基于S变换和共空间模式的运动想象脑电特征提取

针对共空间模式算法运用于运动想象脑电信号特征提取分类正确率低、计算实时性差等问题,提出运用S变换结合共空间模式算法对脑电信号进行特征提取方法。经过S变换后的信号具有更加明显的时、频、相特征,再运用共空间模式算法提取特定任务信号成分的特征,最后用支持向量机进行分类。实验结果表明:在S变换采样数较多的情况下,平均正确率达到92.8%,大大超过单纯使用共空间模式算法的正确率。如果降低S变换的采样率,系统实时性得到大幅提升,平均运行时间仅为0.85 s,平均分类正确率可达89.8%,比仅运用共空间模式算法的运行时间缩短30.9%。可见,不仅可提高运动想象脑电信号的分类正确率,还可以提高分类的实时性。     

基于脑电模糊能量特征提取的癫痫分类诊断

目的提出一种基于8导脑电模糊能量特征提取的多分类支持向量机混合诊断模型。方法通过计算8导脑电的能量并转换为模糊特征向量,将模糊特征向量输入到多分类的支持向量机中。训练和测试数据样本来自西京医院癫痫中心的60个临床监护病例。结果该方案的平均分类准确率可达80%以上,远高于传统的医师主观判断的准确率;对临床最常见的部分性发作和全身性发作的分类准确率可达90%左右。结论提出的方案可实现对癫痫不同类型的识别。     

基于贝叶斯相关向量机的脑电睡眠分期

针对支持向量机(SVM)计算复杂度高和参数不易确定的局限性,提出一种基于稀疏贝叶斯相关向量机(RVM)的脑电数据睡眠分期方法.给出二分类RVM的参数推理和优化,并确定了二叉树多分类RVM模型.基于8例健康成年人的MIT/BIH睡眠脑电实测数据,根据已有的专家人工睡眠分期注释,首先提取清醒期和睡眠各期脑电数据的样本熵值作...     

利用高频脑电的局灶性癫痫患者癫痫发作检测

针对现有的大多数癫痫发作自动检测方法都是在脑电的低频段进行而忽略高频成分这一现象,利用长时程头皮脑电的高频成分对局灶性癫痫患者进行癫痫发作检测。首先将19通道的脑电数据在一个滑动时间窗内利用小波分解提取出高频γ波段,再利用有向传递函数算法来提取信息流特征,求得流出信息强度特征用以降维,然后将此波段的特征通过支持向量机进行分类,通过五重交叉验证得到癫痫发作效果评价。结果表明:利用高频检测脑电癫痫发作的正确率为98.4%,平均选择性为60.7%,平均敏感性为93.4%,平均特异性为98.4%,平均检出率为95.9%;通过和使用其他子频带进行癫痫发作检测的结果对比发现,γ波段有着更高的分类效果;表明了对于局灶性癫痫患者,在癫痫发作时,其γ波段的流出信息强度显著性集中和增强在某些脑区。研究内容验证了癫痫发作与脑电中高频成分有关的观点。     

基于共同空间模式的扫视信号特征提取算法

为了提高基于眼电图(EOG)的扫视信号识别正确率,提出了一种基于共同空间模式(CSP)的扫视信号特征提取算法.该算法首先利用事先标注好的标签数据进行CSP空域滤波器设计,并采用联合近似对角化的方法解决多分类问题;在此基础上,使用该滤波器对原始多导联眼动信号进行空域滤波,滤波输出即为扫视信号的特征参数.在实验室环境中使用支持向量机对上、下、左、右四类扫视信号进行识别,所提算法的平均正确率达到了97.7%.实验结果表明基于CSP的扫视信号特征提取算法在眼动信号分析中呈现出良好的分类性能.     

基于LS-SVM的多模型非线性主动预测容错控制

针对具有故障先验知识的非线性系统,在基于BP神经网络多模型预测的主动容错控制方法中,存在建模所需样本多、网络结构难以确定、收敛速度慢、易陷入局部极值及非线性预测控制计算复杂等缺点,提出一种基于LS-SVM的多模型主动预测容错控制方法.首先基于LS-SVM建立系统正常或已知故障模式的动态模型库,实际运行时依据对系统性能容忍度指标与模型失配度指标的实时计算分析,判断系统所处的不同运行模式,既而采用对LS-SVM非线性核函数的线性化近似表示方法求取对应系统不同运行模式的局部线性预测控制律以实现对系统故障的主动容错.以一非线性系统实例仿真验证所述方法的可行性和有效性.     

