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人工智能赋能高校教育评价改革的路径梗阻与破解策略
1
作者 李果 罗雅暄 陈伟 《高科技与产业化》 2026年第1期38-41,共4页
随着人工智能技术在高等教育领域的深入应用,高校教育评价正在经历由“管理”向“治理”的深层转变。AI为过程性评价、增值性评价和多元主体协同提供了新的技术基础,但在制度、主体、技术与价值层面仍面临多种制约。制度层面的路径依赖... 随着人工智能技术在高等教育领域的深入应用,高校教育评价正在经历由“管理”向“治理”的深层转变。AI为过程性评价、增值性评价和多元主体协同提供了新的技术基础,但在制度、主体、技术与价值层面仍面临多种制约。制度层面的路径依赖和数据权属模糊,使评价体系难以适应智能化场景;主体之间的权责不清、信任不足削弱了AI评价的参与基础;数据孤岛、算法偏见和可解释性不足等技术难题,进一步加剧了评价结果的不确定性;同时,技术效率导向与教育人文价值之间也存在内在张力。针对上述问题,本文提出构建弹性制度框架、重塑协同治理机制、完善敏捷技术治理体系以及培育信任文化氛围等策略,以期为高校教育评价改革提供可行路径。研究认为,只有在制度、技术与价值协同推进的前提下,AI赋能才能真正促进教育评价的公平性与发展性,实现对高校治理现代化的支撑。 展开更多
关键词 人工智能 高校教育评价 算法审计 协同治理
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基于哈希算法的企业级系统数据脱敏系统设计
2
作者 王昭天 《移动信息》 2026年第2期148-150,共3页
企业级系统在应对高强度隐私保护要求时,普遍采用基于哈希算法的数据脱敏机制,以满足精度控制、规则调度与行为审计等多重需求。文中构建了基于哈希算法的数据脱敏系统,设计了数据接入、字段识别、规则映射、脱敏计算与行为审计模块,形... 企业级系统在应对高强度隐私保护要求时,普遍采用基于哈希算法的数据脱敏机制,以满足精度控制、规则调度与行为审计等多重需求。文中构建了基于哈希算法的数据脱敏系统,设计了数据接入、字段识别、规则映射、脱敏计算与行为审计模块,形成了字段级标签解析、策略动态调度、结果可追溯的一体化流程,并通过测试验证了系统在处理时延、并发能力与审计性能方面的适应性。 展开更多
关键词 哈希算法 数据脱敏 企业级系统 行为审计
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技术黑箱与规则重构:刑事诉讼中深度伪造证据的审查困境及路径选择
3
作者 潘金贵 杨洪彬 《辽宁公安司法管理干部学院学报》 2025年第4期69-78,共10页
随着生成式人工智能技术的快速发展,深度伪造技术在刑事诉讼中的滥用对传统证据审查体系构成严峻挑战。技术黑箱特性导致证据真实性存疑、算法与司法审查权的结构性冲突以及现行法律规范与技术发展的脱节。深度伪造证据通过高度仿真的... 随着生成式人工智能技术的快速发展,深度伪造技术在刑事诉讼中的滥用对传统证据审查体系构成严峻挑战。技术黑箱特性导致证据真实性存疑、算法与司法审查权的结构性冲突以及现行法律规范与技术发展的脱节。深度伪造证据通过高度仿真的视听内容突破传统伪证识别逻辑,引发真实性审查标准模糊、技术依赖症加剧司法权让渡、证明责任分配失衡及证据链断裂等系统性风险。为应对上述风险挑战,亟须构建“制度—技术”协同治理框架:推动深度伪造技术专项立法,确立高风险场景下的强制标识与溯源义务;设计分层式审查模式,强化生成环境日志备案与算法透明度要求;创新证明责任分配机制,建立“技术质疑触发举证转移”规则;完善人工智能服务商行业规范,实施全链条算法审计制度;引入专家辅助人与技术调查官协同审查机制,弥补司法技术认知鸿沟。 展开更多
关键词 深度伪造 证据审查 技术黑箱 算法审计
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新时代审计法治思维的理论内涵与实践运用 被引量:7
4
作者 郑国洪 赵磊磊 《审计与经济研究》 北大核心 2025年第1期16-23,共8页
