Mustererkennungssysteme bestehen aus vier Funktionseinheiten: einem Feature-Extraktor (zum Auswählen und Messen der repräsentativen Eigenschaften von Roheingabedaten in reduzierter Form), einem Muster-Matcher (zum Vergleichen eines Eingabemusters mit Referenzmustern mit einer Entfernungsmessung), einem Referenzvorlagenspeicher (mit dem das Eingabemuster verglichen wird) und einem Entscheidungser (um die endgültige Entscheidung zu treffen, welche Referenzvorlage dem Eingabemuster am nächsten liegt) [2]. Unter diesen Einheiten ist die wichtigste Komponente der Musterübereinstimmung, der die beste Übereinstimmung und den zugehörigen Abstand zwischen der unbekannten Testeingabe und den Referenzmustern findet. Muster sind endliche Sequenzen reiner Zahlen, wobei der Sequenzindex in der Regel als Zeit interpretiert wird. Listen Sie jedes Element in alphabetischer Reihenfolge auf (nach Nachname des Autors). Titel sollten kursiv sein. Alle in der Liste enthaltenen Verweise müssen auch im Text aufgeführt werden. Wenn Sie EndNote zum Verwalten Ihrer Referenzen verwenden, enthält der Standardmäßige Harvard-Stil in EndNote Autorennamen in Großbuchstaben (z. B. ARMSTRONG). Die NTNU University Library hat einen eigenen englischen NTNU Harvard-Stil in Kleinbuchstaben (z.B. Armstrong) hergestellt.
Wenn ein elektronischer Journalartikel über einen DOI (digital object identifier) verfügt, können Sie diesen anstelle der URL verwenden. Das DOI ist eine permanente Kennung, die von Publishern bereitgestellt wird, so dass der Artikel immer online gefunden werden kann. Ihr Tutor oder Dozent kann Sie bitten, das DOI, nicht eine direkte URL, in Ihre schriftlichen Referenzen aufzunehmen. URLs (Uniform Resource Locators) stellen den Speicherort für eine Quelle im Internet bereit. URLs können sich jedoch häufig ändern, was Probleme bei Verweisen verursacht, da wir versuchen, unsere Leser an einen bestimmten Speicherort zu senden. Dynamische Zeitverkettung (DTW) ist ein solcher Algorithmus [5], der verwendet wird, um die nichtlinearen Verschiebungen auf der Zeitskala der zeitlichen Muster zu beseitigen. Es reduziert die nichtlinearen Zeitfehlstellungen zwischen den beiden Mustern, indem ein optimaler Warping-Matching-Pfad gefunden wird, und es wird ein besserer Vergleich als eine gewöhnliche direkte Vorlagenabgleichsmethode erzielt, die möglicherweise einen großen Abstand ergibt. Es wird häufig in Mustererkennungsbereichen wie Spracherkennung, Lautsprecherüberprüfung und Lautsprechererkennung eingesetzt und trägt wesentlich zur Leistung dieser Sprachverarbeitungssysteme bei [8,10,11,13]. Aus der Tabelle geht hervor, dass der höchste Anteil an Artikeln (29,43%) in diesen OA-Zeitschriften unter den zitierten Referenzschichten “11–20” steht.
Es folgte der Bereich 1–10 (26,86%), 21–30 (19,13%) 31–40 (9,09%). Es gibt vergleichsweise weniger Artikel (13,70%) mit mehr als 40 Referenzen. Auf der Ebene der einzelnen Journale wird die Anzahl der zitierten Referenzen nicht in verschiedene Referenzbereiche aufgeteilt. Die meisten Artikel von ARD, IST, JDI, JKM und LPP enthielten Verweise im Bereich “1-10”, während die meisten Artikel von DLM, FIM, INR und SJI zitierte Verweise im Bereich “11–20” enthielten. Artikel, die in den OA-Zeitschriften FIM, DLM, INR, ITD und JDI veröffentlicht wurden, weisen eine breite Palette von Referenzen auf, während Artikel, die in EAS, HPW und IST veröffentlicht wurden, vergleichsweise weniger Referenzen in verschiedenen Bereichen enthielten. Es gab 10 Artikel in FIM, 3 Artikel in SMR und je 1 Artikel in ARD und JDI, die mehr als 100 zitierte Referenzen enthielten. Die längste Liste der Referenzen in INR wurde unter den Schichten `91–100` notiert, während sie für ITD und JKM 81–90 beträgt; 71–80 für DLM und EID; 61–70 für EAS, IST und LRS; 51–60 für CYM und LPP und 41–50 für HPW und SJI. Obwohl der DTW-Algorithmus effektiv im Musterabgleich ist, fehlt es daran, dass die Verarbeitungszeit zu einer wichtigen Überlegung für Echtzeitanwendungen wird, wenn die Länge der Muster zunimmt. Eine parallele Computerarchitektur wird die einzige Möglichkeit, die hohe Rechenrate zu erreichen. Ein mögliches Mittel in dieser Richtung wäre die Nutzung eines Hopfield-Netzwerks, das als eine Form der parallelen Datenverarbeitung interpretiert werden kann. Es handelt sich um ein vollständig verbundenes einlagiges neuronales Feedback-Netzwerk mit symmetrischen Verbindungsgewichten [4].