基于ELM-SVR模型的装备关键部件寿命预测

摘 要 装备关键部件数量众多,其性能决定了武器系统的健康寿命。为解决单一模型预测精度不高的问题,提出了基于ELM-SVR模型的剩余寿命预测方法。使用ELM模型的隐层神经元激活函数将特征映射到高维空间,提高特征辨识度,对高维特征采用核函数SVR模型拟合,以软间隔函数代替均方误差函数为优化函数,有效提升了剩余寿命预测精度。依据多个装备关键部件的综合性能指标对其进行剩余寿命预测,实验结果表明：与ELM、SVR、KELM模型相比,平均预测精度分别提高了57.14%,44.44%,11.76%,可见ELM-SVR模型具有一定的泛化能力与鲁棒性,可显著提高剩余使用寿命预测精度。     

基于非负矩阵分解的癫痫脑电自动检测

针对多分类癫痫检测算法因特征维数多而导致识别率不理想的问题, 提出了一种基于分数阶傅里叶变换 (FrFT: Fractional Fourier Transform)和非负矩阵分解(NMF: Non-negative Matrix Factorization)的癫痫脑电自动识 别算法。 首先采用 FrFT 对脑电信号进行时频聚焦, 并利用短时傅里叶变换 (STFT: Short-Time Fourier Transform)提取脑电信号的时频特征; 再应用 NMF 对提取的时频特征进行降维; 最后将降维后的特征输入到支 持向量机(SVM: Support Vector Machine)分类器中进行识别。 实验结果表明, 该方法能识别正常、 癫痫发作间 期和癫痫发作期 3 类脑电信号, 其分类准确率可达 98. 8%。     

基于SVM分类器的癫痫脑电时空特征提取方法的研究

癫痫发作具有突发性和反复性,给患者的生命安全带来巨大隐患。为了给患者提供有效的预警,结合时间和空间两个维度,选取模糊熵和皮尔逊相关性作为特征参数,分别衡量时序信号复杂度和空间通道间的相关性; 利用F-score筛选出最优特征组合,既增加了预测的准确率又去除冗余信息; 利用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器识别癫痫发作前期和发作间期的颅内脑电信号。为验证该特征的预测效果,进行了模糊熵或皮尔逊相关性单独作为特征参数的对比试验。实验结果表明,与单一特征相比,时空特征的预测效果更好,准确率高达91.26%,误报率仅为2.32%。该方法能有效提取癫痫特征信息,为癫痫的临床预警提供新思路。     

基于PSO-SVMＰ模型的理论线损率预测研究

深入分析了线损率的影响因素,对现存的线损率预测方法进行了研究,采用粒子群算法对支持向量机进行参数寻优,建立基于粒子群优化的支持向量机预测模型对理论线损率进行预测仿真,为线损的降低和电能的高效利用提供保障;最后通过实例验证了该模型在理论线损率预测中的精度.     

基于集合经验模式分解和公共空间模式的脑电信号特征提取

公共空间模式(common spatial pattern,CSP)能够较好地提取运动想象任务时脑电信号的判别特性,但是其性能与大脑进行想象任务的频带相关。为了确定这样一组频带实现精确的分类,基于集合经验模式分解、FIR滤波器组以及公共空间模式算法提出了一种脑电特征提取方法。预处理去除伪迹后的信号首先经过集合经验模式算法获得多个模函数,然后选择出包含μ节律和β节律范围的分量实现信号重构,重构后的脑电信号作为带通滤波器组的输入得到若干子带信号集合,从每个子带信号中提取CSP特征,最后将提取的特征经过支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类。运用该方法对脑-计算机接口(brain-computer interface,BCI)竞赛数据集进行分类,实验表明该方法能够自适应地提取、筛选和判别每个受试者的空间CSP特征,分类准确率达96. 53%。     

