发布时间：
会计学硕士毕业论文参考文献「汇总」
参考文献是在学术研究过程中，对某一著作或论文的整体的参考或借鉴。征引过的文献在注释中已注明，不再出现于文后参考文献中。下面三我为大家整理的会计学硕士毕业论文参考文献，仅供参考!
会计学硕士毕业论文参考文献一
[1] William Beaver ， Financial Ratios as Predictors of Failure [J] ， Journal ofAccounting Research，1966，2：71-111
[2] Altman, Ratios，Discriminant Analysis and Prediction of CorporateBankruptcy[J]，Joural of Finance，1968，9：3-5
[3] Altman，E. Haldeman，，Zeta analysis：A New Model to IdentifyBankruptcy Risk of Corportions[J]，Journal of Banking &Finance，1977，9：29-54
[4] Aziz，，，Bankruptcy Prediction- AnInvestigation of CashFlow Based Model[J]，Journal of Management Studies，1988，9：419- 437
[5] Green ，The Impact of The Quality of Earnings on The Valuation Relevance ofCash
[6]吴世农，卢贤义，我国上市公司财务困境的预测模型研究[J]，经济研究，2001，6：46-55
[7]章之旺，现金流量信息含量与财务困境预测[J]，现代财经，2004，8：26-31
[8]周娟，王丽娟，基于现金流量指标的财务危机预警模型分析[J]，财会通讯，2005，12：107-119
[9]梁飞媛，基于现金流的财务危机预警指标体系初探[J]，贵州财经学院学报，2005，4：44-47
[10]简燕玲，企业偿债能力分析与安全经营[J]，财经问题研究，2005，5：87-90
[11]张玮，企业财务风险预警模型构建中现金流量分析法的运用，2007，6：40-45
[12]聂丽洁，赵艳芳，高一帆，基于现金流的财务危机预警指标体系构建研究—基于我国制造业上市公司数据[J]，经济问题，2011，3：108-112
[13]朱卫东，李朝阳，吴勇，ST公司现金流量特征分析—基于2003-2010年首次ST公司[J]，会计之友，2011，9：81-84
[14]秦志敏，我国上市公司财务预警变量选择研究[D]，东北财经大学博士学位论文，2012，32-56
[15]鲁爱民，财务分析(第二版)[M]，北京：机械工业出版社，2008，121-132
[16]景欣，机械制造业上市公司财务预警研究[D]，北方工业大学硕士学位论文，2010，16-19
[17]刘娅，企业现金流量预警系统研究[D]，西南财经大学硕士学位论文，2009，32-34
[18]何晓群，多元统计分析(第三版)[M]，北京：中国人民大学出版社，2012，143-154
[19]曹金臣，企业现金流量与财务风险—基于配对上市公司年报数据的实证研究[J]，财会通讯，2013，5：70-73
[20]杨玉秀，企业财务预警模型的比较分析[J]，财会月刊，2004，B11：44-45
[21]中国注册会计师协会，财务成本管理[M]，北京：中国财政经济出版社，2013，31-55
[22]祝美芳，我国装备制造业上市公司财务预警研究[D]，哈尔滨工程大学硕士学位论文，2011，47-50
[23]简燕玲，向阳，统计估计理论在企业破产预测中的应用[J]，山西统计，1997，5：28-30
[24]郭晶，基于现金流的企业财务预警指标体系的构建[J]，中国集体经济，2014，28：126-127
会计学硕士毕业论文参考文献二
[1]李蕊爱.现代企业成本控制研究[M].北京：中国商业出版社，2010年
[2]爱德华J.布洛切，康H.陈，托马斯W.林.成本管理——经营控制与管理控制[M].北京：华夏出版社，2001年
[3]张鸣，颜昌军.成本战略管理——基于可持续发展研究[M].北京：清华大学出版社，2006年
[4]胡国强，刘小虎，柏思萍.先进制造模式下企业成本管理系统构建研究[M].成都：西南财经大学出版社，2012年
[5]林燕华.精益生产方式下成本管理的`相关问题及对策[J].管理方略，2013(3)
[6]罗文兵，邓明君.论精益运营模式下成本管理框架的构建[J].广东经济管理学院学报，2006(3)
[7]王平心.作业成本计算理论与应用研究[M].大连：东北财经大学出版社，2001年
[8]周瑜.制造企业双层动态成本控制研究[D].哈尔滨工程大学博士学位论文，2012年
[9]魏士银.制造业成本控制方法和实施的探索—基于在PHILIPs公司工作的实践[D].首都经济贸易大学硕士学位论文，2008年
[10]左凤菊.制造业成本控制问题研究—基于目标成本管理的视角[D].天津财经大学硕士学位论文，2010年
[11]刘玉华.电子产品制造企业成本管理研究[D].首都经济贸易大学硕士学位论文，2008年
[12]大野耐一(日)，丰田生产方式[M].中国铁道出版社，2006年
[13]张善刚.精益生产管理在企业中的应用研究[D].北京交通大学硕士学位论文，2010年
[14]池海文.精益生产方式下的成本管理研究[D].暨南大学硕士学位论文，2003年
[15]曹海敏.企业集团公司目标管理和责任预算的思考[J].会汁之友，2008,11
[16]李晋毅.目标成本管理在制造企业中的应用研究[D].山西财经大学硕士学位论文，2011年
[17]范东.我国电子制造企业成本控制管理探讨[D].北京交通大学硕士学位论文，2009年
[18]胡欢.精益成本管理在电子产业的应用探究[D].江西财经大学硕士学位论文，2010年
[19]闫盛囝.纬创力公司精益生产的实施研究[D].山东大学硕士学位论文,2010年
[20]胡志祥.A工厂基于精益生产降低生产成本的研究[D].上海外国语大学硕士学位论文，2014年
[21]吴咙.精益成本管理模式及其启示[J].西北农林科技大学学报(社会科学版)，2004(5)
[22]何云霞.制造企业的全面成本控制系统应用研究[D].上海交通大学硕士学位论文，2007年
[23]郑军.关于我国制造业成本控制的探讨[J].经济与社会发展，2013(3)
[24] Ali Rajabzadeh Ghatari, Mehran Masoomi. Designing a Cost ManagementSystem Using Artificial Intelligence[C]. International Multi-Conference onManagement, Chemical, Environment and Medical Sciences (IMMCEMS'12),November 23-24, 2012 Bangkok (Thailand)
[25] Ficko, M., Drstvensek, I., Brezocnik, M., Bal ic, J.,and Vaupotic,B. Prediction ofTotal Manufacturing Costs for Stamping Tool on the Basis of CAD-Model ofFinished Product[J].
