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多层频时空特征提取的RSVP目标分类算法
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作者 赵子威 林艳飞 高小榕 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期312-320,共9页
由于事件相关电位(ERP)信噪比低、变异性强,其在大脑皮层所体现的空间−时间信息分布在不同RSVP范式下的分布差异较大,并且传统基于CSP或LDA的单试次解码算法在不同数据集下分类性能不稳定,分类模型鲁棒性在数据集间有限.对此,从频−时−... 由于事件相关电位(ERP)信噪比低、变异性强,其在大脑皮层所体现的空间−时间信息分布在不同RSVP范式下的分布差异较大,并且传统基于CSP或LDA的单试次解码算法在不同数据集下分类性能不稳定,分类模型鲁棒性在数据集间有限.对此,从频−时−空域多个角度出发,通过设计两个交替迭代优化的空时域滤波器进行特征提取,提出了一种多层频时空ERP特征提取的目标分类算法(STAEE)以增强RSVP-BCI的解码性能.算法共分为滤波器组模块、时间窗分解模块、空时域滤波模块和感兴趣区域选择模块.在两个公共RSVP数据集的分类任务中,相较于结构化判别分析(HDCA)、共空域模式(CSP)、滤波器组共空域模式(FBCSP)以及空时判别分析(STDA)4个基准算法,所提出的STAEE算法获得了更高的曲线下面积(AUC),这表明该算法能够有效克服ERP在不同数据集分布的变异性,提升识别系统的分类性能. 展开更多
关键词 脑−机接口(BCI) 快速序列视觉呈现(RSVP) 空时滤波 特征提取
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基于压力脉动和时序分析的离心泵空化特征提取 被引量:4
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作者 苏永生 王永生 +1 位作者 张永祥 段向阳 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期81-84,共4页
根据压力脉动幅值对空化变化相当敏感的特点,利用离心式水泵试验平台模拟空化现象,获取水泵出口压力信号。研究发现,在空化发生时刻,水泵出口压力的轴频幅值增大,且存在很多低频脉动成分。同时,根据试验获取的壳体振动和出口压力信号,... 根据压力脉动幅值对空化变化相当敏感的特点,利用离心式水泵试验平台模拟空化现象,获取水泵出口压力信号。研究发现,在空化发生时刻,水泵出口压力的轴频幅值增大,且存在很多低频脉动成分。同时,根据试验获取的壳体振动和出口压力信号,分别建立该水泵正常运行的时间序列数学模型,利用模型残差的方差值判别离心泵的运行状态,实现对其空化特征的识别。 展开更多
关键词 空化 压力脉动 时间序列 残差 特征提取
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基于Ontology扩展查询的数学表达式检索模型 被引量:2
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作者 李新福 徐筱 田学东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期155-161,共7页
针对现有数学表达式检索系统中待检索表达式与目标文档之间的语义关联问题,在使用序列化特征提取方法解析La Te X表达式的基础上,提出一种基于Ontology的数学表达式检索方法。运用Ontology建立数学表达式及其概念之间的联系并构建数学... 针对现有数学表达式检索系统中待检索表达式与目标文档之间的语义关联问题,在使用序列化特征提取方法解析La Te X表达式的基础上,提出一种基于Ontology的数学表达式检索方法。运用Ontology建立数学表达式及其概念之间的联系并构建数学表达式语义本体库,以达到输入关键词、概念、短语和数学名词可检索数学表达式语义相关文献的目的。实验结果表明,基于Ontology的数学表达式检索方法运用本体概念扩展查询结果集,使得查全率、查准率和扩展率均有一定程度提高。 展开更多
关键词 数学表达式检索 语义 序列化特征提取 本体 查询扩展
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基于序列图像的虹膜特征提取与分类
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作者 田启川 刘正光 李临生 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期1441-1446,共6页
根据单一虹膜图像进行虹膜识别时,存在被干扰影响而改变的特征,而从单一图像中无法判断这些特征的有效性.因此,根据这些特征难以对虹膜做出正确分类.针对这个问题,提出了基于序列图像的虹膜识别方法.从多个图像提取的二值相位特征,经过... 根据单一虹膜图像进行虹膜识别时,存在被干扰影响而改变的特征,而从单一图像中无法判断这些特征的有效性.因此,根据这些特征难以对虹膜做出正确分类.针对这个问题,提出了基于序列图像的虹膜识别方法.从多个图像提取的二值相位特征,经过特征配准将虹膜特征投影,获得低维的子空间特征,用子空间上的特征作为该虹膜的特征,将其与数据库中的特征进行比对,从而进行虹膜识别.与基于单一图像的虹膜分类方法相比,该方法的虹膜分类性能明显得到改善. 展开更多
关键词 特征提取 虹膜分类 序列图像 特征投影
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基于序列特征融合和深度置信网络的配网故障选线方法 被引量:4
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作者 聂祥论 张靖 +4 位作者 何宇 古庭赟 邵文锋 李博文 肖小兵 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2023年第5期66-75,84,共11页
针对配网发生单相接地故障特征提取困难,且现有选线方法精度不高的问题,提出了一种基于序列特征融合和深度置信网络的故障选线方法。首先,通过序列特征融合方法对同一故障工况下的各馈线暂态零序电流进行数据拼接,获取序列融合特征。然... 针对配网发生单相接地故障特征提取困难,且现有选线方法精度不高的问题,提出了一种基于序列特征融合和深度置信网络的故障选线方法。首先,通过序列特征融合方法对同一故障工况下的各馈线暂态零序电流进行数据拼接,获取序列融合特征。然后,将序列融合特征作为蜘蛛猴算法(spider monkey optimization,SMO)优化深度置信网络(deep belief network,DBN)的输入,经DBN自适应地提取低维故障特征进而实现故障选线。仿真结果表明,所提方法和现有方法相比,具有较高的选线精度。当信噪比达到10 dB时,所提算法的平均选线精度达到99.78%,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 故障选线 深度置信网络 蜘蛛猴算法 序列特征融合 特征提取
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