排序方式: 共有6条查询结果,搜索用时 9 毫秒
1
1.
钟元;王慧南;焦青;张志强;郑罡;于海燕;卢光明 《华南理工大学学报(自然科学版)》2010,38(1)
提出了一种基于Granger因果关系检验和主成分分析的fMRI数据效应连接方法,并将两种方法有效联合研究手动任务下激活皮层的因果效应连接。该方法首先由统计参数图法(SPM)组分析得到任务激活脑空间图,选取感兴趣区域(ROI);其次通过主成分分析提取ROI内fMRI信号的时间主成分,以此特征作为时间参考信息;最后计算参考区域与大脑其余每个体素之间的Granger因果关系,并映射到全脑,形成Granger因果图(Granger Causality Map,GCM)。理论和试验结果阐明了提出方法的有效性及可靠性。运用该方法研究人脑运动功能脑区在手动任务下的效应连接GCM,验证了运动功能神经网络理论。 相似文献
2.
武器目标分配问题是研究双方交战时,按照一定分配原则将武器分配给多个能造成威胁的对方目标,从而达到最佳打击效果的问题,也是军事运筹学领域经典的组合优化问题。提出了二分图匹配模型下的武器目标分配问题,并建立了相关的数学模型,最后运用结合了贪心策略的Kuhn-Munkres算法对模型进行求解。通过使用随机生成的20个规模不同的实例来测试所提模型与算法的有效性。计算实验结果表明,提出的模型与算法求解精度高、求解速度快,可以满足武器目标分配问题快速做出最优决策的要求。 相似文献
3.
基于互信息的差异共表达致病基因挖掘方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了挖掘基因表达数据中的差异共表达致病基因模块,提出了基于互信息和最大团相结合的方法.互信息用于度量基因表达谱之间的相互关系,计算任意2条基因表达谱在2种不同样本中的互信息值,得到2个互信息矩阵M1和M2,选定2个阈值T1和T2(T1T2)将矩阵M1和M2二值化,并通过M1和M2中元素的逻辑"与"运算得到图的邻接矩阵,从邻接矩阵挖掘出的最大团则为差异共表达致病基因模块.将该方法应用于Colon数据,选定T1=2.2,T2=1.0,得到6个相互重叠的最大团,实验结果表明,该方法能有效挖掘出差异共表达致病基因模块. 相似文献
4.
针对当前防空作战的目标威胁评估方法对于敌方目标间态势考虑不全、未能较好利用目标动态信息等问题,提出基于作战态势和改进的客观赋权法(criteria importance though intercrieria correlation, CRITIC)和逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS)的目标动态威胁评估模型。首先,在敌我态势指标体系的基础上,提出基于作战环理论的敌方目标间态势威胁指标体系。然后,使用改进的CRITIC确定权重,通过TOPSIS方法计算威胁度。最后,提出基于态势变化程度计算时间权重,通过态势因子加权得到最终评估结果。实验结果表明,基于作战态势和改进CRITIC-TOPSIS的目标威胁评估模型可以综合考虑敌我态势、敌方目标间态势和态势动态信息,对目标做出灵活全面的威胁评估。 相似文献
5.
基于Granger因果检验和PCA的脑网络效应连接方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高脑功能效应连接网络检测的可靠性,提出了一种基于Granger因果关系检验和主成分分析(PCA)的功能磁共振(fMRI)数据效应连接方法.该方法首先通过PCA提取感兴趣区域内fMRI信号的时间主成分,以此特征作为时间参考信息,然后计算参考信息与大脑其余每个体素之间的Granger因果关系,并映射到全脑,形成Granger因果图(GCM).理论推导阐明了所提方法的有效性.采用该方法研究人脑运动功能脑区在手动任务下的效应连接GCM,结果验证了运动功能神经网络理论. 相似文献
6.
1