时变特性的人脑超网络构建方法及其分类

脑网络已在神经成像领域内得到广泛的应用。近年来,高阶功能连接网络和超网络在脑疾病诊断方面取得了较大的进步。然而,两种网络均存在相应的问题：高阶功能连接网络虽然考虑了网络的时变特性,但并不能处理网络中的空间多元交互问题;而超网络虽然可以表征多个大脑区域之间的相互关系,但并未考虑网络的动态特性。为了解决以上问题,本文融合了高阶功能连接网络和超网络的特性,提出一种具有时变特性的脑功能超网络的构建方法。该方法在考虑到脑网络时间动态性的基础上,基于LASSO方法进行脑功能超网络构建,并将该网络应用至脑疾病诊断中。该网络消除了上述两个网络的弊端,结果表明,该方法的分类准确率达到86.36%,显著高于之前所提出的方法,能有效提高抑郁症的分类表现,具有重要的理论意义和临床价值。     

用可编程逻辑器件设计新型压电马达驱动电路

提出了一种新的压电马达驱动电路设计方法，用可编程逻辑器件制作了驱动电路的波形发生部分，经过在MAX＋PLUSⅡ10．2软件上的仿真，结果表明：输出频率稳定度高，可以得到所需的结果．     

树结构组套索人脑超网络构建与分类

已有研究证明，基于连接多个节点的静息态脑功能超网络已成功应用于脑部精神疾病的诊断和分类研究。然而大多数超网络通过套索方法进行建模，但该方法不能解决脑部功能协同合作的问题。因而提出基于分组的超网络构建方法，但仍存在局限性：一方面它们多是基于自动分组，忽视了人脑中复杂的先验组结构；另一方面它们方法虽然组级上实现了预设组的考虑，但组间仍然是自动选择，导致缺乏先验知识的解释。考虑到该问题，本文提出树结构组套索方法进一步改善超网络的构建。首先使用树结构组套索方法来构建脑功能超网络。其次，对构建成的超网络进行局部聚类属性计算。然后对从超网络提取的特征中选取最具判别性的特征。最后，对选择出来的差异特征进行分类。实验结果表明，树结构组套索方法得到较好的分类性能，其分类准确率达到87.25%。