[26] Narong D K. Activity-Based Costing and Management Solutions to TraditionalShortcomings of Cost Accounting[J]. Cost Engineering, 2009, 51(8): 11-22.
[27] Coopper. . Slagmulder . Pagh (1999). Supply Chain Management:More Tlien a New Name for Logistics[J]. The International Journal of LogisticsManagement, Volume 8,Numberl 1 - 14
[28] Creese. Robert C. Cost Management in Lean Manufacturing Enterprises. ACCEInternational Transactions, 2000(l)
[29] Hansen&Mowen Cost Management Cost Management Accounting and ControlSouth-Western College Publishing,1997, 354
[30] James R. Huntzinger. Lean Cost Management Accounting for Lean byEstablishing Flow[M].336 Pages SBN: l-932159-51-7 May 2007
[31] Cooper, Robin and Slagmulder, Regine, Target Costing and Value Engineering ,Productivity Press, Portland OR, 1997
[32] John K Shank Vijay Govindargan, Strategic Cost Management and Its value chainin Hand book of Cost Management 2002 Review, 2001
你的问题解决了吧，我也有同样的问题
计算机网络技术专业毕业论文题目
你是不是在为选计算机网络技术专业毕业论文题目烦恼呢?以下是我为大家整理的关于计算机网络技术专业毕业论文题目，希望大家喜欢!
1. 基于移动互联网下服装品牌的推广及应用研究
2. 基于Spark平台的恶意流量监测分析系统
3. 基于MOOC翻转课堂教学模式的设计与应用研究
4. 一种数字货币系统P2P消息传输机制的设计与实现
5. 基于OpenStack开放云管理平台研究
6. 基于OpenFlow的软件定义网络路由技术研究
7. 未来互联网试验平台若干关键技术研究
8. 基于云计算的海量网络流量数据分析处理及关键算法研究
9. 基于网络化数据分析的社会计算关键问题研究
10. 基于Hadoop的网络流量分析系统的研究与应用
11. 基于支持向量机的移动互联网用户行为偏好研究
12. “网络技术应用”微课程设计与建设
13. 移动互联网环境下用户隐私关注的影响因素及隐私信息扩散规律研究
14. 未来互联网络资源负载均衡研究
15. 面向云数据中心的虚拟机调度机制研究
16. 基于OpenFlow的数据中心网络路由策略研究
17. 云计算环境下资源需求预测与优化配置方法研究
18. 基于多维属性的社会网络信息传播模型研究
19. 基于遗传算法的云计算任务调度算法研究
20. 基于OpenStack开源云平台的网络模型研究
21. SDN控制架构及应用开发的研究和设计
22. 云环境下的资源调度算法研究
23. 异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究
24. OpenFlow网络中QoS管理系统的研究与实现
25. 云协助文件共享与发布系统优化策略研究
26. 大规模数据中心可扩展交换与网络拓扑结构研究
27. 数据中心网络节能路由研究
28. Hadoop集群监控系统的设计与实现
29. 网络虚拟化映射算法研究
30. 软件定义网络分布式控制平台的研究与实现
31. 网络虚拟化资源管理及虚拟网络应用研究
32. 基于流聚类的网络业务识别关键技术研究
33. 基于自适应流抽样测量的网络异常检测技术研究
34. 未来网络虚拟化资源管理机制研究
35. 大规模社会网络中影响最大化问题高效处理技术研究
36. 数据中心网络的流量管理和优化问题研究
37. 云计算环境下基于虚拟网络的资源分配技术研究
38. 基于用户行为分析的精确营销系统设计与实现
39. P2P网络中基于博弈算法的优化技术研究
40. 基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究
41. 基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究
42. 基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现
43. 基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现
44. 基于OpenStack的SDN仿真网络的研究
45. 一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现
46. 基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究
47. 软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究
48. 基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究
49. 基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现
50. 基于SDN的网络流量控制模型设计与研究
51. 《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发
52. 数据挖掘技术在网络教学中的应用研究
53. 移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究
54. 基于SDN的负载均衡节能技术研究
55. 基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计
