基于时频域组合特征的脑电信号情感分类算法

为了提高基于脑电信号(electroencephalogram, EEG)情感识别的准确率,提取了脑电信号的时域与频域特征,并且将其进行组合形成时频域组合特征,作为不同识别模型下的输入。采用集成决策树(bagging tree, BT)、贝叶斯线性分析(Bayesian linear discriminant analysis, BLDA)、线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)及支持向量机(support vector machine, SVM)四种浅层机器学习算法对EEG在效价与唤醒度上进行二分类情感识别。实验结果表明,DEAP数据集在效价上,基于时频域组合特征在BT分类器下的识别精度平均达到92.54%,在唤醒度维度上基于时频域组合特征在SVM下平均识别精度达到94.62%。     

企业应用程序的Web层与EJB层接口的实现

介绍了在利用J2EE开发企业管理系统时Web层与EJB层接口的实现技术.提出了多种合理的解决方案,使得调用EJB的程序更加简捷.     

不同人群中绿色觉基因常见多态的差别分布

为了解视网膜色素变性患者与正常人群中绿色觉基因外显子 5常见多态在正常色视人群中的分布 ,收集了 10 8例正常色视男性的白细胞基因组DNA [其中视网膜色素变性 (RP)男性 6 1名、非RP正常色视男性 4 7名 ],PCR扩增每例绿色觉基因外显子 5 ,异源双链_SSCP分析PCR产物。用已知序列的绿色觉基因产物作标准 ,确定待检个体绿色觉基因外显子 5的组成。结果表明 ,就基因频率而言 (g p之比 ) ,RP患者为 2 9,而非RP正常色视者为 4 0 ;就基因型频率而言 (g gp p之比 ) ,RP患者为 5 4 1 3 1,非RP正常色视者为 5 3 0 4 1。在RP患者与非RP患者这两种正常色视的人群中 ,绿色觉基因外显子 5常见多态存在着偏差分布     

基于最大稳定极值区域与主要旋转不变局部二值模式的复杂场景车牌检测方法

为了解决在复杂场景中进行车牌定位的问题,提出了一种基于MSER与DRLBP特征的车牌定位方法。首先对输入图像进行预处理,然后在多个通道上进行MSER候选区域提取;接着利用所设计的基于车牌字符合并的车牌定位方法进行车牌字符合并;最后利用DRLBP纹理特征对合并后的区域进行验证从而得到最终的车牌区域。实验结果表明该方法具有较好的定位能力。由于方法是通过寻找车牌字符进而定位车牌位置,因此其受车牌颜色、车牌格式的影响较小,在复杂环境中对国内外不同车牌均有较好定位效果。     

J2EE平台企业管理系统的开发与实现

系统说明了基于J2EE平台的企业管理系统的设计步骤、合理划分层次与功能、提高系统效率、提高代码质量等设计思想.提出了建立高效、安全、易维护的企业级管理系统的解决方案.