贝叶斯优化卷积神经网络公共场所异常声识别*

针对公共场所异常声的感知和识别问题,提出一种基于贝叶斯优化卷积神经网络的识别方法。提取声信号的Gammatone倒谱系数、倍频程功率谱、短时能量和谱质心,组合成声信号的特征图。构建卷积神经网络作为分类器,利用递增的卷积核设置和池化操作处理不同尺度的特征。基于贝叶斯优化算法优化卷积神经网络的模型参数,对包括火苗噼啪声、婴儿啼哭声、烟花燃放声、玻璃破碎声和警报声的5种公共场所异常声进行识别。该方法的识别结果与基于不同的特征提取和分类器方案得到的识别结果进行比较,结果表明该方法的识别效果优于其他特征提取和分类器方案的识别效果。最后分析了该方法在不同信噪比噪声干扰下的识别结果,验证了该方法的有效性。     

A survey on HHL algorithm: From theory to application in quantum machine learning

The Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) algorithm is a method to solve the quantum linear system of equations that may be found at the core of various scientific applications and quantum machine learning models including the linear regression, support vector machines and recommender systems etc. After reviewing the necessary background on elementary quantum algorithms, we provide detailed account of how HHL is exploited in different quantum machine learning (QML) models, and how it provides the desired quantum speedup in all these models. At the end, we briefly discuss some of the remaining challenges ahead for HHL-based QML models and related methods.     

利用电磁法研究HMX与TATB混合钝感炸药的冲击起爆特性

为研究含有少量奥克托金(HMX)且以三氨基三硝基苯(TATB)为基的高能钝感炸药PBX-3的冲击起爆反应增长规律,采用火炮驱动蓝宝石飞片的方法和铝基组合式电磁粒子速度计技术进行了一维平面冲击实验。通过实验测量撞击表面及内部不同深度处的冲击波后粒子速度,得到PBX-3炸药的Hugoniot关系。根据冲击波示踪器所测数据绘制了炸药到爆轰的时间-距离(x-t)图,获得了反映炸药冲击起爆性能的Pop关系。将入射压力为12.964 GPa时达到爆轰的6条速度曲线修整成相同零点,通过读取6条曲线的分离点即反应区末端的C-J点,计算出化学反应区时间和宽度。     

基于相场描述的拉压不对称强度结构拓扑优化

运用了基于相场描述的拓扑优化方法，来寻找在拉伸和压缩中表现出不对称强度行为的连续体结构的最优布局。依据Drucker-Prager屈服准则和幂率插值方案，优化问题可以描述为在局部应力约束下的最小化结构的体积。用qp放松法来解决应力约束的奇异性，并采用基于P-norm函数的聚合方法对应力约束进行凝聚，该方法实现了约束个数的降低，同时引入了稳定转化法来处理大量的局部应力约束和高度非线性的应力行为，以修正应力，提高优化收敛的稳定性。在优化问题求解时，使用拉格朗日乘子法对目标函数和应力约束进行处理。利用伴随变量法进行灵敏度分析，并通过求解Allen-Cahn方程更新相场函数设计变量。数值算例证明了该优化模型和相应数值技术的有效性，相关算例还揭示了考虑拉压不同强度和考虑同拉压强度约束时得到的结构优化拓扑构型具有显著的差异。     

运用三维离散元技术模拟落锤撞击下奥克托今颗粒的点火燃烧过程

炸药颗粒的点火燃烧过程一直是人们关注的热点问题。近年来，三维离散元技术在中尺度观测颗粒材料的动力学过程中拥有显著优势。炸药燃烧属于颗粒材料的反应动力学，运用三维离散元技术(DM3)可以有效地观测炸药燃烧传播的过程。以奥克托今(HMX)颗粒为例，本文成功模拟并观测到了HMX颗粒的燃烧反应程度，确定了颗粒开始燃烧反应的时间，以及燃烧反应传播的时间。同时，结合落锤冲击颗粒的三维图像以及其表观压强和放热功率，得到了HMX颗粒燃烧反应、燃烧传播的整个反应动力学过程，包括颗粒在冲击加载下碎化塑性变形的过程，颗粒燃烧反应放热的过程，落锤回弹颗粒喷射的过程等。同时，进一步说明了尖顶颗粒更利于颗粒点火，平顶颗粒有抑制颗粒点火的能力。     

