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重载货车常用制动工况下制动缸压力预测与拟合
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作者 王鼎 熊芯 马忠 《中国铁路》 北大核心 2025年第2期71-80,88,共11页
在重载列车纵向动力学系统中,制动系统的制动及缓解特性关键参数对车钩力仿真的影响至关重要。基于线路试验实测数据,建立小波神经网络模型,对制动缸升压时间进行预测;采用拟合的方法,获取整个制动缓解过程中各阶段的制动缸压力值;通过... 在重载列车纵向动力学系统中,制动系统的制动及缓解特性关键参数对车钩力仿真的影响至关重要。基于线路试验实测数据,建立小波神经网络模型,对制动缸升压时间进行预测;采用拟合的方法,获取整个制动缓解过程中各阶段的制动缸压力值;通过残差分析和检验,拟合模型的结果得以验证。通过给出的计算模型,可在已知主控机车列车管减压量以及任何1位制动缸压力值的条件下,对列车制动缓解过程中各个位置制动缸压力进行计算,为纵向动力学车钩力仿真提供参数基础。 展开更多
关键词 重载货车 常用制动 制动缸压力 小波神经网络模型 拟合残差分析
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基于物理信息神经网络的长距离顶管施工顶力预测
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作者 李博 刘宇翔 +2 位作者 陈建国 杨耀红 张哲 《人民长江》 北大核心 2025年第1期147-155,共9页
长距离顶管施工过程中,准确预测顶力是有效控制施工安全质量及进度的关键问题。基于知识数据融合的机器学习建模方法,将顶力计算物理模型与多层感知机相融合,构建了物理-数据双驱动的物理信息神经网络模型(PINN),用物理机制约束神经网... 长距离顶管施工过程中,准确预测顶力是有效控制施工安全质量及进度的关键问题。基于知识数据融合的机器学习建模方法,将顶力计算物理模型与多层感知机相融合,构建了物理-数据双驱动的物理信息神经网络模型(PINN),用物理机制约束神经网络的训练机制,并引入改进的麻雀搜索算法(ISSA)对模型超参数取值进行优化,建立了ISSA-PINN顶管施工顶力预测模型;以河南省郑开同城东部供水工程顶管施工为例,选取524组工程实测数据验证了模型的有效性。计算结果表明:ISSA-PINN模型具有较高的预测精度,相较于单纯数据驱动模型,在测试集和新数据集中的预测性能分别提升了0.07和0.17,说明物理模型的融入对降低机器模型的过拟合风险和提高泛化能力有积极影响;相比于SSA和粒子群算法,ISSA算法寻优速度更快、适应度更好。研究结果可为顶管工程施工顶力控制提供参考。 展开更多
关键词 顶管施工 顶力预测 物理信息神经网络(PINN) 改进麻雀搜索算法(ISSA)
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基于PIWT-IPSO-BP的污水厂出水COD含量的预测模型 被引量:1
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作者 张净 窦慧芸 +1 位作者 蒋武 刘晓梅 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第9期15-20,28,共7页
在农业灌溉的领域中,化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)的测定是衡量水体中有机物污染程度的一个重要指标。当COD浓度超过60mg/L时,其对土壤质量和农作物的生长产生的负面影响成为不容忽视的问题。这一现象可能会严重影响农作物... 在农业灌溉的领域中,化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)的测定是衡量水体中有机物污染程度的一个重要指标。当COD浓度超过60mg/L时,其对土壤质量和农作物的生长产生的负面影响成为不容忽视的问题。这一现象可能会严重影响农作物的产量和质量,进而对农作物生产的可持续性构成挑战。因此,有必要精确预测污水处理厂出水COD浓度的变化趋势,从而促进其在农业灌溉中的有效应用。研究结合了改进的小波变换、改进的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法和反向传播BP(Back Propagation,BP)神经网络作为预测模型。鉴于COD受到众多因素的影响,这些因素之间存在复杂的耦合关系,采用PCA进行特征提取。考虑到数据采集的过程中不可避免的噪声干扰,应用小波降噪对原始数据进行处理,以确保数据质量,提高模型准确性。在此基础上,基于BP神经网络算法构建污水处理厂出水COD的预测模型。为了解决BP神经网络参数选择可能遇到的盲目性问题,引入改进的粒子群算法对模型进行参数优化,以提高预测精度。实验结果表明,提出的PIWT-IPSO-BP模型预测效果良好,其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.222、0.386和0.984。该模型在一定程度上改善了数据噪声、多因子制约等问题,为污水循环利用技术应用于农业灌溉方面提供了参考依据。 展开更多
