一种新的基于脑电信号相似性分析的癫痫性发作自动检测方法

癫痫是最常见的神经系统疾病之一。脑电图是大脑电活动的记录,已成为检测癫痫发作的一种有效工具。如何通过数据分析以挖掘癫痫脑电的本质特征,是实现癫痫性发作自动检测的关键。提出了一种新的脑电信号相似性的分析方法,进而在这一方法的基础上定义了待测脑电与模版脑电之间的最大余弦相似度为癫痫脑电特征,并将其应用于癫痫性发作的自动检测。采用BONN和CHB-MIT两个公开数据库来验证该文所提方法的性能。和已有方法相比,该文所提自动检测方法将检测准确率从97. 53%提高至99. 85%。该文所提出的脑电信号相似性分析方法可以成功应用于癫痫性发作的自动检测。     

轨道-路基体系一致动力相似设计方法与动力试验

在室内动力试验中,为考虑缩尺模型轨道和路基结构的动力效应以及二者的相互作用,提出了轨道-路基体系一致动力相似设计方法:即在对轨道结构进行动力相似设计的同时,保持轨道-路基模型的加速度相似比为1,再通过轨道和路基遵循相同的长度相似比、控制路基模型剪切波速相似来进行路基结构动力设计.采用该方法进行了缩尺比为1/4的轨道-路基模型结构的相似设计,开展了不同激振频率工况下模型体系的动力试验,测试并分析了路基模型不同位置处的加速度反应等,确定了试验模型体系一阶固有频率.结果表明:加速度在向下传递过程中存在时间尺度上的滞后效应;同一激振频率下,路基不同结构层处加速度频谱分析的特征频率一致.     

面向作者消歧和合作预测领域的作者相似度算法述评

从文本相似度和结构相似度算法入手,对面向作者消歧和科研合作预测领域的作者相似度算法进行了研究。分析和比较了各种常用算法的优劣,以及目前的应用情况,并对作者相似度算法进行系统梳理与展望.     

基于傅里叶描述子的图像检索技术研究

物体的形状分析和识别是模式识别的重要研究方向,其中傅立叶描述子是其重要方法之一,归一化傅立叶描述子具有旋转、平移、放缩不变性和对起始点的选取不敏感的特点.利用傅里叶描述子对二值图像轮廓进行处理得到特征向量,在获得特征向量后,对待检索图像的特征向量和数据库中的图像用过使用相关系数的度量方法进行相似性比较.在P100数据库上进行实验,通过对实验结果进行分析,表明傅里叶描述子在图像检索准确率方面与保留傅里叶描述子点个数的多少有很强的相关性.     

一种基于文本相似度的网页新闻标题自动抽取算法

随着互联网技术的发展,网页新闻的标题抽取已经成为了信息抽取和网络爬虫中不可避免的一个环节﹒通过分析,发现目前已有的方法存在准确率和通用性无法共存的问题﹒因此,提出了一种基于文本相似度的网页新闻标题自动抽取算法,它通过结合目录型新闻网页的外部标题来抽取详情型新闻网页的真实标题﹒试验结果表明,相对现有方法来说,新算法具有较好的通用性且平均F1值达到了97.58%﹒     

各向异性全变分图像去噪算法

图像去噪是图像复原问题中的重要研究内容之一,在此过程中图像的高频部分易受到破坏。针对这一情况,通过引入不同的权重参数惩罚x与y方向上的梯度算子,提出修正的各向异性全变分去噪模型。引入的权重参数具有局部自适应性,可以使模型对应欧拉方程在图像切线与法向方向的扩散具有更鲁棒的各向异性扩散能力,可以达到保护图像细节的目的。另外,提出的模型是具有可分裂结构的非光滑凸优化问题,采用算子分裂技术将其转化为多个易求解的子问题,并在交替方向乘子法的框架下求解,从而保证了算法在理论上的收敛性。与现阶段其他变分型的复原模型相比,所提出的模型在有效抑制噪声的同时能有效地保持图像的局部结构特征。对于分块效果明显,噪声水平较低的图像去噪结果十分显著;对于分块效果不明显,图像细节较多的图像,该模型依然有效。     

精细拓扑结构表示与深度特征融合在多目标图像检索中的应用

空间信息表示是增强图像特征表达性能的重要手段,通过空间关系建模与深度学习方法融合可有效提升深度特征的语义特性,从而提升图像检索性能.首先,针对复杂图像的空间关系表示提出了一种新的精细拓扑结构表示模型,该模型不仅具有完备的拓扑描述性能,还提供了两种拓扑不变量的推理算法,使得拓扑不变量可以由表示模型直接推导而不需要繁复的几何计算;其次,基于精细拓扑结构表示模型,提出了有效的拓扑结构相似性度量方法,为空间关系特征表达奠定了基础;最后,进一步结合卷积神经网络,提出融合复杂空间关系特征与深度特征的多目标图像检索方法.实验结果表明,所提出的拓扑结构表示模型在空间查询中具有良好的性能;所提出的图像检索框架取得优于现有方法的精度,并能够有效地结合手工特征与深度特征各自的优势,为提升深度学习方法的可解释性创造了有利条件.     

基于粒子群优化算法的云数据均衡放置策略

在拥有多个存储节点的云数据存储系统中,保持云存储系统的负载均衡水平为一个合理的值和最小化数据检索的时间是一个值得研究的问题。本文提出一种基于粒子群优化算法的云数据均衡放置策略(balanced placement strategy of cloud data based on particle swarm optimization algorithm, BPCD),首先,给出一种云存储系统模型;其次,引入基尼系数作为衡量该系统负载均衡水平的指标,结合数据检索时间目标函数构建多目标约束优化模型;再次,采用粒子群优化算法对问题进行求解,主要包括数据节点编码与参数设置、种群初始化、粒子群空间搜索、算法迭代4个过程;最后,将本文算法与传统云数据放置算法进行对比分析。仿真实验表明,本文提出的云数据均衡放置策略在优化云存储系统的负载水平和数据检索时间方面具有良好的效果。     

浅析CPC分类在贴标签领域检索中的应用

本文对贴标签领域的相关IPC和CPC分类号进行了介绍和分析,并通过实际案例的检索,着重分析了CPC的分类含义和在检索中的使用特点,进而发现对于CPC的准确理解可提高该领域案件的检索效率。     

浅谈夹具领域如何提高检索效率

夹具涉及的领域范围广,分类号的位置多而杂,不同领域所用到的夹具往往具有通用性,而无论从结构方面还是效果方面关键词难以扩展表达。本文主要根据夹具的应用领域、结构以及夹持对象三个角度对涉及夹具的分类号进行了梳理,并结合实际案例探讨如何在实际检索过程中根据不同夹具的类型特点选择合适的分类号以提高检索效率。