现代审计制度建设和审计理论研究亟须重视法治思维的引入和运用,尤其是在国家审计领域。新时代背景下,审计法治思维具有更为丰富的内涵特征,可以从国家审计的政治逻辑、文化意义和改革范式三个方面加以理解和把握。作为审计法治思维的... 现代审计制度建设和审计理论研究亟须重视法治思维的引入和运用,尤其是在国家审计领域。新时代背景下,审计法治思维具有更为丰富的内涵特征,可以从国家审计的政治逻辑、文化意义和改革范式三个方面加以理解和把握。作为审计法治思维的重要方面,“法治改革观”要求妥善处理审计改革与审计法治之关系,将重要的审计改革事项纳入法治轨道。根据这一要求,数字化时代“算法审计”“数据安全审计”的兴起和数字化审计新模式的形成,应当得到审计法治的充分回应;审计管理体制改革的地方试点应当通过全国人大的授权机制获得更多的合法性支撑,以规避改革的失范风险。 展开更多
关键词 审计法治 审计文化 数字化审计 算法审计 数据安全审计 审计管理体制
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数字平台算法审计:现实理据、客观挑战与关键进路 被引量:5
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作者 贺勇 李佳蔚 刘筱祎 《南京审计大学学报》 北大核心 2025年第2期10-20,共11页
数字平台是数字经济的主要组织形态,具有公共物品属性。作为数字平台核心技术的算法在推动数字平台飞速发展的同时也伴生诸多算法风险。数字平台发展和规范的现实冲突以及数字技术创新和异化的现实矛盾亟需构建完善的数字治理体系。算... 数字平台是数字经济的主要组织形态,具有公共物品属性。作为数字平台核心技术的算法在推动数字平台飞速发展的同时也伴生诸多算法风险。数字平台发展和规范的现实冲突以及数字技术创新和异化的现实矛盾亟需构建完善的数字治理体系。算法治理是数字治理的核心子体系,而算法审计又是算法治理的重要工具,对治理数字平台的负外部性,促进数字经济健康发展意义重大。开展数字平台算法审计存在的客观挑战包括细化算法安全指引及评估标准,平衡算法商业性、创新性和可审性的关系,创新多层次立体化协同治理机制,做好事中监管和事后问责的衔接等。开展数字平台算法审计的关键进路在于,明确算法审计的法律地位,制定算法审计执业准则和职业规范,构建国家审计主导、内部审计日常监督和社会审计鉴证的多主体协同治理机制,完善算法审计结果公开渠道,培养复合型算法审计人才等。研究数字平台算法审计对构建我国审计学自主知识体系有重要价值。 展开更多
关键词 数字经济 数字平台 算法风险 算法审计 数字治理 算法治理 审计监督 数据安全 中国审计学自主知识体系
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大模型生成内容的“标题党”特征研究——基于DeepSeek的实证分析
6
作者 徐红妹 陈佩芬 李亮 《信息传播研究》 2025年第6期44-53,共10页
聚焦国产大模型DeepSeek,采用算法审计方法,对其生成新闻标题的“标题党”特征倾向进行实证考察。研究基于CRISPE提示框架,构建了包含基础检测、风险激发与伦理规制的双层分析模型,通过对978篇微信公众号文章进行人机对比与多轮提示词测... 聚焦国产大模型DeepSeek,采用算法审计方法,对其生成新闻标题的“标题党”特征倾向进行实证考察。研究基于CRISPE提示框架,构建了包含基础检测、风险激发与伦理规制的双层分析模型,通过对978篇微信公众号文章进行人机对比与多轮提示词测试,分析了共计4890个标题样本,系统量化了提示词对模型生成风格的框架效应。实证结果显示在基础提示下,DeepSeek生成的标题中有41.92%呈现“标题党”特征,虽证实模型内化了流量导向风格,但相比人类作者(48.88%)表现更为克制;同时,提示词对模型输出具有显著调控作用,限制性指令可使“标题党”数量骤降88.4%。研究还证实了提示词作为“伦理阀门”的有效性,表明通过构建标准化的提示词伦理框架,能够实现对生成式内容的主动规制,为人工智能时代的新闻伦理治理提供了实证依据与实践路径。 展开更多
关键词 生成式人工智能 标题党 算法审计 大模型
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从价值定位到制度建构:数字时代算法审计制度的路径探析 被引量:2
7
作者 雷刚 孙国敏 《甘肃理论学刊》 2025年第3期75-84,共10页