关键词 化学需氧量 预测模型 小波变换 粒子群优化算法 BP神经网络
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基于自回归小波神经网络的机械臂自适应滑模控制 被引量:1
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作者 杨佳 吴佩林 +2 位作者 杨理 寇东山 余斌 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期68-76,共9页
针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,提出一种动力学模型参数分块逼近的神经网络非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode, NTSM)控制方法.为加快系统跟踪误差的收敛速度,避免传统终端滑模存在的奇异性问题,采用一种... 针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,提出一种动力学模型参数分块逼近的神经网络非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode, NTSM)控制方法.为加快系统跟踪误差的收敛速度,避免传统终端滑模存在的奇异性问题,采用一种非奇异终端滑模面.利用多组自回归小波神经网络(self-recurrent wavelet neural network, SRWNN)分块逼近系统未知的动力学模型参数,并采用自适应更新律调整权重.通过积分控制项补偿SRWNN的逼近误差,并使用Lyapunov稳定性理论证明了系统稳定性.使用MATLAB进行仿真分析,分块SRWNN滑模控制与滑模控制、整体SRWNN滑模控制相比,关节角度跟踪误差的平均稳态误差分别降低了31.9%、76.5%,表明此方法是一种可靠、有效的轨迹跟踪控制方法. 展开更多
关键词 自回归小波神经网络 非奇异终端滑模 动力学模型 轨迹跟踪
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基于需求功率预测的电动拖拉机能量管理策略 被引量:2
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作者 盛志鹏 夏长高 +1 位作者 孙闫 韩江义 《农机化研究》 北大核心 2024年第5期216-221,共6页
针对电动拖拉机在犁耕工况下电机需求电流波动比较大的特点,为了改善动力电池的输出电流过高或过低及电动拖拉机犁耕持续作业时间短的现象,利用超级电容高功率密度的特点,设计了一种锂电池+超级电容结构的双电源电动拖拉机,并建立了Ames... 针对电动拖拉机在犁耕工况下电机需求电流波动比较大的特点,为了改善动力电池的输出电流过高或过低及电动拖拉机犁耕持续作业时间短的现象,利用超级电容高功率密度的特点,设计了一种锂电池+超级电容结构的双电源电动拖拉机,并建立了Amesim/Simulink联合仿真模型。以模型预测控制作为双电源系统的能量管理方法,基于长短期记忆神经网络建立电动拖拉机犁耕工况下的需求功率预测模型,使用动态规划算法求解最佳的锂电池输出电流。仿真结果表明:相比于模糊控制策略,基于模型预测控制策略有效降低了锂电池大电流放电的频率且峰值电流降低了40%,有效提高了锂电池的使用寿命;超级电容的SOC保持在比较高的范围内,且电动拖拉机在犁耕工况下的单位里程能量消耗降低了2.17%,实现了双电源电流分配最优,提高了电动拖拉机的动力性和经济性。 展开更多
关键词 纯电动拖拉机 双电源 模型预测控制 长短期记忆神经网络 能量管理
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基于改进EMD-LSTM的混凝土坝变形预测模型 被引量:1
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作者 欧斌 张才溢 +4 位作者 陈德辉 王子轩 杨石勇 杨霖 傅蜀燕 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2024年第6期93-99,共7页
