C1类轮胎滚动噪声测试研究

基于欧盟ECE R117轮胎标签法,研究C1类轮胎滚动噪声的测试。结果表明:在不考虑花纹类型、速度级别等因素的情况下,轮胎最大与最小滚动噪声声压级相差7 dB(A);轮胎滚动噪声、湿地抓着性能与滚动阻力之间并不存在显著相关性,可以通过轮胎结构优化降低轮胎噪声,而不影响轮胎的湿地抓着性能和滚动阻力。     

基于乐纹特征和倒排索引的音乐检索系统

提出一个基于乐纹特征和倒排索引的音乐检索系统。该系统由预处理、特征提取、索引和精匹配四部分组成。通过两次基于动态阈值的筛选,选取频谱中最为稳定的点作为特征点,将特征作为关键词,采用倒排索引实现系统的初次查询。而精匹配则是对初次查询的优化和重排序,用优化后的编辑距离来计算两个特征序列的相似度。实验结果表明,提取的特征数据较小,系统具有较高的鲁棒性和查询准确率。     

基于用户关联的车辆耐久性载荷谱编制

提出了一种新的车辆行驶工况划分方法,并将其应用到基于用户关联的车辆耐久性载荷谱编制当中。在车辆行驶工况的划分过程中选取了用以区分、量化和识别路面不平度、地形地貌、驾驶习惯等方面的7维随机向量。对这7个维度随机变量之间的相关性进行了研究,统计分析显示,7个随机变量中没有任何两个变量之间存在高度的相关性,因此,不宜对车辆行驶工况的划分方法作进一步简化。同时,由于相关维度的随机变量之间非独立,凸显了需要通过联合概率密度分布来描述车辆行驶工况的必要性。结果显示,由于所选择的各个维度全面描述和界定了车辆的行驶工况,形成了一个有机整体,在与整车不同载荷进行关联时,这一有机整体呈现出显著且有区别的整体相关性,可以基于此开展用户关联的车辆耐久性载荷谱编制。     

嗜热真菌发酵产木聚糖酶培养基的优化及部分酶学性质的研究

采用响应面法对嗜热真菌发酵产木聚糖酶的培养基进行优化以及对该酶液的基本性质进行研究。首先对初始培养基中的8种影响因素进行Plackett—Burman设计,筛选出3种重要影响因素,即玉米芯、尿素和KH2PO4;再利用最陡爬坡实验为中心组合实验确定最大响应区间,最后经响应面分析获得最优化结果：玉米芯浓度为4．570％（w／v）,尿素浓度为1．797％（w/v）,KH2PO4浓度为0．497％（w／v）,酶活提高了18％。该酶对玉米芯为底物的专一性较好,最适酶促反应温度为65℃且在该温度下较稳定,最适反应pH为6．8,并且pH稳定性较好。     

多特征融合技术应用于中医舌象分析的初步研究

本文对中医舌象信息的融合方案进行了初步探讨.对于舌象多特征融合,通常认为可采用特征层、决策层或特征层与决策层联合融合等不同方案.本文进行有关算法实验的结果表明,由于诸多因素影响,这些方案对于舌象多特征融合难以获得理想的效果.我们认为基于粗糙集理论的方法在舌象多特征确定中医证候方面可以获得比较好的结果,并进行了初步探讨.采用粗糙集理论可根据舌象特征确定部分证候,对于不能确定证候的样本可获得可能的结果,这在一定程度上避免了误判,对于中医辅助诊断是非常重要的.     

基于非匀速模型的早期火灾源点定位及强度估计

针对传统匀速模型早期火灾源点定位方法的不足,提出了一种非匀速早期火灾顶棚射流传播距离与时间关系的扩散模型.根据传感器探测信号的延时差,逆向利用该非匀速模型,并结合微粒群算法进行求解,同时实现了对早期火灾源点的准确定位和强度的定量估计.通过应用烟气传感节点所组成的无线传感网络验证了该算法.     

基于线路介数的多组同基最小断点集选取方法

最小断点集(MBPS)是复杂环网整定配合的起始点,它的求取往往会出现多组同基解。考虑线路对断点脆弱性的影响,并以带权重的线路介数作为衡量线路重要程度的指标,给出了一种多组同基MBPS的选取方法。最后通过算例验证了算法的有效性和可行性。     

轿车轮胎均匀性影响因素试验研究

试验研究轿车轮胎均匀性的影响因素,即建立利用均匀性试验机分析单一改变负荷、充气压力、规格、品牌等时轮胎均匀性参数变化规律方法。结果表明:对轮胎均匀性参数影响程度从大到小依次是充气压力、负荷、品牌、规格、转向;轮胎充气压力升高会引起部分均匀性参数增大,负荷增大会引起轮胎均匀性参数均增大。     

模式识别及其在图像处理中的应用

随着计算机和人工智能技术的发展,模式识别在图像处理中的应用日益广泛.综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法(统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络)及其存在的问题,并且对近年来模式识别的新进展--支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结,最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望.     

支持向量机(SVM)的研究进展

介绍了基于分解思想的支持向量机的训练算法,主要有两大类:块算法和固定工作样本集算法及其对应的快速算法SVM-light、SMO、BSVM和LIBSVM;介绍了支持向量机的变形算法、多类分类算法及模型选择问题;并且对近年来支持向量机在实际中的应用做了简要介绍,最后讨论了支持向量机亟待解决的问题并对其发展进行了展望.