基于功率谱熵特征提取的脑电波大脑年龄预测

 大脑会随着年龄的增加而出现功能衰退，通过决策实验获取年轻人和中老年人的脑电信号，可以定量分析大脑随年龄增长而出现的变化。提出了一种基于熵的脑电波刻画方法，并利用机器学习的方法能够比较准确地预测人的大脑年龄。研究表明，脑电波功率谱熵（PSE）具有良好的时域分辨能力和更准确的区分效果，年轻人在做决策时的脑电波功率谱熵的分布是大于中老年人的，即年轻人所产生的脑电波信息量更大。此外，支持向量机（SVM）的分类效果优于随机森林（RF）方法，最高平均精度达88.02%，比随机森林高出2.66%。通过基尼指数对特征重要性排序，还发现决策过程中左眼电区域、大脑的颞和中央区域的决策反应差异很大，分类器更容易在这些特征区域做出更好的分类。     

基于模糊认知图的物流需求预测模型研究

准确地预测社会物流需求,在政府对物流行业政策制定、企业物流活动规划中有着重要意义.本文提出一种基于模糊认知图的物流需求预测模型构建方法,综合考虑国内生产总值、进出口总额等五个经济要素与物流需求之间的相互影响关系,通过对历史数据机器学习获得相互影响权重,构建了物流需求预测模型,可对未来物流需求进行推算和预测.实验证明,该模型对物流需求的预测精度较高,效果较好.     

基于去噪自编码器的镜像极限学习机设计

针对极限学习机在高维度、含噪声数据集中需要大量隐含层节点来保证分类性能的问题，设计了镜像极限学习机.该算法使用伪逆法确定输入权值，随机生成输出权值和偏置，在对数据进行分类时，它仅需极少的隐含层节点.为了提升镜像极限学习机的分类性能和抗噪性，将它与去噪自编码器相结合.利用去噪自编码器对输入数据进行特征提取，并将提取到的特征作为镜像极限学习机的输入数据，再进行网络训练.在无噪和含噪声的MNIST，Fashion MNIST，Rectangles和Convex数据集中，将基于去噪自编码器的镜像极限学习机与ELM，PCA-ELM，SAA-2和DAE-ELM作对比实验，结果表明，基于去噪自编码器的镜像极限学习机的综合性能最优，用于分类的网络隐含层节点数最少.     

超长隧道面临的挑战与思考

 随着交通强国战略规划的提出和全面实施，中国的隧道及地下工程建设也迈入一个全新的时代。根据中国目前的隧道建设水平，本文引入了超长隧道的概念，介绍了修建不同超长隧道需要面临的技术挑战，并展望了一些关键技术的发展趋势。     

基于Unity 3D的多机协同化纤长丝生产线工艺仿真

将化纤长丝生产线按功能特点分成生产、检测、包装和仓储4个子系统,基于Unity 3D分别在4台电脑上进行协同仿真和显示。生产子系统使用数据化驱动可以仿真任意生产规模的场景,检测子系统与智能检测模块联合可以仿真基于视觉处理的真实生产线产品质量检测,包装子系统可以对质量合格的丝饼按规格打包,仓储子系统根据订单需求对已打包的丝饼进行存储并完成进出库操作。对各子系统需要通信的数据制定了协议,使用基于TCP/IP(transmission control protocol/internet protocol)的Socket通信完成多台电脑协同仿真。试验表明,多机协同仿真可以更高效地设计和优化化纤长丝生产线。     

高速铁路并联隧道横通道对隧道内压力变化的影响

给出了高速列车穿越横通道高速铁路并联隧道时压力变化的三维非定常黏性流场数值模拟过程,研究了两条并联隧道横通道的面积变化、位置变化和斜交方式对并联隧道及横通道内压力变化的影响规律.计算结果表明:并联隧道横通道的存在,使得隧道内压力变化的最大值降低,隧道横通道断面积越大,则最大压力梯度的降低率越小,当横通道的断面积与隧道断面积之比为0.3左右时,其降低隧道中测点的最大压力及压力梯度的效果最好;横通道对隧道的降压效果与隧道交叉方式有关,横通道与隧道的斜交方式为正交,且正交角度控制在60°左右时,横通道对隧道内的降压效果比较好.对比分析表明,当并联隧道内的横通道、竖井及避洞在隧道内的位置、断面积、长度及与隧道的斜交角度相同时,竖井的降压效果最好,横通道次之,避洞的降压效果最差.     

带式焙烧机特点及台车跑偏故障的原因分析

预防焙烧机跑偏是焙烧机日常维护的重点难题,该文通过对焙烧机结构特点、运行方式的研究,对焙烧机的跑偏现象进行了简单介绍,同时对台车跑偏进行深入分析及对跑偏现象形成的原因加以分析,进而对发生跑偏现象直接的做出分析,并给出严谨的推论并加以论证,发现和总结出焙烧机的安装精度、风箱设置位置、气流等相关因素与焙烧机台车跑偏所存在的内在联系与规律,为焙烧机跑偏调整提出切实可行的实施方案,是该文着重需要探讨的问题。     

基于免疫遗传优化支持向量机的普米语孤立词语谱图分类

基于免疫遗传优化支持向量机的普米语孤立词语谱图分类方法,首先利用短时傅里叶变(STFT)生成普米语孤立词语谱图;其次,提取普米语孤立词语谱图的二值特征;最后,利用免疫遗传优化支持向量机实现语谱图的分类.实验结果表明:普米语孤立词语谱图分类预测准确率为88%～91%.基于免疫遗传优化支持向量机的语谱图分类比基于语音信号分类效果更好.     

国际模式识别和机器智能的一代宗师——纪念傅京孙诞辰90周年

 2020年是国际模式识别之父、世界著名人工智能和机器视觉科学家傅京孙（KingSun Fu）诞辰90周年。为缅怀傅京孙传奇的生平事迹，论述了其许多鲜为人知的感人故事，展现了他的科学思想和科学精神，评价了他对国际模式识别和机器智能等学科的杰出贡献。     

基于线性判别分析的时频域特征提取算法

针对复杂环境中的声目标特征提取与选择问题,结合声信号时频域的特点,提出了一种时频域相结合的特征提取方法。首先,对信号进行小波分解,达到去噪目的;然后,将短时能量、短时平均幅值、过零率及频带能量值作为原始特征矢量,并结合Fisher判别准则进行特征选择,以此构造低维特征向量;最后,对两类声目标的实测样本数据进行特征提取,并采用支持向量机和K近邻两种分类器对该特征提取方法的有效性进行校验。实验结果表明,采用“时域+频域+线性判别分析”的特征提取方法简单有效,且与单一时域或频域的特征提取方法相比,识别率更高。