基于二次分解NGO-VMD残差项与长短时记忆神经网络的超短期风功率预测

鉴于目前使用变分模态分解（VMD）搭建的单次或二次分解风功率组合预测模型中,大多均直接忽略了风功率经VMD分解后残差项所包含的丰富信息,使得超短期风功率预测精度受限。本文提出了一种基于二次分解NGO-VMD残差项、K均值聚类算法与LSTM的组合预测模型。首先,使用北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization,NGO)对VMD的参数进行寻优,以选出最佳VMD参数组合;其次,采用NGO-VMD模型对VMD残差项进行二次分解,深度挖掘VMD残差项所包含的丰富信息;再次,利用K均值聚类算法解决VMD分解模态分量个数多,计算量繁冗的问题;最后,创建LSTM模型对各子模态分量分别进行预测并叠加各子模态分量的预测值得到超短期风功率预测结果。结果表明：该二次分解NGO-VMD残差项、K均值聚类算法和LSTM组合预测模型可充分挖掘VMD残差项的重要信息,有效提高了超短期风功率预测的精度。     

犯罪事件相关脑电位检测技术与犯罪心理学课程教学改革

基于事件相关脑电位技术而发展起来的犯罪事件相关脑电位实证技术,以其科学性强、准确率高,正逐步在侦查工作中日益广泛地使用。公安院校应在犯罪心理学等课程中,结合心理活动产生的基本原理、大脑对刺激产生反应原理、脑负荷与脑加工内容的难易程度成正比原理和与诚实矛盾的额外负担原理等4个方面,加强对犯罪事件相关脑电位的介绍,使这项前沿脑科技为侦查工作服务。     

欺骗引起脑加工冲突的反应时研究

目的:研究人在实施欺骗时的脑加工过程所表现的脑电位变化与正常诚实反应相比所具有的特征.方法:诱发脑电的事件为语句和图片共7个种类,用NUEROSCAN提供的STIM-2完成实验所用刺激序列的编制.结果:欺骗回答的反应时要比诚实回答的反应时长211 ms,正确率低0.74%;欺骗回答时按指定键比按固定键错误率要高3.53%,反应时要长193 ms.结论:反应时的增加反映了被试在执行任务时源于记忆和欺骗操作的冲突,导致反应信息的增加,大脑为解决所存在的竞争反应冲突倾向,以致反应时延长,说明大脑执行控制过程对于监控、解决反应冲突具有重要作用.实施欺骗行为时,个体会增加其他心理过程以抑制诚实反应倾向.不管伴随反应抉择或反应抉择前的是什么样的认知、情绪过程,所有的欺骗反应都需要一个和诚实反应不同的反应执行过程.     

案件相关信息的脑认知递进过程分析

以认知作为理论分析基础,并以认知脑电作为分析变量的测谎新技术,其科学性逐渐被人所认识,在公安司法的案件调查中正处于推广使用阶段。从涉案者、知情者、无辜者3类被试进行认知脑电测谎过程中的认知预备—状态—过程—结果选择上差异、认知递进的比较、认知进程差异在反应需时上的反映等几方面,对认知脑电测谎进行了论证。认为基于情绪理论所引起的体表生理变量用生理多导(测谎)仪测量进行测谎,更加具有法庭科学的价值。