Experimental and theoretical assessment of Fe-doped indium-oxide-based dilute magnetic semiconductors

Specimens of iron-doped indium oxide (In_1-xFe_x)₂O₃ with x?=?0.015, 0.03, 0.045 and 0.06, amalgamated through a traditional solid-state reaction method followed by H₂/air sintering, were characterised using an X-ray diffractometer (XRD), a vibrating sample magnetometer (VSM), and a scanning electron microscope (SEM) to investigate their structural, magnetic and morphological properties respectively. According to XRD plots, all the specimens exhibit cubic bixbyite structures along with ancillary phases. Magnetic assessment showed that In₂O₃ has a negative susceptibility, exhibiting diamagnetic behaviour at room temperature. The doping of Fe ions induces ferromagnetic (FM) ordering, which is enhanced with increasing doping content. The strength of the magnetisation increases when the specimens are exposed to H₂ but is reduced on further air sintering. A bound magnetic polaron (BMP) model is successfully fitted to the observed FM data involving localised carriers and magnetic cations. A multivariate assessment viz. a hierarchical cluster analysis (HCA) was used to corroborate and strengthen the experimental determined magnetic properties. A homogeneous particle distribution was observed in all SEM micrographs and is validated through MATLAB-based simulation by applying a watershed segmentation algorithm. Surface plots also confirm the change in magnetic properties with increase in doping concentration.     

基于LS -DYNA公路桥车桥耦合的车辆模型研究

研究公路桥梁在移动车辆荷载作用下的动力响应,建立合理的车辆模型非常重要。为更真实地体现桥梁在车载作用下的动力响应,基于LS-DYNA程序,结合常用重型车辆的结构特性及参数,对车辆的橡胶轮胎、轮胎内气体压力、车轮转动和车辆悬架系统进行模拟,使车辆模型更接近实际车辆。通过车辆轴重和动力特性初步验证车辆有限元模型的有效性;同时,以一座混凝土简支空心板梁桥为算例,验证车轮转动和车桥相互接触力,并将LS-DYNA计算结果与桥梁实测结果进行对比,进一步验证车辆有限元模型的有效性。研究结果表明,基于LS-DYNA建立的三维车辆有限元模型是可行的,可以用于研究车桥相互作用。     

驻波声场中单分散细颗粒的相互作用特性

利用外加声场促进悬浮在气相中的细颗粒发生相互作用,进而引起颗粒的碰撞和凝并,使得颗粒平均粒径增大、数目浓度降低,是控制细颗粒排放的重要技术途径.为探究驻波声场中单分散细颗粒的相互作用,建立包含曳力、重力、声尾流效应的颗粒相互作用模型,采用四阶经典龙格-库塔算法和二阶隐式亚当斯插值算法对模型进行求解.将数值模拟得到的颗粒声波夹带速度和相互作用过程与相应的解析解和实验结果进行对比,验证模型的准确性.进而研究颗粒初始条件和直径对相互作用特性的影响.结果表明,初始时刻颗粒中心连线越接近声波波动方向、颗粒位置越接近波腹点,颗粒间的声尾流效应就越强,颗粒发生碰撞所需要的时间就越短.研究还发现,颗粒直径对颗粒相互作用的影响取决于初始时刻颗粒中心连线偏离声波波动方向的程度.当偏离较小时,颗粒直径越大,颗粒发生碰撞所需要的时间越短;当偏离很大时,直径较小的颗粒能够发生碰撞,而直径较大的颗粒则无法发生碰撞.     

语音通信降噪研究

语音通信系统中，语音通过信道传输将不可避免地引入码间串扰和信号畸变，同时受到噪声污染。本文在分析自适应盲均衡算法CMA(constant modulus algorithm）和改进盲均衡算法的基础上，考虑到自适应盲均衡技术在语音噪声控制方面能力有限，将自适应盲均衡技术与小波包掩蔽阈值降噪算法联合使用，形成一种基带语音增强新方法。仿真试验结果显示自适应盲均衡技术可以使星座图变得清晰而紧凑，有效减小误码率。研究证实该方法在语音信号ISI和畸变严重情况下，在白噪及有色噪声不同的噪声环境中都具有稳定的降噪能力，消噪同时可获得汉语普通话良好的听觉效果。     

卷积神经网络用于近红外光谱古筝面板木材分级

目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。