本书是一部将模糊逻辑与神经网络进行结合研究的论著，介绍了作者近5年的研究成果。全书分五篇，内容包括：智能模拟中的模糊逻辑和神经网络，模糊命题逻辑，神经网络概念和系统理论，模糊系统，神经网络系统。

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第一篇 语音信号处理基础 第一章 绪论 1.1 语音信号处理概述 1.2 语音信号处理的发展概况 1.3 本书的内容 第二章 语音信号处理的基础知识 2.1 概述 2.2 语音产生的过程 2.3 语音信号的特性 2.4 语音信号产生的数字模型 2.5 语音感知 第二篇 语音信号分析 第三章 语音信号的时域分析 3.1 概述 3.2 语音信号的数字化和预处理 3.3 短时能量分析 3.4 短时过零分析 3.5 短时相关分析 第四章 语音信号的短时傅里叶分析 4.1 概述 4.2 短时傅里叶变换 4.3 短时傅里叶变换的取……

这本书在国内已经绝版。目录如下 Introduction Dorit S. Hochbaum 0.1 What can approximation algorithms do for you: an illustrative example 0.2 Fundamentals and concepts 0.3 Objectives and organization of this book 0.4 Acknowledgments I Approximation Algorithms for Scheduling Leslie A. Hall 1.1 Introduction 1.2 Sequencing with Release Dates to Minimize Lateness 1.2.1 Jacksons rule 1.2.2 A simple 3/2-approximation algorithm 1.2.3 A polynomial approximation scheme 1.2.4 Precedence constraints and preprocessing 1.3 Identical parallel machines: beyond list scheduling 1.3.1 P|rj,prec|Lmax:: list scheduling revisited 1.3.2 The LPT rule for P‖Cmax 1.3.3 The LPT rule for P|rj|Cmax 1.3.4 Other results for identical parallel machines 1.4 Unrelated parallel machines 1.4.1 A 2-approximation algorithm based on linear programming 1.4.2 An approximation algorithm for minimizing cost and makespan 1.4.3 A related result from network scheduling 1.5 Shop scheduling 1.5.1 A greedy 2-approximation algorithm for open shops 1.5.2 An algorithm with an absolute error bound 1.5.3 A 2 E -approximation algorithm for fixed job and flow shops 1.5.4 The general job shop: unit-time operations 1.6 Lower bounds on approximation for makespan scheduling 1.6.1 Identical parallel machines and precedence constraints 1.6.2 Unrelated parallel machines 1.6.3 Shop scheduling 1.7 Min-sum Objectives 1.7.1 Sequencing with release dates to minimize sum of completion times 1.7.2 Sequencing with precedence constraints 1.7.3 Unrelated parallel machines 1.8 Final remarks 2 Approximation Algorithms for Bin Packing: A Survey E. G. Coffman, Jr., M. R. Garey, and D. S. Johnson 2.1 Introduction 2.2 Worst-case analysis 2.2.1 Next fit 2.2.2 First fit 2.2.3 Best fit, worst fit, and almost any fit algorithms 2.2.4 Bounded-space online algorithms 2.2.5 Arbitrary online algorithms 2.2.6 Semi-online algorithms 2.2.7 First fit decreasing and best fit decreasing 2.2.8 Other simple offline algorithms 2.2.9 Special-case optimality, approximation sche

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