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大家好呀，从发布赛题一直到现在，总算完成了数学建模美赛本次C题目MomentuminTennis完整的成品论文。本论文可以保证原创，保证高质量。绝不是随便引用一大堆模型和代码复制粘贴进来完全没有应用糊弄人的垃圾半成品论文。C论文共49页，一些修改说明9页，正文40页，没粘贴附录。全文用Python求解，py不需要你搭建环境，我会录制一个操作复现视频，你无脑拖动我给你的代码点运行就可以，不需要你懂代码。这题总体而言做起来还是比较顺，C题第一问先建立势头得分模型，之后计算得分，基于此绘制比赛流程图，我花了1701和1301两个，你们到时候自己改一下代码数字就能出其他图。第二问我做了两个随机检验，分

摘要|Abstract    这是一篇对语音识别中的一种热门技术——DNN-HMM混合系统原理的透彻介绍。本文自2月10日开始撰写，计划一星期内写完。1.前言|Introduction    近期想深入了解语音识别(ASR)中隐马尔可夫模型(HMM)和深度神经网络-隐马尔可夫(DNN-HMM)混合模型，但是尽管网络上有许多关于DNN-HMM的介绍，如李宏毅教授的《深度学习人类语言处理》[1]，一些博主的语音识别系列文章[2]，斯坦福大学HMM课件[3]。但是这些材料要么不够细致完备，要么对初学者来说过于复杂深奥（尤以HMM部分的琳琅满目的概率公式为首）。        因此，笔者在阅读了大量相

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完整代码在最下方实验目的利用动物识别系统来验证基于符号的推理，通过实验理解简单的专家系统所包含的模块：人机结构，知识获取机构，知识库及管理系系统，推理机，解释机构，数据库及管理系统”。实验步骤/过程(1)、逻辑实现1、规则库建立：对于每条产生式规则，都具有以下格式：前提1前提2 前提…前提n结论每一条前提由空格分隔，规则保存到txt文件中，已经预置了部分初始规则。2、推理机推理过程：推理流程如下：          图2、推理流程对于每条规则，建立Rules字典，key值为前提的所有集合,value值为前提可以推理出的结论。推理过程如下：每次对给定前提进行合法性检查，然后再进行推理。若存在非法

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