二供应商经济批量问题的多项式时间算法

为了从采购费用结构不同的供应商中找到最佳补货策略,考虑一个零售商从两个供应商补货的二供应商经济批量问题.零售商在两个供应商处的采购费用结构分别为复合安装费用和全单位数量折扣费用结构.通过对问题结构性质的分析论证,将问题的可行解转化为一个有向网络,降低问题求解的计算复杂性.综合动态规划和Dijkstra最短路算法证明了该问题是多项式时间可解的.     

燃料电池有轨电车声学优化*

基于线路噪声实验,系统测试分析了燃料电池有轨电车的噪声特性,研究了噪声分布以及空气传声、结构传声路径对噪声的贡献。结果表明改善车辆地板、空调、顶板和风挡的隔声性能,尤其是在500～1250 Hz的1/3倍频带范围内的隔声性能将有助于改善车辆内部声学环境。优化燃料电池系统控制,降低冷却单元转速将有助于改善车辆外部声学环境。在此基础上提出减震降噪建议措施,再次进行线路噪声实验,结果表明该措施有效。     

利用概率混合模型的理想比率掩蔽多声源分离方法

针对基于时频掩蔽的分离方法在多声源场景下的分离效果不佳的问题,论文提出一种利用概率混合模型的理想比率掩蔽多声源分离方法。首先,利用冯·米塞斯分布对时频点处方位角估计进行拟合以及拉普拉斯分布对归一化压力梯度信号向量进行拟合,由此建立概率混合模型。其次,利用期望最大化算法对模型参数进行求解,估计各声源对应的理想比率掩蔽。最后,利用估计出的理想比率掩蔽,从麦克风采集信号中分离得到各声源信号。实验结果表明,与现有基于时频掩蔽的多声源分离方法相比,论文所提方法在欠定场景下具有更好的分离效果。      

大麦品种数量性状的聚类分析研究

定义品种标准化主成分间的欧氏平方距离为遗传距离，采用类平均法对６３个地理来源不同的品种进行系数聚类，将其分为８类。表明品种的地理分布对遗传差异有一定的影响，但两者间并无必然的联系。认为大麦杂交亲不可否认尖在类间距离大于平均类间距离的类间选配，同时参考主成分分析对品种综合性状的认识，并结合其它因素，选择综合性状好的品种作亲本。     

求解水中加肋板声辐射特性的虚拟声源法*

发展一种利用虚拟声源离散声场的方法求解加肋板在水中的声振耦合问题。由波叠加原理和单元体积速度匹配的原则,根据离散的结构单元满足的动力方程和结构与介质的交界相容性条件,确定虚拟声源强度,计算结构的声辐射功率。本文以简支矩形加肋板为例,在不获得结构表面振速和声压的情况下,计算了结构在水中的声辐射功率,并与解析方法计算的结果进行了比较,表明了该方法具有较好的计算精度。     

利用水平阵模态域波束形成判别声源深度*

针对近水面声源和水下声源的深度判别问题,根据近水面声源难以激发低阶模态的物理现象,研究利用声源波数谱结构和波数位置的不同来分辨近水面声源和水下声源。通过采用MVDR的谱估计方法进行模态域波束形成,补偿水平阵各阵元之间各号简正波的相位差,获得主瓣窄、旁瓣低的声源信号波数谱。波数谱的波数位置与频率呈近似线性关系,水中声速剖面、海底参数、海深都会影响波数谱的具体结构和位置。此外,声源信号的到达角估计误差同样也会影响波数谱主瓣的位置估计。数值仿真结果表明,在浅海负跃层声速剖面条件下,可利用水平阵模态域波束形成判别声源深度,区分近水面声源和水下声源。     

室内两步法监督式学习双耳声源距离估计

提出一种室内环境下两步法监督式学习双耳声源距离估计算法,该算法通过预先估计声源方位角信息以克服声源方位角的变化对声源距离估计性能的不利影响.该算法第1步利用深度神经网络模型估计声源的方位角,并将不同方位角的双耳信号分类;第2步中对每个方位角的双耳信号采用独立的深度神经网络模型进行声源距离估计,其中距离特征选用双耳信号的一些双耳特征和统计特性。在仿真和实际环境下,本文提出的两步法声源距离估计算法的距离估计准确率比现有算法提高了3%~5%左右,并且在各种不匹配环境下的距离估计准确率比现有算法高出5%~10%左右。实验结果表明利用声源方位角信息可以有效提高双耳声源距离估计算法的性能。     

量子阱数量变化对InGaN/AlGaN LED的影响

采用软件理论分析的方法分析了InGaN/AlGaN量子阱数量变化对发光二极管内量子效率、电子空穴浓度分布、载流子溢出产生的影响。分析结果表明:量子阱的个数不是越多越好,LED的光学性质和量子阱的个数并不成线性关系。量子阱个数太少时,电流溢出现象较明显;而当量子阱个数太多时,极化现象明显,且会造成材料浪费。因此应根据工作电流选择合适的量子阱个数。     

复杂环境下基于时延估计的声源定位技术研究简

为了改善在复杂环境下声源定位算法的性能,提出了一种新的时延估计（TDE）方法,即基于传递函数比的统计模型方法（ATFR-SM）。该方法采用统计模型去除噪声对传递函数（ATF）的影响,在计算传递函数时对功率谱密度（PSD）进行平滑和“白化”,以去除混响对传递函数的影响。同时,算法中引入话音激活检测（VAD）去除对求取传递函数无用的噪声段,以提高时延估计的准确性。此外,将所提时延估计方法与线性定位法相结合,构成一套完整的声源定位方法。实验结果表明,在复杂环境下,时延估计方法具有更低的异常点百分比（PAP）和均方根误差（RMSE）,且明显优于传统的参考算法,同时声源定位方法具有更高的定位精度。