56. 基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计
57. SDN中面向北向的`控制器关键技术的研究
58. 基于SDN的网络流量工程研究
59. 基于博弈论的云计算资源调度方法研究
60. 基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的研究与实现
61. 一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的研究与实现
62. 基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护
63. 基于SDN的集群控制器负载均衡的研究
64. 基于大数据的网络用户行为分析
65. 基于机器学习的P2P网络流分类研究
66. 移动互联网用户生成内容动机分析与质量评价研究
67. 基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现
68. 面向SDN的流量调度技术研究
69. 基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现
70. 基于移动互联网的智慧校园应用研究
71. 内容中心网络建模与内容放置问题研究
72. 分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究
73. 基于模糊综合评价的P2P网络流量优化方法研究
74. 面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究
75. 虚拟网络映射策略与算法研究
76. 互联网流量特征智能提取关键技术研究
77. 云环境下基于随机优化的动态资源调度研究
78. OpenFlow网络中虚拟化机制的研究与实现
79. 基于时间相关的网络流量建模与预测研究
80. B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现
81. 基于SDN的信息网络的设计与实现
82. 基于网络编码的数据通信技术研究
83. 计算机网络可靠性分析与设计
84. 基于OpenFlow的分布式网络中负载均衡路由的研究
85. 城市电子商务物流网络优化设计与系统实现
86. 基于分形的网络流量分析及异常检测技术研究
87. 网络虚拟化环境下的网络资源分配与故障诊断技术
88. 基于中国互联网的P2P-VoIP系统网络域若干关键技术研究
89. 网络流量模型化与拥塞控制研究
90. 计算机网络脆弱性评估方法研究
91. Hadoop云平台下调度算法的研究
92. 网络虚拟化环境下资源管理关键技术研究
93. 高性能网络虚拟化技术研究
94. 互联网流量识别技术研究
95. 虚拟网络映射机制与算法研究
96. 基于业务体验的无线资源管理策略研究
97. 移动互联网络安全认证及安全应用中若干关键技术研究
98. 基于DHT的分布式网络中负载均衡机制及其安全性的研究
99. 高速复杂网络环境下异常流量检测技术研究
100. 基于移动互联网技术的移动图书馆系统研建
101. 基于连接度量的社区发现研究
102. 面向可信计算的分布式故障检测系统研究
103. 社会化媒体内容关注度分析与建模方法研究
104. P2P资源共享系统中的资源定位研究
105. 基于Flash的三维WebGIS可视化研究
106. P2P应用中的用户行为与系统性能研究
107. 基于MongoDB的云监控设计与应用
108. 基于流量监测的网络用户行为分析
109. 移动社交网络平台的研究与实现
110. 基于 Android 系统的 Camera 模块设计和实现
111. 基于Android定制的Lephone系统设计与实现
112. 云计算环境下资源负载均衡调度算法研究
113. 集群负载均衡关键技术研究
114. 云环境下作业调度算法研究与实现
115. 移动互联网终端界面设计研究
116. 云计算中的网络拓扑设计和Hadoop平台研究
117. pc集群作业调度算法研究
118. 内容中心网络网内缓存策略研究
119. 内容中心网络的路由转发机制研究
120. 学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究
现金流量财务分析毕业论文
在财务会计的学习中，我们通常需要分析一家上市公司的财务状况，下面是关于现金流量财务分析毕业论文，欢迎阅读。
摘要： 随着市场经济的进一步发展，财务管理已成为企业管理的核心问题。通过财务分析，有效利用财务数据信息，实现正确经营决策显得愈加重要。本文根据公司最近几年的现金流量表及相关资料，运用一定的方法对其财务报表进行了详细的分析，经分析发现公司目前面临的财务困难,主要在于负债结构不合理,短期偿债能力不足,此外由于种种原因,使得公司经营活动产生的现金流量净额不足。xxxx年公司通过与银行的合作,适当增加长期借款的比重使上述困难得到了一定的缓解。
关键词： 企业,现金流量,财务分析
1公司简介
海特克液压有限公司是一家活跃于国内外液压行业及相关产品应用领域，集贸易于一体的股份制有限公司。积极引进国内外先进的技术和管理，并同美国SUNNY公司进行了友好的合作。目前公司生产的主要（系列）产品有：叶片泵、内啮合齿轮泵、方向/压力/流量控制阀、比例阀等，并承揽各种液压系统/液压装置的设计和制造。为进一步加强公司的市场竞争力，现对该公司的财务进行分析。
2现金流量表的分析
现金流量的结构分析
现金流量结构分析包括流入结构、流出结构和流入流出比例分析，下面以温州市HTK有限公司xxxx年年报为例加以说明。现金流量表分析的首要任务是分析各项活动谁占主导，如HTK公司现金总流入中经营性流入占，投资流入占，筹资流入占，说明经营活动占有重要地位，筹资活动也是该企业现金流入来源的重要方面。
流入结构分析
由于经营、投资和筹资活动均能带来现金流入，因此，就应着重分析流入结构。在公司经营活动流入中，主要业务销售收入带来的流入占，增值税占，由此反映出该公司经营属于正常。
投资活动的流入中，股利流入为0，投资收回和处置固定资产带来的现金流入占到100%，说明公司投资带来的现金流入全部是回收投资而非获利。
筹资活动中借款流入占筹资流入的，为主要来源；吸收权益资金流入占，为次要来源。
流出结构分析
