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基于小波变换的麻醉监测诱发脑电信号分析的研究 被引量：1
1
作者 张烈平 莫玮 《昆明理工大学学报（理工版）》 2003年第3期97-100,共4页
采用小波变换方法对麻醉监测脑电信号进行分析, 通过基于小波变换系数的奇异值分解构造特征向量的特征提取方法提取麻醉状态下中潜伏期听觉诱发脑电的特征, 并用BP网络分类器对提取的特征进行聚类, 从而实现麻醉深度的估计, 实验仿真结... 采用小波变换方法对麻醉监测脑电信号进行分析, 通过基于小波变换系数的奇异值分解构造特征向量的特征提取方法提取麻醉状态下中潜伏期听觉诱发脑电的特征, 并用BP网络分类器对提取的特征进行聚类, 从而实现麻醉深度的估计, 实验仿真结果表明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 小波变换 外科手术 中潜伏期诱发脑电 听觉诱发脑电 麻醉深度 麻醉监测 诱发脑电信号分析 奇异值分解 特征提取法 特征聚类 人工神经网络
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基于改进BOF算法的压板状态识别方法研究 被引量：6
2
作者 陈月卿 胡琳 +4 位作者 吴毅翔 郑剑辉 张振兴 杨艳 王波 《智慧电力》 北大核心 2021年第2期99-106,共8页
随着电网规模的扩张以及二次技术的发展,二次屏柜的压板数量急剧上升。二次压板一旦出现保护误动或拒动,将严重威胁到电网、设备与人身安全。设计了一种基于改进图像检索算法的继电保护压板状态识别系统对压板退投状态进行识别。首先,... 随着电网规模的扩张以及二次技术的发展,二次屏柜的压板数量急剧上升。二次压板一旦出现保护误动或拒动,将严重威胁到电网、设备与人身安全。设计了一种基于改进图像检索算法的继电保护压板状态识别系统对压板退投状态进行识别。首先,对压板图像利用背景差分法及光流法进行前景提取;然后,采用图片增强处理、边缘检测等一系列技术识别开关的投退状态;最后,再将获得的开关状态与系统数据库对比,生成可视化报表,由此判断出压板状态是否正确。提出的方法能够快速识别压板状态正确与否,具有较高识别率,极大缩减了二次操作后核查及日常巡视的时间。 展开更多
关键词 改进BOF算法 压板识别 SUPF特征提取法 K-MEANS聚类 空间金字塔匹配分布
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主特征提取法在天气雷达降水估测集成分析中的应用 被引量：3
3
作者 裴晓芳 王振会 +1 位作者 李建通 官莉 《南京气象学院学报》 CSCD 北大核心 2003年第2期270-274,共5页
提出使用主特征提取法对天气雷达定量估测降水的几种模式结果进行集成分析 ,获得降水分布的共同特征 ,并参照雨量计资料确定雷达探测范围内的降水强度分布 。
关键词 主特征提取法 天气雷达 降水估测模式 雨量计 集成分析
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事件诱发电位信号分类的时空特征提取方法 被引量：3
4
作者 黄志华 李明泓 +1 位作者 马原野 周昌乐 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2011年第9期866-871,共6页
准确对事件诱发电位(ERPs)进行分类,对于各种人类认知研究和临床医学评估非常有意义.由于ERPs信号是非常高维的数据,而且其中包含非常多的与分类无关的信息,从ERPs信号中提取特征尤显重要.分析了共空间模式(CSP)的原理和不足,引入自回归... 准确对事件诱发电位(ERPs)进行分类,对于各种人类认知研究和临床医学评估非常有意义.由于ERPs信号是非常高维的数据,而且其中包含非常多的与分类无关的信息,从ERPs信号中提取特征尤显重要.分析了共空间模式(CSP)的原理和不足,引入自回归(AR)模型与白化变换相结合,提出了针对ERPs分类的时空特征提取方法,并设计了验证该方法的认知实验,在认知实验数据上分别用时空特征提取方法与CSP提取特征,用同样的分类器支持向量机(SVM)训练分类器,比较它们的分类效果.实验表明,在ERPs分类问题上,时空特征提取方法与CSP相比具有明显的优势,在参数确定合理的情况下,时空特征提取方法可使分类准确率达到90%以上. 展开更多
