基于语音心理声学分析的驾驶疲劳检测EI北大核心CSCD

针对现有方法在分析角度和特征参数上的局限性,提出一种基于语音心理声学分析的驾驶疲劳检测方法。首先,借助心理声学感知掩蔽处理步骤,将语音中的疲劳高敏感性频率成分突显出来,并给予其更多的Bark域临界频带描述,以获得更为细致的疲劳信息表达;其次,提取多种心理声学感知特征来量化描述语音中的疲劳异常音,并针对语音波形不同步而导致的特征提取误差问题,给出了语音帧的快速对准方案;最后,将语音样本与多个参考样本对比分析所得的感知特征向量,来分别搭建多个特征层模糊支持向量机（FSVM）分类器,并通过动态贝叶斯网络（DBN）的决策层融合判决,实现更为准确、鲁棒的驾驶疲劳检测。实验结果表明,该方法的查准率、查全率和平均正确率（为92.4%）均优于现有方法,尤其对重度疲劳的检测效果较佳（正确率达96.1%）。     

团队创新中的异步协作行为及其对产出的影响EI北大核心CSCD

异步协作是产品概念创新阶段最常见的协作模式,用于产品设计,具有很大潜力,但相关研究很少。鉴于此,设计了面向产品创新的异步协作模式,并在前期实验的基础上进一步开展了基于开放式解空间的协作创新实验,以期实现竞争与协作并存的团队创新,形成群体智慧。协作模式设计包含异步协作规则和利益分配两方面内容,以水杯为载体开展协作创新实验,并设置了对照组。利用二部网络模型将设计师和产品纳入同一个模型框架,基于实验数据对设计方案的质量演化、影响因素、设计师的协作特征、设计师的行为与角色特征等进行了分析。实验结果表明,基于异步协作模式的产出数量和质量均高于对照组的独立创新方式,且设计方案带有明显的进化特征;协作环境下的设计师行为呈现出若干典型角色特征;设计师之间的协作呈现出社会网络的一般特征,但其节点连接模式是创新任务所特有的。     

基于MLP和SPSO的机器人行为选择与运动控制方法

针对传统行为选择机制(ASM)不能很好地做出控制决策的问题,提出一种基于多层感知(MLP)前馈神经网络的ASM,并将其应用到移动机器人目标跟踪中。首先,根据具体应用场景预定义多个机器人行为。然后,根据机器人配备的图像和红外传感器获得的目标位置和障碍物信息,通过MLP神经网络从预定义行为中选择出所需执行的行为。另外,为了构造最优的MLP模型,采用一种简化粒子群算法(SPSO)来优化网络权值参数。机器人目标跟踪仿真的结果表明,提出的ASM能够准确选择出合适的行为,实现了控制机器人跟踪目标移动且能够避开各种障碍物。     

新型忆阻器可逼真模拟突触行为或为类脑计算机铺平道路

美国科学家研制出一种新型“扩散式忆阻器”,模拟了人脑内两个神经元结点--突触内钙离子的行为,逼真度达到有史以来的最高水平。该项研究或将有助于开发类脑（神经形态）计算机。据称,这种计算机在执行感知和学习任务方面比传统计算机性能更好,也更节能。     

基于动态中继激励的协作下行传输用户调度

针对协作下行通信系统提出一种基于动态中继激励的用户调度机制,对目的用户和中继节点进行联合调度,并对协助其他用户数据传输的移动节点给予合理的资源补偿。将中继节点对目的用户的数据协作贡献进行量化,基于该参数和节点的剩余能量进行调度权重的计算,实现对中继节点调度机会的动态补偿。仿真结果表明,所提机制能够改善参与数据协作的用户的调度公平性,延长系统生存时间,提高用户能量效率。     

增强高校大学生团队协作能力的对策--以重庆大学弘深学院为例

大学生的综合能力特别是大学生的团队协作能力不仅关系到个人价值的实现,更是关系到社会的发展与国家的未来。增强大学生团队协作能力,以理论学习为引领,启迪大学生的团队协作意识;以体育活动为手段,培养大学生的团队协作能力;以户外训练营为载体,锤炼大学生的团队协作能力;以拓展训练为平台,升华大学生的团队协作能力。     

基于压缩感知的电能质量扰动信号分析

电能质量扰动信号是衡量电能质量的一个重要指标,因此对电能质量扰动信号进行准确检测是提高电能质量的前提。针对传统采样方法中采样数据量大、采样时间较长以及压缩复杂度高的问题,本文基于压缩感知理论对电能质量扰动信号进行重构,首先证明电能质量扰动信号的稀疏性满足压缩感知的必备条件;采用自适应测量矩阵对电能质量扰动信号数据进行压缩采样,同时,采用谱投影梯度实现了对电能质量扰动信号的精确重构。仿真结果表明,本文采用的压缩感知恢复算法不但可以降低采样数据量和压缩复杂度,其重构误差小,压缩性能指标比较好。     

多制式移动终端身份感知系统研究

移动终端的合法监管是国家安全部门保障移动网络安全的重要手段,获取移动终端身份标识是实现监管的基础.首先阐述了移动终端的主要身份标识,以及监管系统相关研究现状;然后给出一种面向双频点GSM网络和WCDMA网络的多制式移动终端身份感知系统设计方案,阐明系统技术原理与实现方法,并提出对该系统进行优化的技术方案;最后进行测试,验证了方案的可行性.     

一种基于叠加编码改进的协作群用户译码算法

针对回程容量有限的多点协作网络,提出了一种基于叠加编码改进的协作群用户译码算法。该算法的基本思想：在用户侧通过叠加编码将信息进行分层后发送,在节点侧进行多阶段的群用户译码,节点间通过回程链路交互部分译码结进行串行干扰抵消,从而实现回程链路容量有限约束下的上行多节点协作接收。仿真结果表明：所提算法能显著提升系统和速率,随着回程容量增加,算法逐渐逼近性能极限。     

基于大数据挖掘的终端感知与换机应用研究

通过对移动大数据的分析和挖掘,能够提升终端感知,并为用户换机推荐提供强有力的数据支持。基于早期终端营销存在的问题与不足,提出了基于大数据挖掘的终端感知与换机应用系统解决方案,具体包括基于聚类算法的隐性换机用户提取方法,基于神经网络的指标分析法,基于决策树的换机预测方法。