利用支持向量机方法预测储层产能

支持向量机方法(SVM)是基于结构风险最小化原理,采用核函数处理技术,较好的适应小样本、非线性和局部极小点等实际问题,克服了常规统计方法的局限性,避免了维数灾难。能够在有限的样本集基础上,兼顾模型的通用性和推广性,有效解决了学习性和延拓性的问题,预测精度更高。实际生产中影响储层产能因素众多,各因素间相互影响,在综合考虑地层因素的基础上,提取了测井产能预测参数,利用支持向量机方法对产能进行了预测,预测结果与实际一致,并将处理结果与多元回归及BP神经网络处理结果进行了对比分析。实践表明支持向量机方法优于后两种方法,是一种值得推广使用的方法。     

杉梢小卷蛾空间分布型与抽样技术的研究

1984～1985年在福建省沙县和三明市郊调查了杉梢小卷蛾幼虫和蛹的空间分布,用比较频次法和几种聚集度指标进行分布型的测定。结果表明,幼虫和蛹多数样地都符合聚集分布。估计了最适抽样数,比较了五种抽样方法的适用性,提出了幼虫和蛹的最佳抽样方法。求得的有虫(蛹)株率与百株虫(蛹)量的回归式,可供生产上应用。     

白蜡虫花翅跳小蜂空间分布型及种群动态的研究

对白蜡虫危害极严重的寄生蜂——白蜡虫花翅跳小蜂幼虫的空间分布型及种群动态进行了研究，认为其分布为聚集分布，可以用负二项分布、Ｎｅｙｍａｎ分布和Ｐｏｉｓｓｏｎ－二项式分布来拟合，用Ｉｗａｏ的平均拥挤度（ｍ）与平均密度（Ｘ）的直线回归法做了拟合，得出ｍ＝０．２７＋１．２１Ｘ，改进的Ｉｗａｏ模型为ｍ＝０．１５＋０．１６Ｘ＋１．５７Ｘ￣２，同时给出其属于负二项分布的理论抽样数及序贯抽样公式。用模糊聚类法将其动态分为４个状态集（亚系统）．并以平均密度为指标给出其种群在寄生于雌蜡虫体内的增长曲线．     

直流电机的磁通方程和通用特性方程

本文首先提出了“直流电机的磁通方程”,在此方程基础上又导出了“直流电机的通用特性方程”。利用这个通用特性方程,结合每种类型直流电机的特性,即可推导出所有直流电机的许多特性曲线的相应方程,得以解决直流电机的非线性定量化的问题。     

电子散斑干涉离面位移场的调制与解调技术

利用电子散斑干涉技术物体的变形场进行定量测量．通过偏转参考物体法,实现散斑离面位移场的空间载波调制;结合傅里叶变换法解调,仅需一或两幅条纹图就可得出全场离面位移分布．理论分析与典型实验比较。表明该方法是可行的．     

用温度波动规律判别水平管内蒸发时流型的实验研究

对制冷剂水平管内蒸发时流型与温度波动规律间的关系进行了研究，介绍了用管内气液两相流场中某些点处的温度波动规律判别流型的一种最简单的测试系统的组成。给出了敏感元件和放大器的设计方法，研究结果表明，用温度波动规律判别流型的新方法可以用于蒸发过程。     

求多项式最大公团式的消首去尾方法

给出了求多项式最大公因式的一种方法．     

基于CSP与SVM算法的运动想象脑电信号分类

针对基于两种不同意识任务(想象左手运动和想象右手运动)的脑机接口,使用共空间模式(common spatial pattern,CSP)算法对BCI 2003竞赛数据进行特征提取;基于滑动时间窗,利用CSP方法对C3,Cz和C4位置的脑电信号进行处理.利用支持向量机对特征进行分类,获得最大分类正确率82.86%,最佳时间点4.09 s,最大互信息0.47 bit,最大互信息陡度0.431 bit/s.与BCI 2003竞赛结果相比,最大互信息陡度有了显著提高,证明该方法更适合BCI实时系统的要求.     

食品比热容的支持向量回归预测

利用粒子群优化算法和支持向量回归方法建立不同食品的比热容与其水、蛋白质、碳水化合物和脂肪等含量间的预测模型,且在相同的训练样本和测试样本条件下,该预测模型的食品比热容预测精度高于反向传播神经网络模型,具有更强的泛化能力。结果表明：该预测模型能有效地预测食品比热容。