

附件为SVM模型应用案例的源文件及代码。