利用双谱分析的癫痫脑电特征研究

根据癫痫患者脑电信号具有非高斯、非线性随机特性,应用高阶累积量技术对癫痫患者的脑电信号进行双谱估计,研究了在不同发病阶段的脑电信号的高斯偏离程度,以获取更加敏感和准确的临床监护和发病预报参量.用参数模型法进行双谱估计,并根据奇异值分解最小二乘法求解模型参数,从而获得高分辨率的双谱估计值和有效的脑电相位信息.用功率谱对高阶谱进行规范,规范化结果可作为相关系数,通过估计双相关系数找出它与癫痫发作的关系.实验结果表明,患者在癫痫发作前、开始发作和发作期,双谱的等高线图具有明显的尖峰,在癫痫发作时的脑电双相关系数值要比癫痫发作前和发作后的系数值高得多,使得脑电波的非高斯性和非线性增强.双谱分析为癫痫脑电信号的研究提供了一些新的思路,双相关系数有望成为临床监护、预报癜痫发作的一个指标.     

交通流的混沌特性分析及其预测

实时准确的短时交通流预测是智能交通系统中实现交通控制和诱导的关键技术之一.首先,采用饱和关联维数法和互信息量法对交通流时间序列的嵌入维数和延迟时间进行计算,并根据计算结果对交通流时间序列进行相空间重构;然后,采用wolf方法计算其最大Lyapunov指数,并对其进行功率谱分析,结果表明,交通流时间序列具有噪声;最后,分别采用基于BP神经网络和RBF神经网络的预测模型对交通流时间序列进行预测,结果表明,2种模型对短时交通流均能较好预测,但后者的预测精度较高,预测速度较快.嵌入维数;延迟时间;相空间重构;BP神经网络;RBF神经网络     

基于贝叶斯克里金的地下空间多源数据建模

利用贝叶斯克里金方法集成钻孔数据与地震解译数据估计地质层面的高程.将线性贝叶斯理论运用于克里金估计,把用于空间估计的数据分为2类,即把钻孔数据视为硬数据,把数据不确性较大的地震解译数据视为软数据,构建了一个考虑贝叶斯方法的地统计模型,用区域性变量理论研究这2类数据的空间变化特征.通过对某煤矿煤层表面高程的估计以及与普通克里金方法的估计值与误差的比较证明了贝叶斯克里金法能较好地考虑地质剖面和地震解译数据的不确定性,在地质层面高程的估计方面具有一定的优越性,是一种可行的考虑数据全局不确定性的多源数据集成建模方法.     

癫痫EEG信号相空间重构参数的计算和分析

根据癫痫发作过程中,EEG信号表现出来的发作间期和发作期2种不同的状态,通过分析发现在该过程中大脑动力系统存在不同的动力学嵌入空间,存在不同的吸引子。还应用伪邻点法、互信息法和C-C方法进行了推导和仿真,对2种不同状态进行相空间重构,确定了癫痫病人不同状态EEG不同吸引子的参数,并在此基础上提出了若干新的见解。     

一种具有缺失数据的贝叶斯网络结构学习方法

在数据缺失的情况下,文章建立的贝叶斯网络结构学习方法BC-ISOR基于界定折叠方法进行变量集联合概率的估计,基于依赖分析的基本思想进行贝叶斯网络的结构学习。该方法的概率估计与数据的缺失率无关,并有效降低了条件独立性检验的次数和阶数,因而具有良好的学习效率并能避免陷入局部最优;针对Asia网络的实验结果表明,该方法比经典方法SEM具有更好地时效性和精确性。     

基于BP神经网络的癫痫脑电信号识别研究

为了有效识别癫痫脑电信号,建立了基于误差反向传播（BP）神经网络的癫痫脑电信号识别模型,并提出了一种适合于非平稳脑电信号的特征提取方法。本文以临床采集的包含癫痫发作期的五组500个EEG公共数据为样本,选择了具有任意多分辨分解特性的小波包．对信号进行多尺度分解,提取了各级节点的小波包系数。将小波包系数能量作为特征值,构建了特征向量并输入到BP神经网络分类器中进行自动识别。实验结果表明,该算法的识别率达到了92．5％。     

一种基于条件相对平均熵的个性化推荐算法

为了提高现有推荐算法的准确性,提出一种基于条件相对平均熵的个性化推荐算法.首先,采用加权的CNM算法构建复杂网络,挖掘该网络的社团结构,作为商品待推荐域;其次,利用条件互信息和条件相对平均熵生成有效的节点次序,以提升贝叶斯网络构建的准确性;然后采用K2算法学习贝叶斯网络,分析出用户的消费性格,并判断待推荐域中商品与消费性格的联系,向用户提供感兴趣和合理的推荐;最后,基于电信运营商的实际数据进行实证分析,验证了该算法的有效性.     

