摘要：本文以新型数字交换机系统为背景,提出了全数字音信号和多频互控信号的设计方法。讨论了电路原理、编码方式,电平设计和脉冲信号的时序关系。最后给出了电原理图和试验数据结果。

摘要：本文提出了一种用于手写体汉字识别的多级神经网络结构（Ｍｕｌｔｉ－ｓｔａｇｅＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＭＮＮＡ）模型。在该模型中，我们将多个神经网络和不同的特征提取方法有机地集成在一起而构成一个完整的模式识别系统。我们讨论了设计ＭＮＮＡ的一般原理，并提出了一个基于多层前馈神经网络的三级结构的手写体汉字识别实验系统。三种不同的特征提取方法被应用于各级子系统之中。对１００个汉字１５０００个样本的实验我们得到了９９．３４％的识别率，０．３６％的拒识率和０．３％的误识率。

摘要：本文讨论了人工神经网络技术在语音压缩编码方面的应用,提出了一种用Kohonen网络实现语音多脉冲激励分析模型的矢量量化方法。该方法将参数分析和量化编码熔为一体,和传统的先分析、后量化方法相比较,具有许多优良的特性,如全并行处理、过程简化等。本文针对语音多脉冲激励模型,提出了量化网络的结构和学习规则,并将此方法和传统方法进行了比较。最后对网络的压缩性能进行了计算机模拟,结果表明应用人工神经网络进行语音信源的压缩是切实可行的。

摘要：对于连续型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型的平衡态特征，目前人们已经得到了很多富有意义的成果，本文说明，连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型的大部分结论都可以推广到连续双向联想记忆（ＢＡＭ）模型，我们重点讨论了平衡态条件、渐近稳定性以及围绕一稳定平衡点的吸引域等问题，所得到的结论对于ＢＡＭ的设计和应用都是很有意义的。

摘要：本文提出了一种适用于孤立字识别的基于基因算法的时间规正算法；详细讨论了其中一些关键技术，如编码方法、适应度技术、基因操作子设计等。该算法可弥补动态时间规划（ＤＴＷ）的某些不足：（１）使距离归一化因子ＭΦ与实际路径相关，这使不同路径的比较更合理；（２）以自然方式提供多条最佳规划路径。建立了试验数据库，在试验结果的基础上提出了算法性能分析模型：模板间距离遵循正态分布．通过与ＤＴＷ及串行多路径搜索法的性能进行比较，结果表明基因时间规正算法具有明显的识别优势。

摘要：本文对傅立叶神经网络进行了系统的分析，提出了一种降低其运算量的方法，这种方法对于程序设计和硬件实现都具有一定的参考价值．

摘要：本文介绍了一种利用自适应信号增强技术检测并跟踪视觉诱发电位的新方法，自适应信号增强器有两个输人端，其主通道输人为带噪声的原始记录；参考输人需经设计使系统产生最佳性能，我们用移动窗口平均法形成动态参考输人，使系统具备较好的跟踪能力实验表明，利用这种方法可以检测到单一记录的视觉诱发电位信号，并能获得信号随时间变化的轨迹。