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基于贝叶斯估计的神经信息流 总被引:1,自引:0,他引:1
判断神经网络之间的相互影响是一个重要的神经科学问题. 目前已提出了多种成熟的方法计算神经网络之间的耦合强度, 但是对于神经网络之间耦合方向(信息流)的研究还属于起步阶段. 一般的香农熵计算方法仅仅利用了样本重复概率的统计信息, 而贝叶斯估计则充分利用了整体先验知识和样本重复概率. 基于最小平方误差的贝叶斯估计提出了一种新的基于信息论的相位耦合方向指数计算方法. 经过集总参数神经网络模型所产生的仿真信号检验表明, 提出的方法能够准确地判断两个系统间的耦合方向, 并且减少了对数据长度的依赖性, 使分析短时高噪的复杂生物信号成为可能. 应用该新方法分析了癫痫病人临床信号, 结果表明该方法能判断出癫痫发作时各区域之间的影响方向, 并揭示了癫痫传播机制. 相似文献
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目前我国逻辑学研究的几个误区 总被引:4,自引:1,他引:3
目前我国逻辑学研究存在几个重大的误区,即在逻辑学研究的几个很基本的问题上产生重大的误解。讨论和澄清这些误解有利于我国逻辑学的健康发展,所以我在此抛砖引玉,以期引起讨论。... 相似文献
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针对传统的光流法和背景差法所分割的运动目标存在区域丢失和内部孔洞的缺点,本文提出一种基于流场纹理表达及物体表面粗糙度测量的运动目标分割方法,即通过计算相邻帧间的光流将目标运动表达成流体的流动,并利用线积分卷积来表达流场纹理以展示更多的流场细节,从而将背景图像和运动目标分别表达成不同的纹理,最后通过针描法测量物体表面粗糙度的策略将运动目标和背景的纹理图像映射为表面粗糙度不同的物体,并通过分析直方图确定阈值分割运动目标。实验结果表明,本文提出的运动目标分割方法可自适应地选取阈值,并且可克服内部孔洞。 相似文献