针对混凝土坝变形监测数据的非线性和复杂性等特征,为提高混凝土坝变形预测的精度,提出了一种基于改进经验模态分解(EMD)法和长短期记忆(LSTM)神经网络的混凝土坝变形预测模型。该模型采用小波阈值方法对EMD法分解的高频分量进行优化处... 针对混凝土坝变形监测数据的非线性和复杂性等特征,为提高混凝土坝变形预测的精度,提出了一种基于改进经验模态分解(EMD)法和长短期记忆(LSTM)神经网络的混凝土坝变形预测模型。该模型采用小波阈值方法对EMD法分解的高频分量进行优化处理,在去除数据噪声的同时,尽可能保留原始数据的特征信息,并运用LSTM神经网络对处理后的数据进行时序预测。实例验证结果表明,该模型能够准确模拟坝体变形过程,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 大坝变形 经验模态分解法 长短期记忆神经网络 小波阈值 预测模型
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基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合研究
7
作者 陈旭 张凯 +3 位作者 刘晨 张金鼎 张黎明 姚军 《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期165-177,共13页
传统油藏自动历史拟合方法需进行多次计算耗时的油藏数值模拟,而深度学习代理模型可以实现高效且精度近似的油藏数值模拟替代计算。在基于深度学习代理模型的油藏自动历史拟合方法中,通常将采用油藏自动历史拟合方法进行调整的油藏不确... 传统油藏自动历史拟合方法需进行多次计算耗时的油藏数值模拟,而深度学习代理模型可以实现高效且精度近似的油藏数值模拟替代计算。在基于深度学习代理模型的油藏自动历史拟合方法中,通常将采用油藏自动历史拟合方法进行调整的油藏不确定性参数作为深度学习代理模型的输入参数。现有的深度学习代理模型常为单一输入输出的神经网络模型架构,并未考虑油藏自动历史拟合方法需要对多个油藏不确定性参数进行调整,且需要训练多个深度学习代理模型以实现对油藏含水饱和度场分布及压力场分布的预测。为此,提出了一种基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合方法,将油藏渗透率场分布及相对渗透率参数作为输入,使用双输入输出卷积神经网络同时对油藏含水饱和度场分布及压力场分布进行预测,利用Peaceman方程计算产量,并耦合到多重数据同化集合平滑器(ES-MDA)方法中,对油藏渗透率场分布及相对渗透率参数进行反演更新,实现较为高效的油藏自动历史拟合求解。研究结果表明:双输入输出卷积神经网络代理模型在指定时间步的油藏含水饱和度场分布、压力场分布的预测精度均为93%以上。相较于传统油藏自动历史拟合方法,基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合方法避免了多次调用油藏数值模拟器的计算耗时问题,提高了拟合效率。 展开更多
关键词 油藏自动历史拟合 油藏数值模拟 深度学习 代理模型 双输入输出卷积神经网络
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基于卷积神经网络的肌电信号人体运动模式识别技术
8
作者 刘亚丽 鲁妍池 +1 位作者 马勋举 宋遒志 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2144-2158,共15页
随着外骨骼机器人等肌电控制设备的快速发展,表面肌电信号此类非平稳、非周期信号在高性能运动识别系统中的应用已成为相关研究领域的重点。为实现肌电信号跨域特征融合,提出一种基于肌电信号的双卷积链神经网络模型,采集7块关键肌肉的... 随着外骨骼机器人等肌电控制设备的快速发展,表面肌电信号此类非平稳、非周期信号在高性能运动识别系统中的应用已成为相关研究领域的重点。为实现肌电信号跨域特征融合,提出一种基于肌电信号的双卷积链神经网络模型,采集7块关键肌肉的原始肌电信号,经特征提取,转化为能量核相图和离散小波变换系数特征图,分别输入双卷积链神经网络的卷积神经网络分支和MobileNetV2分支,利用融合模块提取高层隐藏特征并进行充分交互。制备包括以上两种特征图像和传统肌电信号图谱在内的3种数据集。3组交叉实验结果表明:所提方法对6种自测下肢运动的平均识别准确率达94.19%,显著优于其他特征组合与网络架构;在ENABL3S开源数据集识别7种下肢运动中取得98.32%的稳态识别准确率,进一步验证了所提方法优良的肌电特征捕捉能力和模式识别准确性。 展开更多
关键词 外骨骼机器人 表面肌电信号 运动模式识别 双卷积链神经网络 能量核 小波变换分析