基于递归模糊神经网络的多时延基因调控网络构建方法

为了处理连续的时序基因表达数据,提出了一个基于递归模糊神经网络的多时延基因调控网络构建算法.该算法能直接用于分析连续的时序基因表达数据,避免离散化数据造成的信息损失.使用时序互信息估计基因间的转录时延,并限制每个基因的潜在调控基因,从而有效提高建网的效率和精确度.酵母菌细胞周期表达数据的实验结果表明该算法能正确选择潜在的调控基因,更加精确地构建基因调控网络.     

心算任务下脑电信息传输

通过计算多导脑电的互信息传输时间序列的复杂度,研究了心算任务和安静状态下不同认知水平的对象脑电特异表现.结果表明,不同的实验状态、不同认知能力的被试者以及大脑的不同部位均可对互信息复杂度产生显著影响.抑郁症在心算任务下的互信息传输复杂度显著低于（P<0.001）安静闭目状态下的复杂度,而正常对照组虽然在心算任务下的脑电互信息传输复杂度也较安静闭目状态时有所下降,但不具有统计意义.据此推测,完成认知作业时的脑电互信息复杂度在一定程度上反映了认知水平的不同.     

基于多尺度符号转移熵的脑电信号分析

无论从全局还是局部的角度出发,采用多尺度转移熵表示全局和局部两类脑电(electroencephalography,EEG)信号,并分析其动态和不对称信息。采用比例系数从1到199、步长为2的多尺度方法处理正常人和癫痫病患者的脑电信号;然后采用维度为3的全局排列方法表示序列。将正向和反向符号序列作为转移熵的输入。比例因子的间隔和全局路径分别为(37,57)和(65,85),分析发现两组EEG信号的熵值在该处较容易区分。当比例系数为67时,健康对照组和癫痫病患者的转移熵值分别为0.113 7和0.102 8,差异最大。在比例系数是165时,全局变量的相应值为0.064 1和0.060 1。研究结果表明,合适的排列有助于更好的区分脑电数据信息,采用多尺度符号转移熵分析EEG信号更加有效。     

连续属性朴素贝叶斯分类器的依赖扩展研究

针对朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间依赖信息的问题,在将连续属性条件互信息计算、条件密度计算与通过建立类约束属性最大权重跨度树的父结点选择相结合的基础上,提出了连续属性朴素贝叶斯分类器选择性树结构依赖扩展方法.通过对比实验和分析,证实了扩展后分类器的分类准确率得到明显的改进.     

混合Markov与Bayes的客户欠费预测模型

为有效规避客户欠逃费和实现差异化处置,针对具有长期定时付费特征的后付费类服务,提出混合马尔科夫与贝叶斯的客户欠费预测模型,基于全客户多要素信息增益分析,给出潜在欠费客户的欠费概率,为客户欠费预警和处置提供全面、客观、精细的决策信息,并支持客户差异化处置.首先,基于其付费特点,建立k序马尔科夫模型,计算客户的初始欠费概率;然后,融合客户基本属性、行为特征和欠费信息等要素,基于条件互信息和爬山法生成目标贝叶斯网络,对初始欠费概率予以修正,形成客户最终欠费概率;最后,基于实际数据进行实证分析,验证了该模型的有效性.     

变压器油中溶解气体含量检测故障诊断仪的设计

研究了应用变压器油中溶解气体含量检测来诊断变压器故障的方法,针对气体传感器之间存在的"交叉敏感"设计了基于人工神经网络的气体检测系统.神经网络采用使用最为广泛的BP网络.从而能构成对气体的较准确的分析测试.单片机选择Intel 16位的80C196KB,简化了接口电路的设计.设计中采用了油中气体分析法来确定变压器的故障并通过数码管显示出故障类型并由单片机来实现.     

基于预测能力的贝叶斯网络结构学习

给出了变量之间预测能力的概念及估计方法,证明了预测能力就是预测正确率.在此基础上建立了基于预测能力的贝叶斯网络结构学习方法,并使用模拟数据进行了实验.实验结果显示该算法能够有效地进行贝叶斯网络结构学习.     