数字时代下,算法技术已成为推动社会进步和经济增长的重要驱动力,在推动社会发展的同时不可避免地会引发算法风险,算法审计作为规制算法风险的有效手段,有必要对其进行制度建构。在制度价值上,算法审计有利于揭开算法黑箱、规制算法操... 数字时代下,算法技术已成为推动社会进步和经济增长的重要驱动力,在推动社会发展的同时不可避免地会引发算法风险,算法审计作为规制算法风险的有效手段,有必要对其进行制度建构。在制度价值上,算法审计有利于揭开算法黑箱、规制算法操纵、抑制算法歧视与防范信息茧房。同时,算法审计有助于促进算法透明、监督算法权力、促进算法公平和助推算法向善。然而,算法审计制度面临法律规范体系化布局发展滞后、审计主体缺失、审计内容尚未明确以及算法审计与算法问责的衔接机制不畅等现实困境。因此,应当推动算法审计法律依据体系化布局、建立多元主体审计机制、厘清算法审计内容、实现算法审计与算法问责的对应耦合,以此来回应算法多元治理的现实需要。 展开更多
关键词 算法审计 数字时代 算法风险 算法治理 算法问责
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国家学生体质健康标准测试数据审核:异常检测算法优选与实证探索
8
作者 高峰 董东 刘俊成 《体育科学研究》 2025年第2期59-70,78,共13页
异常检测技术可辅助审核员快速筛查数据集中的潜在异常,但不同算法存在适用场景的局限性。以大学生国家学生体质健康标准测试(NSPFS)数据集为实证研究对象,从算法优选与可视化的角度探究单变量和多变量异常检测方法的适用性。基于6个基... 异常检测技术可辅助审核员快速筛查数据集中的潜在异常,但不同算法存在适用场景的局限性。以大学生国家学生体质健康标准测试(NSPFS)数据集为实证研究对象,从算法优选与可视化的角度探究单变量和多变量异常检测方法的适用性。基于6个基准数据集,采用元学习推荐工具和接受者操作特性曲线下面积完成算法优选。结果显示:1.5IQR单变量检测可辅助审核员发现单项异常审核线索;IForest算法适用于大规模NSPFS数据中异常点识别;学校异常评分排序和分组散点矩阵图可为无监督IForest筛查结果提供可视化解释。可见,IForest与1.5IQR相结合的异常检测可辅助审核员快速筛查NSPFS数据中的异常个体和高风险学校,为基于计算机辅助技术的交互式NSPFS数据审核框架的构建提供实证支撑。 展开更多
关键词 国家学生体质健康标准测试 数据审核 异常检测 隔离森林 算法优选 可视化
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算法规制的路径转向:基于元规制理论的算法审计 被引量:1
9
作者 杨永兴 《中国海洋大学学报(社会科学版)》 2025年第5期104-115,共12页
算法技术加速演变,呼唤算法规制迭代升级。基于敏捷治理、场景规制、适应型治理、回应型规制等理论衍生出的个体赋权、算法透明、“以技治技”等传统算法规制工具不仅引发了规制主体与规制受体之间的冲突,还难以因应生成式人工智能算法... 算法技术加速演变,呼唤算法规制迭代升级。基于敏捷治理、场景规制、适应型治理、回应型规制等理论衍生出的个体赋权、算法透明、“以技治技”等传统算法规制工具不仅引发了规制主体与规制受体之间的冲突,还难以因应生成式人工智能算法带来的规制挑战。而基于元规制理论开展的算法审计作为一种反身性动力机制,可以有效弥补传统算法规制工具的功能缺陷,协调算法规制范畴内各方利益冲突,并有助于破解算法安全与算法发展的统筹治理困境。因此,元规制理论指导下的算法审计应成为我国算法规制发展的应然方向。在参考域外立法经验的基础上,结合传统审计学领域的审计实践,未来我国算法审计的规范构造可考虑围绕算法审计的审计原则、审计主体、审计方法、审计内容、审计效力等几个方面具体展开。 展开更多
关键词 算法 算法规制 算法审计 算法规范
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生成式人工智能存在认知非正义吗?——基于算法抓取审计的实证分析
10
作者 杨正 蒋应頔 屠迪娜 《自然辩证法研究》 北大核心 2025年第10期93-102,共10页