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基于改进WNN的作战飞机维修保障能力评估方法
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作者 游亮 王莉莉 +2 位作者 蔡忠义 魏杨沁 金建刚 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第10期74-81,共8页
针对现有作战飞机维修保障能力评估中评估结果误差较大、不确定性较高等问题,提出一种基于改进小波神经网络的飞机维修保障能力评估方法。依据IPO&E模型建立飞机维修保障能力评估指标体系;利用麻雀搜索算法提高小波神经网络的收敛... 针对现有作战飞机维修保障能力评估中评估结果误差较大、不确定性较高等问题,提出一种基于改进小波神经网络的飞机维修保障能力评估方法。依据IPO&E模型建立飞机维修保障能力评估指标体系;利用麻雀搜索算法提高小波神经网络的收敛稳定性与评估准确性;基于分级量化理论对原始数据进行处理,并开展作战飞机维修保障能力评估。算例分析表明,所提方法的评估结果与收集到的维修保障能力评估数据仅有2.4%误差,稳定性优于其他神经网络,可为作战飞机维修保障能力评估提供可行方法。 展开更多
关键词 能力评估 小波神经网络 IPO&E模型 飞机维修保障
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重型减速器在线监测与故障诊断研究
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作者 余洋 陈云 孔进 《煤矿机械》 2024年第10期187-191,共5页
针对重型减速器故障诊断方法中故障特征不显著、易受外界干扰等问题,提出一种基于多维特征选择和BP神经网络的故障诊断方法。首先设计并布置重型减速器故障模拟实验台,使用多源传感信息采集平台进行信号采集;然后基于采集的振动信号,提... 针对重型减速器故障诊断方法中故障特征不显著、易受外界干扰等问题,提出一种基于多维特征选择和BP神经网络的故障诊断方法。首先设计并布置重型减速器故障模拟实验台,使用多源传感信息采集平台进行信号采集;然后基于采集的振动信号,提出双树复小波变换和多维特征选择的轴承故障诊断方法作为底层诊断逻辑,并搭建BP神经网络模型进行故障识别。结果表明,该方法的诊断准确率为94%,能够满足在实际工况中对重型减速器的故障诊断需求。 展开更多
关键词 减速器 故障诊断 双树复小波变换 BP神经网络
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基于EWT-CNN-BiGRU的多特征电力负荷预测模型
11
作者 保富 孙梦觉 +1 位作者 邓安明 周植高 《科技创新与应用》 2024年第7期35-40,共6页
针对目前多特征预测模型在短期电力负荷数据上精度不足的问题,提出一种基于经验小波变换(EWT)的卷积神经网络(CNN)融合双向门控循环单元(Bi GRU)预测模型。首先,从多维时序数据中提取强关联性特征,其次,对选定特征进行经验小波变换,将... 针对目前多特征预测模型在短期电力负荷数据上精度不足的问题,提出一种基于经验小波变换(EWT)的卷积神经网络(CNN)融合双向门控循环单元(Bi GRU)预测模型。首先,从多维时序数据中提取强关联性特征,其次,对选定特征进行经验小波变换,将时序数据映射至频域以获取子序列,最后,通过卷积神经网络和双向门控循环单元融合模型实现对电力负荷数据的预测。该预测模型使用德国某联合循环电厂的时序数据进行实验验证。结果表明,该预测模型获得99.463%的拟合优度,具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 电力负荷预测 经验小波变换 卷积神经网络 双向门控循环单元 预测模型
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电力自动化系统中的智能技术应用
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作者 邓历桃 《集成电路应用》 2024年第12期178-179,共2页
阐述人工智能技术在电气自动化中的应用优势,探讨人工智能在电力工程自动化中的应用方法,包括构建数据预处理动态模型、基于小波神经网络布控智能节点、回归差值自动控制系统。
关键词 智能控制 数据处理动态模型 小波神经网络 回归差值自动控制
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基于粒子群小波神经网络的公交到站时间预测 被引量:21
13
