基于脑功能网络深度学习的车内噪声评价模型

研究并构建了一个结合脑电信号处理与深度学习的车内噪声评价模型,该算法通过自我学习实现脑电信号特征提取,使用同步似然方法构建delta、alpha和beta频段的脑功能网络。将3个频带的脑功能网络扁平化处理后作为输入,通过无监督的堆栈自编码器(RSAE)自主提取脑功能网络的特征。通过几个高阶特征训练前后对比,证实了RSAE自主学习到与噪声评价有关的脑神经特征。最终将RSAE与普遍使用的SVM回归模型进行比较,同时将脑功能网络与传统的基于心理声学声音品质的车内噪声评价进行对比。结果表现,所提出的脑功能网络RSAE模型的平均决定系数高达98.69%,明显优于其他方法。     

娄底地区水土保持的几点思考

娄底地处湘中腹地，全区有红壤土3333.3km2，届全国水土保持分区湘中红壤丘陵区，被列入“全国水土保持规划纲要”，是长江上中游流域重点治理区。为了实现农业的持续稳步发展，本文特针对前段的水土保持情况和出现的新问题，就需要采取的措施谈几点认识。1对前段水土流失情况的分析前段娄底全区水土流失总的情况是：水土流失由丘岗向山地延伸；由插花性向集中连片发展；治理进度缓慢，年流失面积大于治理面积；治理区内的水土保持工程老化失修；已退耕还林面积不及应退耕还林面积的一半；裸露石山逐年增多。1958年全区水土流失面积403km2，…     

“电路分析”课程实践教学体系的构建与实施

"电路分析"课程是电类专业的技术基础课,是理论与实践并重的课程。课程的实践环节体现对学生实践基本技能的训练以及对学生从事职业技术工作的基本素质的培养。将"电路分析"课程的实践教学分为四个训练层次,以此来促进学生应具有的知识、能力和素质的形成,为达成课程培养目标奠定坚实的基础。