基于卷积神经网络的连续语音识别

在语音识别中,卷积神经网络( convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络( deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸。本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比。在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强。     

关于大型科研仪器共享问题的一个产权理论解释

大型科研仪器的共享问题是我国科技资源配置和管理工作中面临的重要问题,现有研究和对策主要集中于促进共享理念的传播、加强共享效率的考核以及仪器中心等共享机制的建设方面,但对于为什么存在共享障碍等基本问题缺少关注。本文以经济学中的产权理论为基础,从大型科研仪器所有权与控制权分离的现实出发,探讨了当前我国仪器共享中存在的利益冲突和机制障碍。在此基础上,借鉴发达国家的一些做法,提出从仪器资助体制出发解决仪器共享问题的新思路。     

汽车仪表板及转向管柱模态分析

转向系统和仪表板的怠速振动是整车NVH(Noise Vibration and Harness)性能的重要组成部分,为了满足NVH要求,运用HyperMesh软件建立汽车仪表板及转向管柱的有限元模型,并运用NASTRAN软件计算仪表板频率在35 Hz以下的局部或整体固有模态特性及转向盘上下振动与左右振动频率.结果表明,仪表板处的局部振动频率与发动机怠速激振频率接近,容易产生怠速共振现象,最后提出改进建议以避免发生怠速共振现象,从而改善汽车的NVH性能.     

利用PVDF设计两维简支结构声辐射模态传感器

PVDF(polyvinylidenefluoride聚偏氟乙烯 )是一种新型的压电高分子材料 ,它不仅密度低 ,而且具有较强的压电性 ,机械性、可塑性好等特点 用特定形状的PVDF薄膜作为误差传感器 ,将它贴在结构体表面上时 ,对系统产生很小的影响 笔者在声辐射模态理论以及两维分布式压电传感器方程的基础上 ,利用PVDF独特的积分特性 ,以简支矩形板为例 ,设计了PVDF压电薄膜传感器用于测量简支板第一、二阶声辐射模态伴随系数 并在理论上进行数值分析比较可知 ,这种特定形状的PVDF薄膜作为误差传感器是可行的     

多孔纤维吸声材料填充蜂窝结构的声学性能

本文理论研究了多孔纤维吸声材料填充矩形蜂窝结构的声学特性.假设周期蜂窝结构将多孔纤维吸声材料划分为独立周期子空间,理论建模中选取单个蜂窝胞元进行分析.蜂窝结构内部的多孔纤维吸声材料采用等效流体模型进行模拟,斜入射的声波在各个子空间呈驻波分布,由声场的声压和速度可积分得到通过蜂窝结构入射平面和透射平面的能量流,从而得到多孔纤维吸声材料填充蜂窝结构的吸声及传声损失性能.与单一多孔纤维材料声学性能的对比发现,多孔纤维吸声材料填充蜂窝结构的吸声性能得到了有效提高.基于理论模型,进一步分析了结构参数对多孔纤维吸声材料填充蜂窝结构吸声/传声损失性能的影响.     

通过PVDF测量简支梁声辐射模态伴随系数

PVDF（Polyvinylidene fluoride,聚偏氟乙烯）是一种新型的压电高分子材料,它具有独特的压电效应,近年来受到人们广泛关注,笔者在声辐射模态理论及一维分布式压电传感器输出电压方程基础上,利用PVDF独特的积份特性,以简支梁为例,通过设计PVDF压电薄膜传感器的形状,测量了简支梁第一、二阶声辐射模态伴随系数,并对实验数据进行了分析比较。     

基于模态扩展的变速器箱体振动识别及辐射噪声优化

提出一种基于模态扩展技术的变速器箱体振动识别方法.以某变速器为例,应用有限元方法计算出变速器箱体的模态频率和特征向量,通过试验测得箱体在运行工况下部分点的振动加速度,将振动加速度映射到有限元模型上,得到各阶模态的参与因子,依据模态参与因子与特征向量识别箱体有限元模型中所有节点的振动加速度.研究表明,识别出的加速度值与实测值的最大平均残差为9.7%,基于模态扩展技术的箱体振动识别方法有效.最后根据识别的加速度计算变速器箱体辐射声功率,确定了3个辐射声功率较大的区域并进行优化,优化后的变速器箱体辐射声功率最大下降1.8dB.     

基于EMD与BP神经网络的中国股票指数期货价格预测

应用经验模态分解算法（EMD）和BP神经网络理论提出了我国股指期货市场价格走势预测模型。首先应用EMD分解算法把股指期货价格序列分解成不同尺度的内禀模态分量（IMF）,再通过重复试验的方法运用BP神经网络对股指期货价格序列和分解得到的所有IMF的数据序列进行训练,得到股指期货价格的预测模型,并对股指期货价格进行预测。实验表明,通过该方法得到的预测值与股指期货的实际价格有着很高的拟合度。     

一种基于特性的WEB GIS共享方案

在基于特性(Feature)的WEB GIS体系结构下,提出一个共享空间信息的解决方案。分布式技术减轻了服务器的负载,对象关系数据库技术解决了传统GIS系统中空间数据难以共享的问题,两级高速缓存技术提高了系统在网络环境下分布处理空间数据的性能。最后对解决方案进行了模拟实验,证明系统不仅能有效地共享多个GIS系统的空间信息,而且在性能上相对于传统GIS有很大的提高。     

面向水稻生长模拟的网络共享数据综合评价

文章根据水稻生长模拟模型ORYZA2000所需要的数据,从用户应用角度,选取准确性、及时性、可理解性、完整性、冗余性和可信度评价指标,采用定性与定量结合的方法,对目前国内互联网上提供的共享数据进行综合评价,揭示科学共享数据应用方面存在的问题.结果表明:中国地面气候资料日值数据集的各项数据质量评价指标较好;中国农作物生长生育状况资料数据集,因部分发育期数据的完整性和准确性有待提高,造成现阶段区域水稻生长模拟精度有进一步提高的可能性.目前,大部分水稻品种、土壤性质等数据很难获得,田间小气候数据库数据冗余问题较突出.