作者 季彦婕 陆佳炜 +1 位作者 陈晓实 胡波 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期60-66,共7页
公交到站时间的实时预测是公交出行信息发布、公交出行诱导、公交动态调度的关键技术.基于公交车辆运行特性分析,将公交到站时间分为路段运行时间和站点停靠时间两部分,并考虑工作日与周末的运行特性差异,最后结合迭代思想提出利用粒子... 公交到站时间的实时预测是公交出行信息发布、公交出行诱导、公交动态调度的关键技术.基于公交车辆运行特性分析,将公交到站时间分为路段运行时间和站点停靠时间两部分,并考虑工作日与周末的运行特性差异,最后结合迭代思想提出利用粒子群小波神经网络模型预测公交到站时间.实例分析表明:粒子群算法能有效降低小波神经网络模型的训练误差;结合迭代法使用公交车上一站运行时间作为预测输入能够有效提高预测精度;该预测模型对于公交车在工作日和周末到站时间的预测均能达到较高的精度,平均绝对百分比误差分别为10.82%和9.85%. 展开更多
关键词 智能交通 公交到站时间预测 小波神经网络 公交 粒子群算法 迭代法
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基于AE时间序列的岩爆预测模型 被引量:28
14
作者 彭琦 张茹 +2 位作者 谢和平 曲宏略 龙盎 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1436-1440,共5页
根据现场岩爆监测中声发射(AE)时间序列的特点,采用小波神经网络与突变理论,建立了一种新的岩爆预测模型。该模型首先针对监测到的声发射建立小波神经网络模型,对声发射时间序列进行了拟合与预测;再运用突变理论对预测的声发射建立了岩... 根据现场岩爆监测中声发射(AE)时间序列的特点,采用小波神经网络与突变理论,建立了一种新的岩爆预测模型。该模型首先针对监测到的声发射建立小波神经网络模型,对声发射时间序列进行了拟合与预测;再运用突变理论对预测的声发射建立了岩爆突变预测模型。通过实例分析表明,声发射的预测精度较高,岩爆预测结果与现场情况一致,证明了该模型工程实用性较强。 展开更多
关键词 岩爆 AE 小波神经网络 突变理论 预测模型
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小波网络模型及其在日流量预测中的应用 被引量:7
15
作者 鞠琴 余钟波 +3 位作者 郝振纯 欧耿鑫 佘超 刘德东 《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2009年第1期47-52,共6页
基于小波分析和人工神经网络两者的优点,本文尝试将小波分析与ANN结合建立松散型WNN耦合模型,通过小波变换把南告水库的日流量序列分解成不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用BP神经网络进行预测,最后利用小波重构得到整体的预测效... 基于小波分析和人工神经网络两者的优点,本文尝试将小波分析与ANN结合建立松散型WNN耦合模型,通过小波变换把南告水库的日流量序列分解成不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用BP神经网络进行预测,最后利用小波重构得到整体的预测效果,并与传统BP模型结果相比较.研究结果表明,该方法提高了预报精度,可以成功地用于水文模拟和预测. 展开更多
关键词 小波分析 BP神经网络 小波神经网络 A Trous算法 日流量预测
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双小波神经网络迭代的漏磁缺陷轮廓重构技术 被引量:5
16
作者 徐超 王长龙 +2 位作者 孙世宇 陈鹏 绳慧 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期730-735,共6页
在二维漏磁缺陷重构中,建立基于径向基小波神经网络(RWBF)的正演和反演模型,提出了一个反馈形式的双小波神经网络迭代模型,通过迭代使目标函数最小化,实现对缺陷轮廓的快速逼近。用仿真和实验获取的训练样本分别对正演和反演模型的RWBF... 在二维漏磁缺陷重构中,建立基于径向基小波神经网络(RWBF)的正演和反演模型,提出了一个反馈形式的双小波神经网络迭代模型,通过迭代使目标函数最小化,实现对缺陷轮廓的快速逼近。用仿真和实验获取的训练样本分别对正演和反演模型的RWBF进行训练。为了提高径向基神经网络的适应性和精度,提出了一种新的训练算法。首先确定最优分解层数,然后利用梯度下降法修正网络的权值。对不同分辨率和不同信噪比下的漏磁信号进行了重构,并与其他方法进行了比较。结果表明,双小波神经网络迭代模型能够实现漏磁缺陷的精确逼近,具有良好的鲁棒性,是有效的二维轮廓重构方法。 展开更多