该公司的总流出中经营活动流出占，投资活动占，筹资活动占。由于公司xxxx年未对股东进行现金分配，故公司现金流出中偿还债务占很大比重，使负债大量减少。经营活动流出中，购买商品和劳务占；支付给职工的以及为职工支付的现金占，税费占，负担较轻，支付的其他与经营活动有关的现金为，比重较大。投资活动流出中权益性投资所支付的现金占，而购置固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金占。筹资流出中偿还本金占,其他为筹资费和利息支出。从以上分析可以看出，该企业的投资活动的现金流出较大，在投资活动的现金流出中，权益性投资又占最大比例，说明该企业的股权扩张较快。
流入流出比例分析
从HTK公司的现金流量表可以看出：
经营活动中：现金流入量万元，现金流出量万元。该公司经营活动现金流入流出比为，表明1元的现金流出可换回元现金流入。此值当然越大越好。
投资活动中：现金流入量万元，现金流出量万元。
该公司投资活动的现金流入流出比为，公司投资活动引起的现金流出较大，表明公司正处于扩张时期。一般而言，处于发展时期的公司此值比较小，而衰退或缺少投资机会时此值较大。
筹资活动中：现金流入量万元，现金流出量万元。
筹资活动流入流出比为，表明还款明显大于借款。如果筹资活动中现金流入系举债获得，同时也说明该公司较大程度上存在借新债还旧债的现象。
作为信息使用者，在深入掌握企业的现金流情况下，还应将流入和流出结构进行历史比较或同业比较，这样可以得到更有意义的结论。
一般而言，对于一个健康的正在成长的公司来说，经营活动现金流量应为正数，投资活动的现金流量应为负数，筹资活动的现金流量应是正负相间的，上述公司的现金流量基本体现了这种成长性公司的状况。
比较分析05年与06年1-6月现金流量表
现金流量表的比较分析
公司xxxx年度经营活动现金流量为负数,主要原因在于：一是补交了往年的应交税金,致使公司xxxx年该项现金流出大幅增加；二是公司进行了产品结构调整,提高了生产工序较长产品的产量,相应的在产品占用资金有较大增加；三是xxxx年以来部分生产原材料的价格有一定程度的上涨,对公司的现金流量状况产生了一定的压力；最后是公司为了保障将来的生产计划,而增加了一定的存货,使公司购买商品支出的现金有较大的增加。
从公司销售商品和提供劳务收到的现金分析,公司xxxx年销售商品和提供劳务产生的现金流入为496,527,元；而同期的主营业务收入为412,903,元,说明公司主营业务产生的现金流入能力较去年有很大改善。另外,公司的产品结构调整今年将会逐步到位,预计今后公司的现金流量情况会逐步好转。
公司xxxx年度经营活动产生的现金流量净额为-86,851,元,公司经营活动产生的现金流量净额为负.xxxx年公司筹资活动产生的现金流量净额为98,540,元,投资活动产生的现金流量净额为-7,064,元,全年公司现金及现金等价物净增加值为4,624,元。从以上数据可以看出,公司全年现金及现金等价物的增加依靠筹资活动中产生的现金流量,此外对于处于发展期的制造业公司而言,投资活动现金净流量为负数属于正常的情况。再从公司销售商品和提供劳务收到的现金分析,公司xxxx年销售商品和提供劳务产生的现金流入为496,527,元,而同期的主营业务收入为 412,903,元,这说明公司主营业务产生的现金流入能力较去年有很大的改善。综上所述,尽管公司自经营活动中产生现金流量净额为负数,但随着产品结构调整的逐步完成,公司将来的经营活动现金流量情况会有所改善。xxxx年1-6月,公司的现金流量状况已得到很大的改善,xxxx年1-6月经营活动现金流量净额为12,531,元,现金及现金等价物净增加额为17,570,元。相信公司的现金流量状况会有进一步的改善。
公司目前面临的财务困难,主要在于负债结构不合理,短期偿债能力不足,此外由于种种原因,使得公司经营活动产生的现金流量净额不足。xxxx年公司通过与银行的合作,适当增加长期借款的比重使上述困难得到了一定的缓解。
偿债能力分析
虽然流动比率、速动比率也能反映资产的流动性或偿债能力，但这种反映有一定的局限性，这是因为真正能用于偿还债务的是现金，现金流量和债务比较可以更好地反映偿还债务的能力。
获取现金的能力是指经营现金净流入和投入资源的比值，投入资源可以是销售收入、总资产，净营运资金、净资产或流通股股权等。
销售现金比率=经营活动现金净流入÷销售额
比如，HTK公司的销售额为27632万元，经营活动现金净流入为1253万元，则：
销售现金比率=1253÷27632=，说明每销售一元，可得到现金元，该比率反映每元销售收入得到的现金流量净额，其数值越大越好。
每股营业现金流量=经营活动现金净流入÷普通股股本
假如HTK公司普通股股本为7500万股，经营现金净流入为1253万元，则，每股营业现金流量=1253÷7500=元/股
这个比率越大，说明企业进行资本支出和支付股利的能力越强，如果企业超过了元/股这一限度，可能就要借款分红了。
全部资产现金回收率，是经营活动和投资活动现金的流入与全部资产的比值，说明企业资产产生现金的能力。
全部资产现金回收率=经营活动现金流量净额÷企业资产总额×100%
假定HTK公司全部资产总额为85000万元，则
全部资产现金回收率=1253÷85000=
如果同行业平均全部资产现金回收率为7%，说明该公司资产产生现金的能力较弱。
现金流量净额的分析
以经营活动产生的现金流量净额的大小推断企业经营活动的有效性及净利润的质量不一定正确。
实务中，很多人习惯将经营活动产生的现金流量净额的大小作为分析评价企业经营活动业绩，甚至净利润质量的主要标准，经营活动产生的现金流量净额的大小，确实与企业的经营活动业绩和所实现的净利润质量存在关联，但这种关联是不直接的，也不一定正相关（有时可能是负相关），关联度的大小则主要取决于不同企业、不同期间、不同经营活动项目的具体资金流转情况。因此，经营活动产生的现金流量净额的大小，用来分析评价企业经营活动的有效性和净利润质量的可靠性在很多情况下并不恰当，为了说明问题，特举例如下：
例：xxxx年度，A公司实现的净利润为1350万元，主营业务收人为14 400万元，销售商品、提供劳务收到的.现金为15600万元，公司没有其他业务收入和支出，也没有预收账款；主营业务成本为10 020万元，购买商品、接受劳务支付的现金为14 630万元，经营活动产生的现金流量净额为-1687万元，xxxx年12月31日比xxxx年12月31日存货净增6091万元（其中付现5190万元）。
从上例，我们可以看出，A公司不但收回了xxxx年度实现营业收入所及的全部现金，而且收回了上年度应收未收的现金1 200万元，公司销售商品、提供劳务收到的现金的状况应当说是很不错的，因此，至少从销售的角度看，公司的经营活动是有效的，所实现的利润质量也比较高。可是，公司经营活动产生的现金流量净额却为-1687万元，也就是说公司通过1年的经营活动，不但没有赚到现金，反而拿出了1687万元用于平衡经营活动所需的资金流。公司经营活动产生的现金流量净额与当年实现的净利润的关系。是负相关的这究竟是怎么一同事呢？通过分析xxxx年12月31日和xxxx年12月31日存货的余额，我们找到了答案：