生成式人工智能(GenAI)作为一种认知技术是否存在认知非正义?这一问题在近年来已然成为技术哲学界关注的重点问题之一。但现有研究大多从应然层面出发对这一问题进行推断,缺乏必要的实证研究予以佐证。对此,通过面向ChatGPT、DeepSeek... 生成式人工智能(GenAI)作为一种认知技术是否存在认知非正义?这一问题在近年来已然成为技术哲学界关注的重点问题之一。但现有研究大多从应然层面出发对这一问题进行推断,缺乏必要的实证研究予以佐证。对此,通过面向ChatGPT、DeepSeek、文心一言三个通用型GenAI工具对于特定科学内容评价的算法抓取审计分析,结果表明GenAI的确存在明显且普遍的认知非正义情况,且不同平台间差异显著。其认知非正义均偏向于特定维度,即论证非正义维度。这一结果以实证社会科学的实然范式补充了当前对于人工智能认知的应然分析视角,并为理解与优化GenAI认知非正义情况提供了必要的证据基础与路径可能。 展开更多
关键词 认知非正义 生成式人工智能 算法审计 论证非正义
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构建风险分级导向的人工智能系统备案制度
11
作者 郭雨婷 《东方法学》 北大核心 2025年第6期84-98,共15页
算法透明治理的需要催生了我国算法备案制度。要确保算法备案制度真正落地生根,不仅需要坚实的理论基础作为支撑,更需要回归备案文本进行实践反思,优化制度设计。算法备案制度已实现了生成合成类算法的独立以及检索过滤类算法的拆分两... 算法透明治理的需要催生了我国算法备案制度。要确保算法备案制度真正落地生根,不仅需要坚实的理论基础作为支撑,更需要回归备案文本进行实践反思,优化制度设计。算法备案制度已实现了生成合成类算法的独立以及检索过滤类算法的拆分两大重要转变,但是目前类型化的算法备案制度面临类型难以界分、与生成式人工智能备案范围的重叠以及备案信息质量难以保障的治理难题。对此,未来我国应以风险为导向,从类型化算法备案逐步转向风险分级人工智能系统备案,并基于包容审慎的监管理念制定一套科学、合理的运行机制,包括完善备案填报指导机制、健全备案审核与责任机制、实行备案继承机制等,以保障备案制度良好运行。 展开更多
关键词 算法备案 算法透明 人工智能治理 算法审计 备案继承 风险分级
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AI如何想象中国?——大模型生成中国场景的算法审计研究
12
作者 蓝星宇 潘知静 +1 位作者 赵韦奕 王柏然 《新媒体与网络》 2025年第4期23-40,共18页
随着生成式人工智能的快速发展,文生图模型已成为文化再现与建构的重要媒介。但是,其有时会携带刻画失真、文化偏见与刻板印象,引发社会担忧。目前,针对文生图模型的算法审计研究多聚焦性别、种族维度,对地缘文化,尤其是非西方文化的探... 随着生成式人工智能的快速发展,文生图模型已成为文化再现与建构的重要媒介。但是,其有时会携带刻画失真、文化偏见与刻板印象,引发社会担忧。目前,针对文生图模型的算法审计研究多聚焦性别、种族维度,对地缘文化,尤其是非西方文化的探讨尤为匮乏。研究采用众包审计的方法,选取6个文生图大模型,招募中国用户评估模型在绘制中国场景时的表现。发现大模型生成中国场景时,主要会出现元素错误、文化误读与风格滤染三类问题。对比来看,西方模型在西方化呈现、片面化叙事、夸张化呈现等问题上更为突出,且客观的事实性错误更多。为文生图大模型的研究贡献了关于中华文化的实证数据,以期为优化跨文化场景下人工智能应用提供参考。 展开更多
关键词 AI偏见 文生图大模型 算法审计 生成式人工智能
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融合EM和AP算法的医院财务审计数据挖掘技术研究
13
作者 黄海兰 《微型电脑应用》 2025年第7期91-95,共5页
随着医疗事业的发展和信息技术的进步,医院财务审计面临着数据量大、复杂性高和管理效率提升的挑战。结合数据库技术和数据挖掘算法,运用期望最大化(EM)和近邻传播(AP)算法,以提升医院财务审计的效率和准确性。综合审查医院信息系统,建... 随着医疗事业的发展和信息技术的进步,医院财务审计面临着数据量大、复杂性高和管理效率提升的挑战。结合数据库技术和数据挖掘算法,运用期望最大化(EM)和近邻传播(AP)算法,以提升医院财务审计的效率和准确性。综合审查医院信息系统,建立数据分析框架。研究结果表明,所提算法有94.26%的准确率和93.41%的召回率,F 1值为88.59%,算法在56.77 s内快速收敛,稳定性达93.17%。对于10万元以下的住院费用,算法预测与实际高度一致,而对超过20万元的费用,算法成功筛选出17条需进一步审查的记录,表明所提在识别异常财务审计方面的有效性。所提算法不仅提升了医院财务审计的准确性和效率,也为医疗机构提供了一种强有力的风险管理和内部控制工具,具有重要的实践意义和应用价值。 展开更多
