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为实现脉搏信号形态和周期的量化分析,本研究提出一种脉搏信号时空解析建模及量化分析方法。首先,根据脉搏信号的形成机理,将脉搏周期和基线引入脉搏解析模型,得到时空解析模型表达式及12个参数,用于脉搏波的量化描述。然后,提出了基于实际脉搏信号的模型参数估计流程,给出参数估计的优化方法、约束条件和边界条件。将所提出的时空解析建模方法用于国际标准生理信号开源数据库(PhysioNet)幻想曲(Fantasia)子库中的健康人脉搏波,从解析模型中可以得到一些年龄和性别因素引起的人体心脏搏动节律和血流动力学变化。以提取的模型参数为输入,采用随机森林、概率神经网络等机器学习方法对脉搏波按照年龄和性别进行分类,结果表明随机森林法分类效果最好,Kappa系数达到98%以上。本研究提出的时空解析建模方法可有效地对脉搏信号进行量化分析,为脉搏信号相关的应用研究提供了理论基础和技术框架。 相似文献
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针对新药研发需要跨地域、跨学科合作的特点,建立了一个面向天然产物的新药发现平台。为了促进平台上各参与方进行联合研发,进而提高新药研发效率和成功率,需要支持参与方相互间进行可信度的评估,并在合作方间建立可靠的信任关系。本文将基于信誉的信任机制引入到新药发现平台中,通过收集各研发主体相互间的评价信息,综合考虑了节点能力、在系统中的参与度、时间因素,计算节点在整个网络中的全局信誉及节点间的局部信誉。最后,对所提出信任机制的有效性和抗攻击能力进行了实验验证,结果表明,该信任机制能够有效应用于新药联合研发中。 相似文献
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传统的DFT-LS算法在最小二乘(LS)估计的基础上对循环前缀以外的信道冲击响应置零,在性能优于最小二乘(LS)的同时,降低了估计算法的计算复杂度。理想的最小均方差(MMSE)算法与其相比,计算复杂度大,但是性能优于DFT-LS。本文在传统DFT-MMSE估计算法基础上提出了一种新的方法,针对传统DFT-MMSE算法只对循环前缀以外的信道冲击响应做置零处理的问题,对循环前缀以内的信道冲击响应设定阈值门限,有效滤除部分循环前缀以内的噪声。理论分析与仿真结果表明,本文方法的性能优于传统的DFT-MMSE估计算法,劣于理想情况下的MMSE估计算法;计算复杂度低于传统的DFT-MMSE估计算法和理想情况下的MMSE估计算法。 相似文献
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基于特征聚集度的FCM-RSVM算法及其在人工焊点缺陷识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对人工焊点缺陷识别方法进行研究,提出了一种基于特征聚集度的模糊C均值聚类(FCM)与松弛约束支持向量机(RSVM)联用的分类识别算法。在提取人工焊点特征向量的基础上,算法首先对样本特征数据进行模糊C均值聚类,依据样本隶属度函数计算不同特征的特征聚集度,并由特征聚集度指标改进RSVM算法中的松弛量参数,建立最终的分类器模型。实验结果表明:本文提出的算法建立了泛化能力更强的分类模型,能有效抑制噪声及模糊边界点对分类模型的影响,在人工焊点缺陷识别的应用中获得了满意的识别结果。 相似文献
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准确地预测电厂的电能输出可以节约成本从而获得最大利润,因此建立一个模型来预测电厂的满载电功率输出是非常重要的。粒计算(Granular Computing, GrC)是一种新型的数据挖掘方法,它将具有类似特性的对象组合在一起,通过选择合适的粒度提取核心信息,减少冗余,降低问题求解的复杂度。本文使用GrC方法,从复杂多维数据集中以信息粒的形式建立初始的模糊推理系统,再通过模糊神经网络学习方法对系统参数进行优化。这种基于GrC的模糊神经(Granular Computing based Neuro-Fuzzy, GrC-NF)建模方法,不仅可以降低问题求解的复杂度,而且可以保持模糊逻辑系统的可解释性,将其与模糊神经网络的结合又提高了建模精度。本文将该方法用于建立电功率输出的预测模型,通过其预测精度的比较表明了该方法的优越性。 相似文献
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信息物理系统(CPS)在原本的工控系统中加入了计算单元,使攻击者能够通过对该网络进行攻击。本文考虑攻击者通过恶意篡改信道中传输的传感器测量数据,使计算单元无法根据测量值对物理环境做出正确决策。通过改进针对CPS控制层欺骗攻击的卡尔曼滤波器算法,使改进后的算法对多种类型的欺骗攻击都有较好的检测性能,并能在一定程度上恢复被篡改的数据。本文使用改进算法对田纳西伊斯曼过程中反应釜内的压强测量值进行攻击检测,并与原算法进行比较,通过实验可以验证改进后算法对偏差型和几何型攻击的检测和恢复效果明显优于原算法。 相似文献
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安全帽在工业生产中的应用非常广泛,为了防止事故发生,确保生产安全,建立对安全帽的自动检测及报警系统变得越来越迫切。主要对安全帽的识别算法进行了研究,采用肤色检测的方法定位到人脸区域,并以此获得脸部以上的区域图像,将Hu矩作为图像的特征向量,分别比较神经网络和支持向量机(SVM)两种分类模型。实验结果表明:SVM对安全帽的识别有很好的效果,将会对监控系统实现智能化提供有力的支持和实际的指导意义。 相似文献
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