原来公司是一家处于扩大规模过程中的花卉、苗木企业，花卉、苗木企业的特点是存货的周转期比较长。从播种到花卉、苗木上市销售所需的时间，短的需要6个月，长的则需要1-2年。如果没有足够的存货投入，公司的生产经营将难以为继。A公司xxxx年由于存货购入的现金支出比xxxx年净增了5190万元，这是导致公司经营活动产生的现金流量净额为负数（比所实现的净利润少3 037万元）的主要原因。显然，通过分析，我们可以得出以下结论：A公司xxxx年所实现的净利润已经以现金方式获得了较好的回收，而且为2007年及以后年度的生产经营活动作了必要的准备。因此，从总体上说，公司xxxx年的经营活动是有效的，所实现的净利润的质量也比较高，导致公司xxxx年经营活动产生的现金流量净额为负数的原因是经营活动现金流出的增加（由于购买存货付现引起），而不是经营活动现金流人的减少；且该经营活动现金流出的增加是必要的，符合公司生产经营的实际需要。
通过对上面例子的分析，我们可以认识到：经营活动产生的现金流量净额是一个很重要的财务数据，但这个数据的具体利用，离不开对经营活动产生的现金流量所有项目的具体考察，离不开对资产负债表和利润表的具体复核及对会计报表附注的具体分析。任何将经营活动产生的现金流量净额与其他会计信息割裂开来的做法都是不够恰当的，而要从实际出发，具体问题具体分析；同时，单独披露经营活动产生的现金流量净额，而不加辅助说明，也会影响这一数据的利用，甚至在某些情况下还会产生误导作用。
3结论与探讨
综上论述，我们可以看出，现金流量表在分析企业财务状况时，确实是一个不可多得的工具。在实际操作中，注意现金流量表分析与资产负债表和利润表等财务报表分析相结合，可以更清晰、全面地了解企业的财务状况及发展趋势，了解其与同行的差距，及时发现问题，正确评价企业当前、未来的偿债能力、支付能力，以及企业当前和前期所取得的利润的质量，科学的预测企业未来财务状况，为报表使用者做出决策提供正确的依据。
参考文献：
[1]欧阳光中. 项红周.《财务报表分析》
[2]郑兴华. 河北省廊坊市畜牧水产局
[3]刘晓庆 .《现金流量表及其相关信息的利用》
[4]陈光和.《简要合并现金流量表》
[5]陈勇鑫.《现金流量表的分析与应用》
[6]应坦胜.《偿债能力分析与应用》
[7]张林 .《刍议现金流量表的结构分析》
[8]黄奕格 .《先进流量表财务分析的意义及结构和偿债能力分析》
[9]赵飞.《如何分析现金流量表》
[10]肖笑.《如何运用现金流量表分析企业的财务状况》
满意回答现金流量作为一项重要的财务信息，已成为全国会计制度与国际接轨改革过程中的重要举措。在市场经济条件下，现金流量在很大程度上决定着企业的生存和发展能力。因此，现金流量信息在企业经营和管理中日益受到财务理财人员的关注。目前，公立医院的财务报表中尚未有此项财务信息，这无疑是一种缺憾。对于资产总额、医疗业务收入上千万元、上亿元的公立医院来讲，更有必要进行现金流量表的编制和分析。二、公立医院现金流量分析的应用1.分析现金流动原因，掌握资金合理走向。通过分析公立医院医疗营运活动、投资活动和融资活动的现金流量，了解公立医院当期现金流入、流出的原因，知道现金从哪里来，又流到哪里去。合理的现金流量结构，是公立医院正常运作的重要标志。一般正常的现金流入主要是医疗营运活动产生的。如果某个会计期间现金流入主要是投资活动，甚至是融资借款所取得，那就要进行深入地跟踪分析现金流出的原因。2.用现金流量衡量业务收支结余的准确与真实。由于公立医院是依据权责发生制和收入与成本、费用配比原则，作为其财务核算原则。故业务收支结余的质量受到一定的影响。若应收医疗款较大，将影响到业务收入的准确性，而随意地提取修购基金也将影响业务支出的准确性。企业会计一般认为正常的经营活动产生的现金流量与会计利润之比应大于或等于1，若小于1则认为存在大量应收账款，利润质量较差。3.现金流量是公立医院偿债能力与可信度的保证。用现金流量分析公立医院的偿债能力，是在公立医院资产负债表和收入支出总表的基础上进行的。在分析了流动比率、速动比率之后，从现金流量的角度去分析公立医院偿付债务的能力。主要看公立医院当期取得的现金收入，在满足医疗营运活动所需现金支出后，是否有足够的现金偿付到期的债务。考虑到公立医院以医疗营运活动为主，而投资活动与融资活动为辅助的理财活动。可以这样认为，当期取得的医疗营运活动取得的现金收入，在满足维持医疗营运活动正常运转所发生的支出后，其结余不能偿付债务，还必须筹措资金来偿债的话，这说明其已陷入了财务困境。4.规范投资风险、谨慎预测未来发展状况。财务分析是对一定时期财务状况的评价，而最终目的是为了预测未来。现金流量变化的动态信息为预测公立医院未来的财务状况提供了可靠的数据来源。正常情况下，公立医院扩大营运规模，往往反映在投资活动购建长期资产中的现金流出量大幅度增加。这对其自身来讲，是发展的机遇，同时也是挑战。如果投资活动现金流出量与融资借款现金流入量比较守衡，则将保证医疗营运活动的正常运行。5.结合资产负债表、收入支出总表等对现金流量进行全面、综合地分析和运用。现金流量表仅仅是反映公立医院一定会计期间现金的流入和流出的情况，而许多财务信息，如资产规模、负债情况、工作量成果、效益指标等，还须通过其他财务报表获取。 三、结论总之，随着医疗服务市场的不断完善，新的医疗卫生体制改革又明确要求医院必须要加强财务管理，因此加强公立医院现金流量分析对医疗卫生体制的改革和发展就显得具有紧迫性和艰巨性。过去许多医院对现金流量并不重视，但随着医疗卫生体制各项改革的不断深化，医院的现金流量分析将面临新的形势，公立医院作为参与市场竞争和提供医疗服务的主体，现金流量分析在公立医院财务管理中的运用将越来越重要。为保证医院各项经济活动能够健康、协调、持续发展，完善并强化医院的现金流量的分析，必然成为一个重要问题。
语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!
语音识别技术概述
作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓
摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。
关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练
Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.
Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training
一、语音识别技术的理论基础
语音识别技术：是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。
(一) 语音识别单元的选取
选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。
单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。
音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。
音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。
(二) 特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。
线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。
Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。
也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。
(三)模式匹配及模型训练技术
模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。
语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。
DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。
HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。
人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。
二、语音识别的困难与对策
目前，语音识别方面的困难主要表现在：
(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。
(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。
(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。
(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。
(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。
三、语音识别技术的前景和应用
语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。
语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
参考 文献 ：
[1]科大讯飞语音识别技术专栏. 语音识别产业的新发展. 企业 专栏.通讯世界,:(总l12期)
[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,
[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界, (总122期)
[4]陈尚勤等.近代语音识别.西安: 电子 科技大学出版社,1991
[5]王炳锡等.实用语音识别基础.Practical Fundamentals of Speech Recognition.北京:国防 工业 出版社,2005
[6](美)L.罗宾纳.语音识别基本原理.北京:清华大学出版社,1999
点击下页还有更多>>>浅谈语音识别技术论文
与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 任务分类和应用 根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition)，关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。其中，孤立词识别 的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。语音识别的应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效；语音控制系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域；智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。 前端前端处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。最常用的前端处理有端点检测和语音增强。端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来，准确地确定出语音信号的起始点。经过端点检测后，后续处理就可以只对语音信号进行，这对提高模型的精确度和识别正确率有重要作用。语音增强的主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。目前通用的方法是采用维纳滤波，该方法在噪声较大的情况下效果好于其它滤波器。处理声学特征 声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程，也是一个信号解卷过程，目的是使模式划分器能更好地划分。由于语音信号的时变特性，特征提取必须在一小段语音信号上进行，也即进行短时分析。这一段被认为是平稳的分析区间称之为帧，帧与帧之间的偏移通常取帧长的1/2或1/3。通常要对信号进行预加重以提升高频，对信号加窗以避免短时语音段边缘的影响。常用的一些声学特征* 线性预测系数LPC：线性预测分析从人的发声机理入手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，从而n 时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS，即可得到线性预测系数LPC。对 LPC的计算方法有自相关法（德宾Durbin法）、协方差法、格型法等等。计算上的快速有效保证了这一声学特征的广泛使用。与LPC这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。* 倒谱系数CEP：利用同态处理方法，对语音信号求离散傅立叶变换DFT后取对数，再求反变换iDFT就可得到倒谱系数。对LPC倒谱（LPCCEP），在获得滤波器的线性预测系数后，可以用一个递推公式计算得出。实验表明，使用倒谱可以提高特征参数的稳定性。* Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP：不同于LPC等通过对人的发声机理的研究而得到的声学特征，Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测 PLP是受人的听觉系统研究成果推动而导出的声学特征。对人的听觉机理的研究发现，当两个频率相近的音调同时发出时，人只能听到一个音调。临界带宽指的就是这样一种令人的主观感觉发生突变的带宽边界，当两个音调的频率差小于临界带宽时，人就会把两个音调听成一个，这称之为屏蔽效应。Mel刻度是对这一临界带宽的度量方法之一。MFCC的计算首先用FFT将时域信号转化成频域，之后对其对数能量谱用依照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积，最后对各个滤波器的输出构成的向量进行离散余弦变换DCT，取前N个系数。