关键词 EM算法 计算机审计技术 医院财务系统 异常财务
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基于分布式机器学习算法的科研审计系统安全漏洞识别方法
14
作者 李俊奕 肖亚纳 《兵工自动化》 北大核心 2025年第6期48-51,81,共5页
为解决科研审计系统存在安全性较差、精确率和召回率较低等问题,设计一种基于分布式机器学习算法的科研审计系统安全漏洞识别方法。采集科研审计系统用户数据,对用户节点数据进行分簇,并引入k近邻算法(k-nearest neighbor,KNN)概念建立... 为解决科研审计系统存在安全性较差、精确率和召回率较低等问题,设计一种基于分布式机器学习算法的科研审计系统安全漏洞识别方法。采集科研审计系统用户数据,对用户节点数据进行分簇,并引入k近邻算法(k-nearest neighbor,KNN)概念建立科研审计系统网络分布式结构模型,将具有代表性和多样性的安全漏洞特征进行组合并分类,基于分布式机器学习算法在实际应用中进行安全漏洞识别。通过2种传统的安全漏洞识别方法进行对比。结果表明:该方法可以识别不同类型的安全漏洞,且准确率、精确率和召回率都有提高。 展开更多
关键词 分布式机器学习算法 科研审计系统 安全漏洞识别 分布式结构模型 安全漏洞特征
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聚类分析算法在电费发行审计中的应用
15
作者 郑腾霄 刘伯宇 阴皓 《科学与信息化》 2025年第3期50-52,共3页
随着信息化技术的快速发展,电力系统也加快了电网信息系统建设的步伐,建立起各种业务应用系统。其中包括数字化审计相关的应用系统,但是面临如此多的业务数据,审计人员即使使用了数字化手段,效率提高也有限。本文针对该问题,基于电费发... 随着信息化技术的快速发展,电力系统也加快了电网信息系统建设的步伐,建立起各种业务应用系统。其中包括数字化审计相关的应用系统,但是面临如此多的业务数据,审计人员即使使用了数字化手段,效率提高也有限。本文针对该问题,基于电费发行业务,提出一种聚类分析算法,将疑似审计疑点的问题数据进行聚类,然后再使用数字化审计相关应用系统进行审计业务的开展,极大提高了审计人员的工作效率。 展开更多
关键词 数字化审计 聚类算法 电费发行
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基于决策树算法和BP神经网络的财经单位审计预警研究
16
作者 付艳平 《贵阳学院学报(自然科学版)》 2025年第4期79-83,89,共6页
为提升财经单位审计预警的时效性与准确性,构建基于改进决策树算法与反向传播神经网络的审计预警模型。首先,采用基于动态采样与欠采样集成算法(DSB)解决审计数据的类别不平衡问题,实现资金滚动预算的规则划分;其次,利用改进的优化策略... 为提升财经单位审计预警的时效性与准确性,构建基于改进决策树算法与反向传播神经网络的审计预警模型。首先,采用基于动态采样与欠采样集成算法(DSB)解决审计数据的类别不平衡问题,实现资金滚动预算的规则划分;其次,利用改进的优化策略提升BP神经网络在资金控制审计中的收敛效率与分类性能。对比实验表明,所提模型在综合性能指标上优于遗传算法优化反向传播神经网络与人工蜂群算法优化反向传播神经网络等算法,F1值约为0.882,特征选择准确度约为0.950;同时在计算效率方面保持优势,平均采样时间约4.91秒、训练时间约9.78秒。研究结果说明,该模型能够在兼顾可解释性的同时增强对风险样本的识别能力,可为财经单位风险监测、审计资源配置与决策支持提供量化工具。 展开更多
关键词 决策树算法 BP神经网络 财经单位 审计预警 风险管理
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基于DBSCAN聚类与Apriori关联分析的渠道套利识别研究
17