关键词 人工智能 双小波神经网络迭代模型 二维缺陷重构 多分辨率逼近 材料检测与分析技术
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改进结构的小波神经网络在油田开发指标预测中的应用 被引量:7
17
作者 邴绍献 王华 +3 位作者 李建丽 张孝天 侯春华 王滨 《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期92-94,共3页
由于油藏储层的非均质性和决定油田开发指标因素的不确定性,往往很难对油田开发指标进行准确的预测。针对小波神经网络模型及算法预测油田开发指标存在的不足,提出了改进结构的小波神经网络模型。改进结构的小波神经网络模型使输入指标... 由于油藏储层的非均质性和决定油田开发指标因素的不确定性,往往很难对油田开发指标进行准确的预测。针对小波神经网络模型及算法预测油田开发指标存在的不足,提出了改进结构的小波神经网络模型。改进结构的小波神经网络模型使输入指标同时在不同时间因子和尺度因子的小波基上展开。实例分析结果表明,改进结构的小波神经网络模型不仅继承了小波神经网络的优点,且具有比小波神经网络预测油田开发指标精度更高、训练速度更快的优势,其预测的平均精度达到97.02%,是预测油田开发指标的一种较实用的方法。 展开更多
关键词 油田开发指标 小波神经网络 改进结构的小波神经网络 模型预测
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基于灰色理论的小波神经网络对瓦斯涌出量的预测 被引量:35
18
作者 谷松 崔洪庆 冯文丽 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期964-966,共3页
将灰色理论引入到收敛速度快、预测精度高的小波神经网络,使灰色理论和小波神经网络有机地结合起来,建立了瓦斯涌出量的预测新模型,经训练和实验结果表明,该方法对所预测的结果比较理想,能够达到准确指导实践的要求.
关键词 灰色系统理论 小波神经网络 瓦斯涌出量 预测
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浅层地下水位预测的小波网络模型 被引量:11
19
作者 王文圣 廖杰 丁晶 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期62-66,共5页
针对浅层地下水位时间序列动态变化的非线性和复杂性 ,提出了基于小波分析与人工神经网络相结合的预测方法———小波网络模型。小波网络模型吸取了小波分析的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力。实例计算结果表明 ,建议模型不... 针对浅层地下水位时间序列动态变化的非线性和复杂性 ,提出了基于小波分析与人工神经网络相结合的预测方法———小波网络模型。小波网络模型吸取了小波分析的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力。实例计算结果表明 ,建议模型不同预见期的拟合和检验精度很高。小波网络模型延长了预见期 ,提高了预报精度。 展开更多
关键词 小波分析 人工神经网络 小波网络模型 地下水位预测
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表情驱动下脑电信号的建模仿真及分类识别 被引量:15
20
作者 张小栋 郭晋 +1 位作者 李睿 陆竹风 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1-8,共8页
针对自发型脑电信号识别率低、个体差异度大等问题,提出了一种新的基于表情驱动脑电信号的脑机接口方式,并进行了建模仿真及实验验证。利用神经元集群模型对表情驱动脑电信号进行机理建模与仿真分析,得到自发表情的相关脑区及表情驱动... 针对自发型脑电信号识别率低、个体差异度大等问题,提出了一种新的基于表情驱动脑电信号的脑机接口方式,并进行了建模仿真及实验验证。利用神经元集群模型对表情驱动脑电信号进行机理建模与仿真分析,得到自发表情的相关脑区及表情驱动脑电信号的频率分布特性;提出了一种基于小波变换和人工神经网络模型映射的表情驱动下脑电信号分析识别方法,有效提高了表情驱动下脑电信号的识别率。从神经生理学角度验证了表情驱动脑电信号的特征来源是受大脑前额叶皮层和边缘系统相互协调共同控制的,并通过实验验证了所提脑电信号分类识别算法切实有效,其最高分类准确率可达85%。 展开更多
关键词 表情驱动 脑电信号 机理建模 小波变换 神经网络
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