PLP仍用德宾法去计算LPC参数，但在计算自相关参数时用的也是对听觉激励的对数能量谱进行DCT的方法。声学模型语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。本节和下一节分别介绍声学模型和语言模型方面的技术。HMM声学建模：马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自动机，隐马尔可夫模型HMM是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见，外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统，输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。用HMM刻画语音信号需作出两个假设，一是内部状态的转移只与上一状态有关，另一是输出值只与当前状态（或当前的状态转移）有关，这两个假设大大降低了模型的复杂度。HMM的打分、解码和训练相应的算法是前向算法、Viterbi算法和前向后向算法。语音识别中使用HMM通常是用从左向右单向、带自环、带跨越的拓扑结构来对识别基元建模，一个音素就是一个三至五状态的HMM，一个词就是构成词的多个音素的HMM串行起来构成的HMM，而连续语音识别的整个模型就是词和静音组合起来的HMM。上下文相关建模：协同发音，指的是一个音受前后相邻音的影响而发生变化，从发声机理上看就是人的发声器官在一个音转向另一个音时其特性只能渐变，从而使得后一个音的频谱与其他条件下的频谱产生差异。上下文相关建模方法在建模时考虑了这一影响，从而使模型能更准确地描述语音，只考虑前一音的影响的称为Bi- Phone，考虑前一音和后一音的影响的称为Tri-Phone。英语的上下文相关建模通常以音素为基元，由于有些音素对其后音素的影响是相似的，因而可以通过音素解码状态的聚类进行模型参数的共享。聚类的结果称为senone。决策树用来实现高效的triphone对senone的对应，通过回答一系列前后音所属类别（元/辅音、清/浊音等等）的问题，最终确定其HMM状态应使用哪个senone。分类回归树CART模型用以进行词到音素的发音标注。 语言模型语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律，其中N-Gram简单有效，被广泛使用。N-Gram：该模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现的次数得到。常用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（Perplexity）来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从压缩的角度来看，每个词平均要用几个位来编码。复杂度的意义是用该模型表示这一文本平均的分支数，其倒数可视为每个词的平均概率。平滑是指对没观察到的N元组合赋予一个概率值，以保证词序列总能通过语言模型得到一个概率值。通常使用的平滑技术有图灵估计、删除插值平滑、Katz平滑和Kneser-Ney平滑。 搜索连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。Viterbi：基于动态规划的Viterbi算法在每个时间点上的各个状态，计算解码状态序列对观察序列的后验概率，保留概率最大的路径，并在每个节点记录下相应的状态信息以便最后反向获取词解码序列。Viterbi算法在不丧失最优解的条件下，同时解决了连续语音识别中HMM模型状态序列与声学观察序列的非线性时间对准、词边界检测和词的识别，从而使这一算法成为语音识别搜索的基本策略。由于语音识别对当前时间点之后的情况无法预测，基于目标函数的启发式剪枝难以应用。由于Viterbi算法的时齐特性，同一时刻的各条路径对应于同样的观察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一时刻只保留概率最大的前若干条路径，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。这一时齐Viterbi- Beam算法是当前语音识别搜索中最有效的算法。 N-best搜索和多遍搜索：为在搜索中利用各种知识源，通常要进行多遍搜索，第一遍使用代价低的知识源，产生一个候选列表或词候选网格，在此基础上进行使用代价高的知识源的第二遍搜索得到最佳路径。此前介绍的知识源有声学模型、语言模型和音标词典，这些可以用于第一遍搜索。为实现更高级的语音识别或口语理解，往往要利用一些代价更高的知识源，如4阶或5阶的N-Gram、4阶或更高的上下文相关模型、词间相关模型、分段模型或语法分析，进行重新打分。最新的实时大词表连续语音识别系统许多都使用这种多遍搜索策略。N-best搜索产生一个候选列表，在每个节点要保留N条最好的路径，会使计算复杂度增加到N倍。简化的做法是只保留每个节点的若干词候选，但可能丢失次优候选。一个折衷办法是只考虑两个词长的路径，保留k条。词候选网格以一种更紧凑的方式给出多候选，对N-best搜索算法作相应改动后可以得到生成候选网格的算法。前向后向搜索算法是一个应用多遍搜索的例子。当应用简单知识源进行了前向的Viterbi搜索后，搜索过程中得到的前向概率恰恰可以用在后向搜索的目标函数的计算中，因而可以使用启发式的A算法进行后向搜索，经济地搜索出N条候选。 系统实现 语音识别系统选择识别基元的要求是，有准确的定义，能得到足够数据进行训练，具有一般性。英语通常采用上下文相关的音素建模，汉语的协同发音不如英语严重，可以采用音节建模。系统所需的训练数据大小与模型复杂度有关。模型设计得过于复杂以至于超出了所提供的训练数据的能力，会使得性能急剧下降。听写机：大词汇量、非特定人、连续语音识别系统通常称为听写机。其架构就是建立在前述声学模型和语言模型基础上的HMM拓扑结构。训练时对每个基元用前向后向算法获得模型参数，识别时，将基元串接成词，词间加上静音模型并引入语言模型作为词间转移概率，形成循环结构，用Viterbi算法进行解码。针对汉语易于分割的特点，先进行分割再对每一段进行解码，是用以提高效率的一个简化方法。对话系统：用于实现人机口语对话的系统称为对话系统。受目前技术所限，对话系统往往是面向一个狭窄领域、词汇量有限的系统，其题材有旅游查询、订票、数据库检索等等。其前端是一个语音识别器，识别产生的N-best候选或词候选网格，由语法分析器进行分析获取语义信息，再由对话管理器确定应答信息，由语音合成器输出。由于目前的系统往往词汇量有限，也可以用提取关键词的方法来获取语义信息。 自适应与强健性 语音识别系统的性能受许多因素的影响，包括不同的说话人、说话方式、环境噪音、传输信道等等。提高系统鲁棒性，是要提高系统克服这些因素影响的能力，使系统在不同的应用环境、条件下性能稳定；自适应的目的，是根据不同的影响来源，自动地、有针对性地对系统进行调整，在使用中逐步提高性能。以下对影响系统性能的不同因素分别介绍解决办法。解决办法按针对语音特征的方法（以下称特征方法）和模型调整的方法（以下称模型方法）分为两类。前者需要寻找更好的、高鲁棒性的特征参数，或是在现有的特征参数基础上，加入一些特定的处理方法。后者是利用少量的自适应语料来修正或变换原有的说话人无关（SI）模型，从而使其成为说话人自适应（SA）模型。说话人自适应的特征方法有说话人规一化和说话人子空间法，模型方法有贝叶斯方法、变换法和模型合并法。语音系统中的噪声，包括环境噪声和录音过程加入的电子噪声。提高系统鲁棒性的特征方法包括语音增强和寻找对噪声干扰不敏感的特征，模型方法有并行模型组合PMC方法和在训练中人为加入噪声。信道畸变包括录音时话筒的距离、使用不同灵敏度的话筒、不同增益的前置放大和不同的滤波器设计等等。特征方法有从倒谱矢量中减去其长时平均值和RASTA滤波，模型方法有倒谱平移。 微软语音识别引擎 微软在office和vista中都应用了自己开发的语音识别引擎，微软语音识别引擎的使用是完全免费的，所以产生了许多基于微软语音识别引擎开发的语音识别应用软件，例如《语音游戏大师》《语音控制专家》《芝麻开门》等等软件。 语音识别系统的性能指标 语音识别系统的性能指标主要有四项。①词汇表范围：这是指机器能识别的单词或词组的范围，如不作任何限制，则可认为词汇表范围是无限的。②说话人限制：是仅能识别指定发话者的语音，还是对任何发话人的语音都能识别。③训练要求：使用前要不要训练，即是否让机器先“听”一下给定的语音，以及训练次数的多少。④正确识别率：平均正确识别的百分数，它与前面三个指标有关。小结以上介绍了实现语音识别系统的各个方面的技术。这些技术在实际使用中达到了较好的效果，但如何克服影响语音的各种因素还需要更深入地分析。目前听写机系统还不能完全实用化以取代键盘的输入，但识别技术的成熟同时推动了更高层次的语音理解技术的研究。由于英语与汉语有着不同的特点，针对英语提出的技术在汉语中如何使用也是一个重要的研究课题，而四声等汉语本身特有的问题也有待解决。