作者 黄俊豪 黄邦夏 +1 位作者 乔植 许琦 《数字通信世界》 2025年第4期61-63,共3页
本文提出了一种基于DBSCAN聚类与Apriori关联分析的识别方法,用于检测单渠道套利和渠道合作套利行为。首先,通过结巴分词和规则文本分词处理订购数据,形成结构化数据。然后,利用DBSCAN聚类算法对相似用户进行分组,计算渠道在群组中的权... 本文提出了一种基于DBSCAN聚类与Apriori关联分析的识别方法,用于检测单渠道套利和渠道合作套利行为。首先,通过结巴分词和规则文本分词处理订购数据,形成结构化数据。然后,利用DBSCAN聚类算法对相似用户进行分组,计算渠道在群组中的权重,以识别套利渠道。此外,基于Apriori算法对入网用户进行关联分析,构建距离矩阵并设定用户可能在渠道办理业务的距离,计算用户在渠道上办理业务概率以判断合作套利渠道。相比传统审计方法,该方法优化了审计流程,提高了审计效率和准确性,确保了企业渠道的合规性和健康发展。 展开更多
关键词 套利识别 聚类算法 DBSCAN 文本分词 关联分析 APRIORI 审计方法
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大型企业海量审计数据自动纠偏算法模型设计
18
作者 胡璟懿 匡尧 +2 位作者 陈识 刘莹 杨士祺 《信息技术》 2025年第10期160-165,共6页
由于大型企业交易数据时刻在变化,其审计数据通常是实时或近实时生成和更新的,导致在审计数据纠正时计算样本数据与待处理数据间的相似性检测阈值计算难度较大。为此,设计一种新的审计数据自动纠偏算法模型。辨识对海量审计数据中的异... 由于大型企业交易数据时刻在变化,其审计数据通常是实时或近实时生成和更新的,导致在审计数据纠正时计算样本数据与待处理数据间的相似性检测阈值计算难度较大。为此,设计一种新的审计数据自动纠偏算法模型。辨识对海量审计数据中的异常数据,利用插值计算方法关联待修正数据与样本数据,计算出样本数据与待修正数据间的相似性检测阈值。结合数据偏差特征的信息增益与增益率,计算数据偏差的修正因子。基于此,采用改进适应度遗传算法构建审计数据自动纠偏算法模型,实现审计数据的自动纠偏。实例应用结果表明,应用所提方法对企业审计数据完成纠偏,纠偏残差值更小。 展开更多
关键词 审计数据 自动纠偏 算法模型 相似性检测阈值 插值计算方法
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基于声音定位和听觉掩蔽效应的语音分离研究 被引量:16
19
作者 赵鹤鸣 葛良 +1 位作者 陈雪勤 俞一彪 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期158-160,共3页
人耳具有在嘈杂环境中将感兴趣的语言信息提取出来的能力 ,而双耳听觉特性有助于这种能力的加强 .据此本文提出了一种基于声音定位和听觉掩蔽效应的混叠语音分离方法 .根据声音到达双耳的时间差和强度差在时频域内确定相应的掩蔽系数 ,... 人耳具有在嘈杂环境中将感兴趣的语言信息提取出来的能力 ,而双耳听觉特性有助于这种能力的加强 .据此本文提出了一种基于声音定位和听觉掩蔽效应的混叠语音分离方法 .根据声音到达双耳的时间差和强度差在时频域内确定相应的掩蔽系数 ,该系数是二值的 ,以直接去除干扰信号 ,保留有用信号并达到语音分离的目的 .实验表明 ,本文提出的方法是有效的 .该方法不仅适用于混叠语音为浊音情形 ,对清音的情况同样适用 ,因而比基于基音提取的语音分离方法的适用范围更广 . 展开更多
关键词 双耳时间差 双耳强度差 声音定位 语音分离 掩蔽效应
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数据挖掘在审计信息分析中的应用 被引量:12
20
作者 王忠 武哲 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2005年第2期167-169,193,共4页
介绍了应用数据挖掘实现审计数据总体分析流程,并提出了一种应用模糊神经网络与遗传算法相结合的方法来解决在海量数据条件下的审计数据的总体分析问题。
关键词 海量数据 计算机审计 数据挖掘 模糊神经网络 遗传算法 审计数据 总体分析
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