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1.
实时交通信息的发布使乘客出行更具灵活性.调查乘客对实时公交系统的应用情况及功能需求,并提取乘客乘车决策规则.考虑乘客决策的"有限理性"特征构建决策模型:将乘车舒适性因素转换为时间成本,运用云模型建立定量时间到定性概念的映射;依据出行参考点确定出行方案的因素权重,建立期望效用函数;构建不同的出行场景,运用决策模型进行出行方案排序.结果表明:该模型能够更大限度地克服乘客理性限制对决策的影响,对多线路多因素方案下的乘客乘车行为做出决策,决策结果符合乘客决策规则,有助于为公交资源的规划与管理提供指导依据. 相似文献
2.
《大学化学》2022,(5):228-238
鲁米诺的合成与化学发光是一个极具展示度的基础化学实验。近年来,国内部分高校陆续开设了这一实验,引起不错的反响。为进一步丰富和提升该实验的科学理论内涵,我们进行了如下改进:1)在合成部分引入机械搅拌、硫粉还原和微波合成,实现安全、快速、高效制备高纯度鲁米诺的目的;2)在单次化学发光的基础上,特别引入宛如星辰闪烁般的振荡化学发光反应(鲁米诺/H2O2/SCN-/Cu2+/OH-振荡体系),该反应涉及非平衡态热力学和非线性化学等重要概念与基础理论知识,激发学生的求知欲;3)设计并搭建了可与荧光光谱仪配套使用的简易微型磁力搅拌加热装置,实现了对振荡化学发光的光强和振荡周期等数据的实时定量监测,使学生可以自行设计对比实验,探究影响振荡反应过程的因素,并总结振荡反应规律。该实验涵盖了多学科的重要知识点,兼具科学性与趣味性,对培养学生的探索精神和创新意识具有重要意义。 相似文献
3.
催化剂由于具有降低电化学过电位和改善动力学条件的能力,在各种储能器件中起着至关重要的作用.在锂离子电池中,首圈放电过程中形成的固体电解质界面膜,通常被认为是一旦形成就稳定不分解的.而在过渡金属的催化下,这种电解质分解衍生的聚合物凝胶状膜(PGF)能可逆地形成和分解.这种过渡金属催化机制可以进行催化储锂,即形成的PGF具有存储锂离子的能力,可提供额外的储锂容量,并且形成的PGF对枝晶的穿刺起到保护作用,提高锂离子电池的安全性.然而,由于锂离子电池中非常复杂的反应环境,常规测试手段很难对过渡金属的催化作用进行精准的表征.高精度测试技术的缺乏,限制了人们对催化机理的深入理解.过渡金属的磁性对价态和电子态密度高度敏感,所以在过渡金属催化过程中发生的电子转移会使其磁性发生相应的变化,这将催化与磁性紧密的联系在一起,使实时磁性测试成为研究过渡金属催化机理的有力工具.利用实时磁性测试可以精确地检测到催化过程中由电子转移产生的磁响应信号,从而对催化机理进行系统深入地研究.本文采用高精度的实时磁性测试技术对磁控溅射制备的氧化钴电极进行了测试,以得到关于锂离子电池中过渡金属催化的直接实验证据.磁控溅射制备的薄膜电极,没有导电添加剂和粘结剂的影响,尽可能地避免了其他因素对锂离子电池电化学反应过程的影响,更有利于对催化机理的深入研究.借助高精度的实时磁性测试,本文成功地检测到了在Co的催化作用下PGF的可逆形成和分解所引起的磁响应信号.此外,在不同的溅射气氛和溅射时间下,制备了一系列CoO/Co薄膜,系统研究了Co含量和薄膜厚度对催化性能的影响,得到了关于过渡族金属催化的更系统、更深入的认识.实时磁性测试结果表明,Co含量增加会使Co的催化作用增强,使催化过程中产生的磁响应信号变得更强.另外,电极厚度的降低可以提高催化储锂在电化学储锂中的占比,使得催化反应的磁响应信号变得更加明显.本文强调了实时磁性测试在催化领域研究中的重要性,加深了对过渡金属催化机理的认识,为设计基于催化储能的新型储能器件提供了关键的指导作用. 相似文献
4.
5.
在飞行试验过程中,高速摄影测量站点呈现数量多、分布散且人机分离的特点,为了同时获取起飞着陆段2个分离区域的多目标实时测量数据,基于组播概念提出了一种分布式高速摄影网络系统,设计了一种高效的无关联信号高速像机触发判据算法,通过实时获取多种机载以及动平台数据,通过图像处理的方法完成多维立体化高速摄影测量系统的实时精准智能控制与海量数据的实时卸载,实现8台不同类型高速像机的测试影像智能获取,测量系统误触发率降低至0.76%,有效提高了工作效率,保证了飞行试验数据的准确性和高效性。 相似文献
6.
为实现噪声情况下的人声分离,提出了一种采用稀疏非负矩阵分解与深度吸引子网络的单通道人声分离算法。首先,通过训练得到人声与噪声的字典矩阵,将其作为先验信息从带噪混合语音中分离出人声与噪声的系数矩阵;然后,根据人声系数矩阵中不同的声源成分在嵌入空间中的相似性不同,使用深度吸引子网络将其分离为各声源语音的系数矩阵;最后,使用分离得到的各语音系数矩阵与人声的字典矩阵重构干净的分离语音。在不同噪声情况下的实验结果表明,本文算法能够在抑制背景噪声的同时提高分离语音的整体质量,优于结合声噪人声分离模型的对比算法。 相似文献
7.
从双路字典学习、噪声功率谱估计、语音幅度谱重构角度提出了一种改进的谱特征稀疏表示语音增强方法。在字典学习阶段,融合功率谱与幅度谱特征,采用区分性字典降低语音字典和噪声字典的相干性;在语音增强阶段,提出一种噪声功率谱估计方法对非平稳噪声进行跟踪估计;考虑到幅度谱和功率谱特征对不同噪声的适应程度不同,设计了语音重构权值表。对分别由幅度谱和功率谱恢复而来的两路信号进行自适应加权重构,结合相位补偿函数得到增强后的语音信号。实验结果表明,该方法在平稳、非平稳噪声环境下相比于单一谱特征的语音增强方法平均提高31.6%,改善了语音增强方法的性能。 相似文献
8.
针对目前有监督语音增强忽略了纯净语音、噪声与带噪语音之间的幅度谱相似性对增强效果影响等问题,提出了一种联合精确比值掩蔽(ARM)与深度神经网络(DNN)的语音增强方法。该方法利用纯净语音与带噪语音、噪声与带噪语音的幅度谱归一化互相关系数,设计了一种基于时频域理想比值掩蔽的精确比值掩蔽作为目标掩蔽;然后以纯净语音和噪声幅度谱为训练目标的DNN为基线,通过该DNN的输出来估计目标掩蔽,并对基线DNN和目标掩蔽进行联合优化,增强语音由目标掩蔽从带噪语音中估计得到;此外,考虑到纯净语音与噪声的区分性信息,采用一种区分性训练函数代替均方误差(MSE)函数作为基线DNN的目标函数,以使网络输出更加准确。实验表明,区分性训练函数提升了基线DNN以及整个联合优化网络的增强效果;在匹配噪声和不匹配噪声下,相比于其它常见DNN方法,本文方法取得了更高的平均客观语音质量评估(PESQ)和短时客观可懂度(STOI),增强后的语音保留了更多语音成分,同时对噪声的抑制效果更加明显。 相似文献
9.
当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。 相似文献
10.