特征值和特征向量是矩阵的重要性质，它们之间存在密切的关系。特征向量是指矩阵在经过某种线性变换之后，仍然沿着原来的方向，只改变了向量的长度的向量。通常情况下，矩阵有多个特征向量。特征值是矩阵对应特定特征向量的值，它是在经过线性变换后得到的标量。每个矩阵对应于一组特征值和特征向量，特征向量的个数等于矩阵的维度。特征值和特征向量之间的关系可以表示为以下形式：Ax = λx其中，A是矩阵，x是特征向量，λ是特征值。该方程表示矩阵通过向量x的线性变换后，得到的新向量依然在同一方向上，只是在长度上发生了变化。特征向量x与特征值λ是一一对应的。
特征向量是一个非简并的向量，在这种变换下其方向保持不变。该向量在此变换下缩放的比例称为其特征值（本征值）。
特征值是线性代数中的一个重要概念。
线性变换通常可以用其特征值和特征向量来完全描述。特征空间是一组特征值相同的特征向量。“特征”一词来自德语的eigen。
求矩阵的全部特征值和特征向量的方法
第一步：计算的特征多项式；
第二步：求出特征方程的全部根，即为的全部特征值；
第三步：对于的每一个特征值，求出齐次线性方程组的一个基础解系，则的属于特征值的全部特征向量是（其中是不全为零的任意实数）。
乘积等于对应方阵行列式的值，和等于对应方阵对角线元素之和。
特征值是指设 A 是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量 x，使得 Ax=mx 成立，则称 m 是A的一个特征值或本征值。
非零n维列向量x称为矩阵A的属于（对应于）特征值m的特征向量或本征向量，简称A的特征向量或A的本征向量。
扩展资料：
若是的属于的特征向量，则也是对应于的特征向量，因而特征向量不能由特征值惟一确定。反之，不同特征值对应的特征向量不会相等，亦即一个特征向量只能属于一个特征值。
A的特征值与B的特征值相同——λ(A)=λ(B)，特别地，λ(A)=λ(Λ)，Λ为A的对角矩阵；A的特征多项式与B的特征多项式相同——|λE-A|=|λE-B|。
酒店业“人才荒”依旧严重随着酒店业的发展，酒店员工培训的效果和成本加大问题的显现，酒店单靠自己对员工的培训远远不能满足迅速发展的酒店业的需要，一切表明酒店高级人才必须要有专业的院校来为其培养。我国加入世贸组织以后，许多地方纷纷创办旅游学院，甚至许多知名大学也开始把旅游管理专业从其它学院中独立出来，形成专业的培养酒店管理人才的基地。如浙江大学旅游管理学院、上海师范大学旅游学院、北京第二外国语学院旅游学院、云南大学工商管理与旅游管理学院、澳门科技大学国际旅游学院等。在这些旅游学院中，酒店管理是其中的一个专业方向，与此同时，很多学院还培养旅行社、旅游景区、会展业的高级管理人才。就拿“211”工程大学——郑州大学来为例：学校有自己的旅游管理学院，每年根据河南旅游业的发展状况，招收110名左右的本科学生，为河南的旅游业包括酒店业输送高级管理人才。大学四年中学院开设的与酒店有关的课程有：《旅游学概论》、《服务礼仪》、《管理学原理》、《旅游心理学》、《酒店管理》、《前厅与客房管理》、《世界著名酒店管理精要》等。此外学院在大三的时候开设有《酒店服务操作课》，学院有自己专业的模拟餐厅和模拟客房，在学校就对学生进行摆台、倒酒水、铺床等酒店的基本操作培训，收到了不错的效果。在2008年2月17日结束的“中国酒店业人力资本高峰论坛”上，郑州大学旅游管理学院荣获“中国旅游酒店业十佳人才培养基地”称号。 越来越多的高等学校都开设了旅游管理专业，而更多的高职学院酒店管理专业如雨后春笋般出现。单从不同院校毕业的酒店管理专业大学生数量来看，可谓人才济济，似乎真的是酒店业人才的春天来到了。当学校的大量的人才供给遇到酒店的强烈人才的需求的时候，应该是供需平衡，酒店人才得到满足，事实果真如此吗？ 《南方都市报》2008年近期的一篇报道：4月8日，珠海市首个高校旅游专业招聘会在吉林大学珠海学院举行。来自全国各地的40多家旅游企业参加了此次招聘会，其中有珠三角和长三角的近20家五星级大酒店参加了昨天的旅游专业招聘会，该校约有700余名旅游管理专业学生参加了这个专场招聘。除了珠海本地的国会、怡景湾等五星级酒店，还有东莞的龙泉国际酒店等省内酒店和宁波松兰山国际酒店、北京开元名都大酒店等国内20家五星级酒店都到珠海“挖人”。多名酒店招聘主管向记者反映，缺乏受过高等教育的专业人才，是目前高级酒店人才招聘中的“通病”。宁波松兰山大酒店的招聘主管曾先生告诉记者，为吸引人才，该酒店的薪金中专设有“学历补贴”，其中专科生为每月50元，本科生为每月100元。“但我们还是缺乏受过高等教育的人才。我们不得不为进入酒店的员工每周开设外语培训，浪费了很多人力成本。”刘主任向记者介绍，全国开设旅游专业本科教育的高校约有200余所，但是培养的旅游专业高级人才仍不能满足国内酒店业的需要。另据2006年据国家旅游局的统计调查数据发现：近年来，酒店餐饮从业人员的平均流失率达到了；就业人数中，大专学历的占总人数的，本科学历的仅占总人数的；大多数酒店往往缺少完善的培训机制，帮助从业人员进行职业提升，从而，餐饮从业人员的整体素质普遍偏低，学历水平比行业平均水平低。酒店所需要或招聘的一些高学历、高层次的管理人才流失情况更加严重。他们往往是在参加酒店培训完后，掌握了一定的技术技能和服务意识后，选择了跳槽。例如，杭州市10家酒店2000年招聘了168名大学生，到2003年初已流失111名，流失率为，其中进酒店不到1年流失的大学生有81名，占流失人数的73%，个别酒店连续3年新招聘的大学生几乎全部在第一年内流失。一方面，学校酒店专业的学生“为他人做嫁衣裳”，毕业开始就离开酒店业的不在少数。早在1998年就开设了酒店管理专科的暨南大学深圳旅游学院，全院每年仅有不到10％的毕业生留在本地酒店就业。另一方面，酒店高学历“人才荒”依旧严重，往往招不到专业人才，就算招到也频繁流失。那么是什么原因导致了酒店人才供需不平衡这一反常的现象的出现？
一般来讲，各公司流失的优秀人才并没有转做他行，其中绝大部分直接加盟了自己的竞争对手，因为这些公司与各自竞争对手之间人员和技术具有非常高的替代性，其中职位结构与要求也极其相似。正因为如此，公司培养的优秀员工，如技术骨干或是部门经理等极易得到竞争对手的青睐，后者为吸引这些优秀人才加盟，往往开出优厚的条件加以猎取，这也是公司优秀员工离职的一个重要原因。由于老板指手画脚的干扰和约束太多，事事要听老板使唤，样样要看老板脸色，导致这些受聘的职业经营管理者根本没有在职权范围内的决策权和处置权，没有对自己员工的雇用、加薪、降职、解聘的控制权。用一位在一家兄弟俩控股的生物医药制品公司仅做了半年执行总裁的经营管理者的话说，就是“在毫无安全感和成就感的情况下只好走人，如果不离去，自己就会变为失去职业经理本质的人。”
可见度赌东道赌东道的 撒大苏打撒旦按时大苏打撒旦上大苏打的撒旦飒飒达到大苏打飒飒大苏打盛大按时大家坷拉似的狂雷
没有什么特点，就是企业运转会出现问题。