一种基于动态贝叶斯模型的大型IP网络故障诊断方法

为了提高IP业务的服务质量,利用告警等症状和已有知识快速准确地定位根故障十分重要。基于贝叶斯网络的不确定推理方法是近年来广泛应用的一种故障诊断方法。目前,基于静态贝叶斯网络的故障定位只是利用当前信息进行故障诊断,无法处理时间信息;而已有基于动态贝叶斯网络的诊断算法复杂度太高,不适用于大型网络。本文针对大型IP网络,建立用于故障诊断的动态贝叶斯模型,并对基于动态贝叶斯网络的一种通用的精确算法进行改进,实验证明它能够对大型IP网络快速准确的定位故障。本文方法充分利用告警库中的历史数据和当前症状信息,对当前的系统状态进行估计,完成故障诊断。     

液体火箭发动机的分层贝叶斯变分推理故障诊断方法

针对稀疏数据场景下，传统的多项式-狄利克雷模型存在一定的分类精度问题，提出一种基于变分推理的分层贝叶斯网络的参数估计方法. 通过在传统的多项式-狄利克雷模型中引入超先验，构建出的分层多项式-狄利克雷模型可用于贝叶斯网络中的条件分布估计. 对分层多项式-狄利克雷模型的先验依赖结构进行分析研究，提出一种快速准确的自组织变分推理算法. 与传统的分类模型相比，本文提出的分层多项式-狄利克雷模型在处理小数据集液体火箭发动机的故障分类中有显著的性能提高.      

以核心变量为基础的离散贝叶斯网络结构学习

建立了基于核心变量的离散贝叶斯网络结构学习方法.该方法根据变量之间的无条件相对预测能力建立有向无环图,分别按着变量的聚度和散度排序变量;以不同于被预测变量的具有最大聚度和散度的两个变量为条件变量,根据变量之间条件相对预测能力的大小确定弧的存在性与方向,结合环路检验建立初始贝叶斯网络结构;以两个变量的最小切割集为条件变量集,调整初始贝叶斯网络结构(包括删除多余的弧和重新确定弧的方向),最终建立数据中所蕴涵的贝叶斯网络结构.同时,使用模拟数据进行了对比实验,结果表明这是一种有效实用的方法.     

Analysis of negative correlation learning

This paper describes negative correlation learning for designing neural network ensembles. Negative correlation learning has been firstly analysed in terms of minimising mutual information on a regression task. By minimising the mutual information between variables extracted by two neural networks, they are forced to convey different information a-bout some features of their input. Based on the decision boundaries and correct response sets, negative correlation learning has been further studied on two pattern classification problems. The purpose of examining the decision boundaries and the correct response sets is not only to illustrate the learning behavior of negative correlation learning, but also to cast light on how to design more effective neural network ensembles. The experimental results showed the decision boundary of the trained neural network ensemble by correlation learning is almost as good as the optimum decision boundary. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (60133010) Biography: Liu Yong ( 1966-), male, Ph. D, Associate professor, research direction: evolutionary algorithms, neural networks, and evolvable hardware.     

口径耦合微带天线阵的互耦研究

针对微带天线阵阵元之间互耦的复杂性,给出了用时域有限差分法对口径耦合微带天线直线阵互耦现象进行分析的方法.该方法以口径耦合微带天线单元构成的7单元直线阵为研究平台,借助仿真软件Empire获取数据,结合直线阵和传输线理论导出相应计算公式,并用Matlab进行数据处理.应用该方法分析了互耦阵列的行为,给出了互耦系数的计算方法及其在天线设计中的应用方法.分析结果表明:由于互耦的存在及影响,使中心位置馈电天线阵的方向图出现旁瓣,边缘位置馈电的方向图出现非对称形状;互耦系数随着与馈电单元距离的增大急剧下降,距离4个阵间距以上的天线单元其模值下降到0.01以下.通过实例将该方法分析结果与仿真曲线进行了对比,其吻合程度验证了该方法的精确性.为在互耦状态下微带天线阵的设计提供了参考.     

一种新的Bayes网络条件概率学习方法

针对大规模Bayes网络的条件概率赋值问题,提出一种学习方法.首先使用类层次结构定义一种新的基于层次的Bayes网络模型,用于表示大规模Bayes网络.然后将训练数据集由单个数据表的形式转化成多表数据库,其中每个数据库表对应一个Bayes网络模块.在此基础上导出条件概率计算公式,从每个数据库表中算出相应的Bayes网络模块的条件概率表,由此实现对整个层次Bayes网络的概率赋值.通过适当增加数据库表的数目来控制每个表中属性的个数,保证计算的可行性.将层次Bayes网络及计算公式用于解决图像中文本的自动检测与定位问题,实验结果表明了它们的有效性.