关键词 ERPs信号分类 时空特征提取法 共空间模式 支持向量机
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面向中老年人的文字朗读系统 被引量：3
5
作者 刘敦儒 《通讯世界》 2018年第10期254-256,共3页
大多数的人在45岁时都会出现老花眼,这是一种正常的生理现象。中老年人的工作与生活会因为老花眼而出现诸多的不便。本系统设计的面向中老年人设计的文字朗读系统采用文字识别技术(OCR技术)与TTS技术相结合的一款产品,以手机作为平台,... 大多数的人在45岁时都会出现老花眼,这是一种正常的生理现象。中老年人的工作与生活会因为老花眼而出现诸多的不便。本系统设计的面向中老年人设计的文字朗读系统采用文字识别技术(OCR技术)与TTS技术相结合的一款产品,以手机作为平台,用手机的摄像头进行拍照通过图像传感器将光线转化为数字信号,再通过主芯片进行图片的保存与传输。软件通过文字识别技术对上传的图片进行二值化,中值滤波,倾斜校正(Hough变换)与行字切分这一系列的预处理优化图像的质量,随后再用13点特征提取法进行特征提取,最终通过特征匹配完成识别过程。最后由TTS技术放出语音辅助视力障碍人群的阅读与进行日常工作。该系统可以帮助中老年人在工作与生活中解决阅读障碍,为中老年人提供了一种更加便利人性化的设计与选择。 展开更多
关键词 文字识别技术(OCR) 中值滤波 13点特征提取法 HOUGH变换 TTS技术
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Elman递归神经网络在车牌字符识别中的应用 被引量：2
6
作者 杨晓艳 李飞 白艳萍 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2012年第5期603-607,共5页
为了提高车牌自动识别系统的速度和准确度,采用适应性较强的十三特征提取法进行车牌字符的特征提取,将提取的特征向量作为网络的输入;在对网络进行训练时,选用具有一个承接层作为一步延迟算子的动态建模性质比较好的Elman递归神经网络.... 为了提高车牌自动识别系统的速度和准确度,采用适应性较强的十三特征提取法进行车牌字符的特征提取,将提取的特征向量作为网络的输入;在对网络进行训练时,选用具有一个承接层作为一步延迟算子的动态建模性质比较好的Elman递归神经网络.此网络在权值更新时不仅考虑了当前的梯度方向,而且还考虑了前一时刻的梯度方向,从而降低了网络性能对参数调整的敏感性,有效地抑制了局部极小值的出现.最后与BP网络训练的结果进行对比,结果表明Elman递归神经网络在识别速度和准确度方面都更具优越性. 展开更多
关键词 十三特征提取法 BP网络 Elman递归神经网络
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广州蓄能水电厂振动监测及分析方法研究 被引量：2
7
作者 杨铭轩 《水力发电》 北大核心 2014年第11期14-18,共5页
广州蓄能水电厂建立了针对机组启停频繁、振动变化快速的蓄能机组振动状态分析及保护系统,全方位对机组上导、下导、水导轴承及推力轴承的绝对和相对振动进行实时监测分析,并提供相应的保护。在振动数据分析中,不但采用趋势分析、实时... 广州蓄能水电厂建立了针对机组启停频繁、振动变化快速的蓄能机组振动状态分析及保护系统,全方位对机组上导、下导、水导轴承及推力轴承的绝对和相对振动进行实时监测分析,并提供相应的保护。在振动数据分析中,不但采用趋势分析、实时波形、轴心轨迹分析等传统方法,还利用快速傅氏变换(FFT)和频谱特征提取法,提高了对机组隐含性故障分析的准确性和可靠性。以机组稳态和暂态变化过程为例,介绍了FFT和频谱特征提取法在振动状态分析中的应用。 展开更多
