汽车声音品质评价参数探讨

声音品质研究已经成为汽车噪声控制新的发展方向,心理声学为主观评价的实现提供了理论依据.介绍目前国内外在汽车噪声主观评价中常用的参数,包括应用较多的心理声学参数,如响度、尖锐度、调制度和有调度,以及其他三个常用参数和两个综合评价指标,并给出各个参数较准确的定义和解释.     

基于Agent的空袭目标流的反应行为模型

采用Agent体系结构表达空袭实体，引入了集成范例学习和推理及规则推理的综合决策机制，有效地解决了结构化经验知识和规则之间的矛盾。提出不确定性的区间数运算规则、含元级知识的冲突解决和分层搜索策略，在保证最佳对抗策略的同时提高了实体的反应速度。构建空袭目标流的反应行为模型，使生成的空袭目标流具有一定的智能，能够较为逼真地模拟实际空情，弥补以往目标流生成器的不足。     

影响车辆声品质听审实验的相关因素研究

车辆声品质的评价和改进是车辆噪声控制领域新的发展趋势,而听审实验是声品质主观评价的基础.参考国内外听审实验的经验,在实验对比的基础上对车辆声品质听审实验的方法和过程进行研究,比较噪声样本、听审团组成和评价方法等因素对实验结果的影响.最后对主观听审实验方法做出总结.     

一种新的基于粒群优化的BP网络学习算法

标准BP学习算法是多层感知器的一种训练学习算法，是基于无约束极值问题的梯度法而设计的。针对标准算法存在的收敛速度慢、目标函数易陷入局部极小等缺点，该文提出了一种基于粒群优化的全新学习算法——粒群学习算法。该算法采用并行全局寻优策略，使网络以更快的速度收敛至全局最优解，且更易于编程实现。仿真实例证明，该算法是一种简洁高效的BP神经网络学习算法，有着极为广泛的应用前景。     

基于集对分析的态势估计的可行性研究

从态势估计的定义出发，给出了评估方法的评价原则．针对文献[1]中态势估计采用的集对分析法存在的不足，通过原有实例讨论该方法的可行性，研究引起估计失效的根本原因，并提出两点改进意见．