基于压电材料的薄膜型声学超材料隔声性能研究

本文利用COMSOL软件研究了一种基于压电材料的薄膜型声学超材料的隔声性能,分析了压电块外接电路的电阻和电感对其隔声性能的影响,并探讨了其在汽车顶板上应用的可行性。研究表明,加入压电块的薄膜型声学超材料隔声性能明显提高;外接电路的电感和电阻仅在传声损失峰值所对应的频率处对材料的传声损失有影响,传声损失峰值随电阻或电感的增大而减小,峰值位置基本不随电阻或电感而改变;外接电路中电阻对传声损失峰值的影响明显弱于电感;复合了压电薄膜型声学超材料的汽车顶板相比于单一钢板压制的汽车顶板具有更好的隔声能力。     

基于密度峰值聚类的大学生异常行为检测研究

大学生异常行为检测是高校学生管理中一个值得研究的课题.大学生行为检测的研究有助于高校科学快速地评估异常学生人群.针对高校传统的问卷调查、定期排查等滞后的管理手段,提出一种基于特征加权的密度峰值聚类的大学生异常行为检测算法.该算法首先采用加权特征的欧式距离来表示样本距离,然后通过密度峰值聚类对学生样本进行无标签归类,最后...     

关于井下局扇开关安设自动语音报警装置的探讨

井下局扇在双电源供电的情况下提高了工作的可靠性,但在实际运行中双电源也会出现中断的现象,即2个回路都不能有效地切入供电线路,从而导致风机停电,造成瓦斯超限。针对此问题,本文通过案例分析,给出了具体的预警方案,并对井下局扇开关安设自动语音报警器的可行性进行了研究。     

基于马尔可夫优化的高效用项集挖掘算法

基于树型和链表结构的高效用项集挖掘（HUIM）算法通常需要指数量级的搜索空间，而基于进化类型的挖掘算法未能充分考虑变量间的相互作用，因此提出一种基于马尔可夫优化的HUIM算法（HUIM-MOA）。首先，采用位图矩阵表示数据库和使用期望向量编码，以实现对数据库的快速扫描和效用值的高效计算；其次，通过计算优势个体间的互信息估计马尔可夫网络（MN）结构，并根据它们的局部特性使用吉布斯采样以产生新的种群；最后，为防止算法过快陷入局部最优和减少高效用项集的缺失，分别采用种群多样性保持策略和精英策略。在真实数据集上的实验结果表明，相较于次优的基于粒子群优化（PSO）的生物启发式HUI框架（Bio-HUIF-PSO）算法，在给定较大最小阈值的情况下，HUIM-MOA可以找到全部的高效用项集（HUI），收敛速度平均提升12.5%，挖掘HUI数平均提高2.85个百分点，运行时间平均减少14.6%。HUIM-MOA较进化型HUIM算法有更强的搜索性能，能有效减少搜索时间和提高搜索质量。