关键词 振动 监测 快速傅氏变换 频谱特征提取法 广州蓄能水电厂
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基于WBLDA的学术文献摘要主题聚类 被引量：1
8
作者 潘晓英 伍哲 +1 位作者 陈柳 杨芳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第8期2273-2278,2283,共7页
为使科研人员节省时间,高效阅读学术文献信息,提出一种学术文献摘要的主题聚类模型——优化主题数目作者层主题聚类模型(WBLDA)。首先在预处理阶段,自定义符合学术文献摘要特点的分词词典和停用词词典,解决学术文献摘要分词不准确的问题... 为使科研人员节省时间,高效阅读学术文献信息,提出一种学术文献摘要的主题聚类模型——优化主题数目作者层主题聚类模型(WBLDA)。首先在预处理阶段,自定义符合学术文献摘要特点的分词词典和停用词词典,解决学术文献摘要分词不准确的问题;在特征提取阶段,提出增大词频特征提取方法(ITF-IDF),使用词频放大法来增大词频,弱化文本长度对特征权重的影响,提取出更加符合学术文献摘要方向的特征词;最后,针对传统主题模型忽略作者这一重要属性的缺点,在主题聚类模型中引入学术文献摘要的作者信息,构建文档—主题+作者—词的WBLDA模型,同时使用贝叶斯准则优化主题聚类模型的主题数。通过对学术文献摘要数据集仿真实验结果表明,与TF-IDF相比,ITF-IDF方法的特征提取准确率更高;与LDA相比,WBLDA模型的聚类纯度和F-score值也更高,选择出的主题更加准确,更能代表摘要的学术方向。 展开更多
关键词 主题聚类 增大词频特征提取法 优化主题数目作者层主题聚类模型 贝叶斯准则
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基于XY双变量特征提取策略的秸秆炭热值LIBS定量分析
9
作者 段宏伟 郭梅 +1 位作者 朱荣光 牛其建 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期3435-3440,共6页
农业生物质能已逐步成为我国现代工业主要清洁能源之一。利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术实现秸秆炭热值(CV)精准预测。针对传统X自变量特征提取方法在LIBS定量分析秸秆炭CV过程中缺陷问题,提出了一种XY双变量特征提取法。研究首先分析... 农业生物质能已逐步成为我国现代工业主要清洁能源之一。利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术实现秸秆炭热值(CV)精准预测。针对传统X自变量特征提取方法在LIBS定量分析秸秆炭CV过程中缺陷问题,提出了一种XY双变量特征提取法。研究首先分析了秸秆炭CV与各元素含量之间相关性,选取与CV相关性极显著(p<0.01)的Y型特征变量,其主要获取了以炭单质、芳香环和羧基等形式存在的C,O,H和Na元素的分析线展宽波段;同时通过筛选偏最小二乘回归(PLSR)模型回归系数阈值获取与CV相关的X型特征变量,当阈值为4×10^(-5)时模型交互验证均方根误差(RMSECV)降至最低值,其所对应的变量主要为参与农作物生理生长的Ca,Cr,Mg和K元素的分析线光谱线。基于所提取XY双特征变量构建遗传算法优化及自适应增强的人工神经网络(GA-BP-Adaboost)模型,当变异概率、交叉概率和相对误差率(RE)分别设为0.1,0.95和0.01时,最优模型预测平均相对误差(AREP)和预测相对标准误差(RSDP)分别为2.39%和2.97%,相比于XY-PLSR模型效果分别较低了0.82%和0.91%。结果表明:XY双变量特征提取法结合GA-BP-Adaboost模型可以为生物质炭在工业使用过程中CV精确定量预测分析提供方法依据。 展开更多
关键词 秸秆炭 热值 激光诱导击穿光谱 XY双变量特征提取法 自适应增强的人工神经网络模型
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