乘用车排气系统模态分析数值模型研究

在发动机及路面激励下，排气系统振动能量通过吊挂传递至车身，导致车身振动并产生结构声，严重影响到乘用车的NVH性能．主要对乘用车排气系统模态分析数值模型进行研究，对多个模型进行试验相关性分析，得到最合理的排气系统简化数值分析模型．采用该模型对某排气系统进行了模态分析，确定了合适的吊挂位置，降低了车身振动和车内噪声水平．     

非匹配不确定非线性系统的滑模跟踪控制

在非匹配不确定非线性系统中,系统状态之间无通常的积分关系,从而无法得到系统状态的各阶导数,因此,那些其于系统状态各阶导数的滑模控制方法也就无法实现,为此,在利用多级滑模观测器对系统状态的各阶导数进行估计的基础上,针对非匹配不确定非线性系统,采用合成输入这一概念来构造滑动面,将其选取为跟踪误差及其积分、微分的线性组合,利用Lyapunov方法对滑模控制律进行设计,以实现滑动模,进而实现此类系统的跟踪控制,设计过程同时也证明了,利用多级观测器,该滑模控制方法对非线性不确定性因素具有鲁棒性,闭环系统在有限时间进入滑动模态,仿真算例证实了该方案的可行性。     

带容量约束的多车调度暂态混沌神经网络算法

带容量约束的多车调度问题是典型的NP-hard问题,利用模糊C均值聚类算法的相似性分类原理及混沌神经网络的全局搜索能力和高搜索效率,提出了一种快速且易于实现的新的混合启发式算法.该算法分为用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要求装车和用暂态混沌神经网络方法对每条路线排序两个阶段.实例计算以及与其他算法比较表明,该算法是一种求解多车调度问题的可行且高效的方法.     

基于粒子滤波的仅有角测量的被动跟踪

基于粒子滤波,提出了仅有角测量无源被动跟踪的新解决方法．该方法采用“当前”统计模型,使用粒子滤波算法,融合了双站测量数据．在双站测量的被动跟踪试验中,仿真结果证实了该方法能有效跟踪高度机动的目标．     

基于支持向量机的物流服务顾客满意度评价模型

提出了一种新的基于支持向量机(SVM)的物流服务顾客满意度(CSD)评价方法.归纳了物流服务CSD指标体系的设计原则,给出了具体的评价指标体系并采用模糊隶属函数和二元对比排序法对其进行量化.将量化后的指标因素集作为SVM的训练集,采用一对一的分类策略建立了CSD的评价模型.最后通过仿真实验指出了基于SVM的CSD评价方法比以往的模糊综合评价法和神经网络评价法测试正确率高,实用性强.     

A Service Ratio-Based Dynamic Fair Queueing Algorithm for Packet Switching Networks

A new weighted fair queueing algorithm is proposed, which uses the novel flow-based service ratio parameters to schedule flows. This solves the main drawback of traditional weighted fair queneing algorithms- the packet-based calculation of the weight parameters. In addition, this paper proposes a novel service ratio calculation method and a queue mangement technology. The former adjusts the service ratio parameters adaptively based on the dynamics of the packet lengths and thee solves the unfairness problem induced by the variable packet length. The latter improves the utilization of the server＇s queue buffer and reduces the delay jitter through restricting the buffer length for each flow.     

一种片率增量SVM多用户检测器算法仿真研究

码分多址(CDMA)系统中的多用户检测(MUD)实质上是一盲信源分离问题,通过在上行链路接收端获取采样的混合信号,然后根据扩频码特征及波束形成算法进行初步预分离,进而将片率信号作为支持向量机(SVM)的训练信号,在SVM中将所有用户通过1-1模式构造多目标分类器,通过类增量学习方式进行目标信号分类,最终获取期望用户的检测值。文中最后给出了仿真结果及分析比较,验证了算法的可行性。     

Adaptive Endpoint Detection Based on Subband Speech

Abstract: An adaptive endpoint detection algorithm based on band energy and adaptive smoothing algorithm is described.This algorithm utilizes the capability of adaptive smoothing algorithm that intensifies the discontinuity between localareas. The band energy features are selected because of their usefulness in detecting high energy regions (in the incomingsignal) and making the distinction between speech and noise. Heuristic "edge-focusing" is used to endpoint detection tosave the time in iteration.     

A Support Vector Machine-based Evaluation Model of Customer Satisfaction Degree in Logistics

This paper pressnts a novel evaluation model of the customer satisfaction degree (CSD) in logistics based on support vector machine (SVM). Firstly, the relation between the suppliers and the customers is analyzed. Secondly, the evaluation index system and fuzzy quantitative methods are provided. Thirdly, the CSD evaluation system including eight indexes and three ranks rinsed on one-against-one mode of SVM is built. Last simulation experiment is presented to illustrate the theoretical results.     

一种基于蚁群算法的多媒体网络多播路由算法

为了克服蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）收敛速度慢，易限于局部最小点等缺陷，对ACO进行了改进，在每次循环结束时，保留最优解，自适应地改变挥发度系数，引入遗传算法的交叉算子，提出了一种基于ACO的有时延约束的多播路由算法模型。仿真结果表明，基于改进ACO的多播路由算法模型 可以稳定地获得优于现有启发式算法的解，是一种有效的多播路算法，该算法也适用于并行执行和应用。