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基于大脑皮层互信息理论的睡眠分级研究(英文) 被引量：2
1
作者 黄力宇 王伟勋 程敬之 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期1-6,19,共7页
睡眠的分级研究是睡眠状况分析和睡眠质量评价的前提和基本内容。目前国际通用的睡眠分级方法 ,是利用脑电信号另加脑功能信号 (如肌电图、眼动电流图 ) ,且必须由人工判别分析。大脑皮层互信息理论是研究脑功能变化的有力工具。通过动... 睡眠的分级研究是睡眠状况分析和睡眠质量评价的前提和基本内容。目前国际通用的睡眠分级方法 ,是利用脑电信号另加脑功能信号 (如肌电图、眼动电流图 ) ,且必须由人工判别分析。大脑皮层互信息理论是研究脑功能变化的有力工具。通过动态计算睡眠脑电4个导联之间的互信息时间序列的复杂度 ,并利用一个 3层的人工神经网络进行 6个级别的分类。 6例 72 0个不同时期的睡眠片段的测试表明 ,系统睡眠分级与人工分级的总相符率达到 90 .83 % ,且实现了睡眠动态自动分级。神经网络的学习功能 ,可使系统的准确率进一步提高 ,逐渐接近或达到人工分级的水平。与其他睡眠分级方法相比 ,本系统有一定优势 ,且计算速度快 ,可望应用于临床实时睡眠监护及睡眠分析中。 展开更多
关键词 脑电图 复杂度 人工神经网络 睡眠 分级 大脑皮层互信息理论
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基于互信息理论与递归神经网络的短期风速预测模型 被引量：20
2
作者 王岩 陈耀然 +2 位作者 韩兆龙 周岱 包艳 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1080-1086,共7页
风速的波动性和随机性为风电并网造成安全隐患,提高风速预测精度对于风电系统的稳定和风能发展十分重要.提出一种基于互信息(MI)理论和递归神经网络(RNN)的短期风速预测组合新模型(MI-RNN).该模型利用MI理论选择最优的历史风速序列长度(... 风速的波动性和随机性为风电并网造成安全隐患,提高风速预测精度对于风电系统的稳定和风能发展十分重要.提出一种基于互信息(MI)理论和递归神经网络(RNN)的短期风速预测组合新模型(MI-RNN).该模型利用MI理论选择最优的历史风速序列长度(τ),通过每τ步预测下一时间点风速的方式,将历史风速数据输入RNN中进行模型训练,并由训练后的RNN模型输出最终的风速预测结果.将MI-RNN模型应用于风电场的风速数据集中,与传统机器学习风速预测模型进行比较,以验证模型的预测精度.结果显示,MI-RNN模型的预测精度更高,预测稳定性更强,并且能够准确预测未来风向,有望应用于含空间维度的风电场的风速预测. 展开更多
关键词 风速预测 风能 互信息理论 深度学习 递归神经网络 风电场
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奇异谱分解联合互信息的主轴轴承故障特征提取研究 被引量：10
3
作者 王振亚 伍星 +1 位作者 刘韬 缪护 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第15期23-30,47,共9页
奇异谱分解(singular spectrum decomposition, SSD)算法存在当信号信噪比较低时降噪能力较差以及敏感分量个数难以确定的问题。针对上述问题,提出了SSD联合互信息理论(mutual information, MI)的主轴故障特征提取方法。首先,将轴承振... 奇异谱分解(singular spectrum decomposition, SSD)算法存在当信号信噪比较低时降噪能力较差以及敏感分量个数难以确定的问题。针对上述问题,提出了SSD联合互信息理论(mutual information, MI)的主轴故障特征提取方法。首先,将轴承振动信号经过SSD分解,得到多个奇异谱分量(singular spectral component, SSC);然后分别计算原始信号与SSC之间的互信息,选择最小互信息(minimum mutual information, MinMI)处的分量为最佳分量。由于背景噪声的影响,选取的最佳分量故障特征频率并不明显。因此,基于振动信号特点与互信息理论提出了差分突变互信息(differential mutation mutual information, DMMI)的有效分量保留方法,通过对计算相邻SSC之和之间的MI值,保留突变点内的分量作为敏感信号,在此基础上再依据MinMI原则设计带通滤波器,对敏感信号带通滤波并进行包络解调以提取故障特征频率。通过仿真信号与真实主轴轴承数据分析表明,对信号进行DMMI保留敏感分量,结合MinMI准则的自适应滤波处理在主轴轴承故障特征提取方面表现了优异的性能。 展开更多
关键词 互信息理论(MI) 奇异谱分解(SSD) 轴承振动信号 带通滤波 故障诊断
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基于互信息和GWB-LSSVM的网络攻击检测模型 被引量：6
4
作者 赵嘉 谷良 吴瑶 《电子测量技术》 北大核心 2022年第24期98-104,共7页
检测和识别网络攻击对于防范高级可持续威胁等网络攻击行为、促进网络基础设施健康发展,保障网络设施安全稳定运行至关重要。本文利用互信息理论完成了网络流量数据中网络攻击行为的关键特征的选取,通过改进灰狼优化算法提出一种灰狼提... 检测和识别网络攻击对于防范高级可持续威胁等网络攻击行为、促进网络基础设施健康发展,保障网络设施安全稳定运行至关重要。本文利用互信息理论完成了网络流量数据中网络攻击行为的关键特征的选取,通过改进灰狼优化算法提出一种灰狼提升算法,并基于该算法和最小二乘支持向量机提出了GWB-LSSVM模型,该模型针对当前主要网络攻击形式显示出良好的检测性能,基于NSL-KDD数据集的实验结果表明其检测精度、检测率和检测准确率分别达到了99.7%、99.3%和99.1%;同部分已有研究工作相比,其检测精度最高提升约2.58%,检测率最高提升约3.98%,准确率最高提升约3.78%,训练时间最高提升约55.9%。 展开更多
关键词 攻击检测 灰狼提升算法 特征选择 互信息理论 最小二乘支持向量机
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气固流化床流化本质的非线性特征提取
5
作者 李晓华 盛昭儿 +1 位作者 陈伯川 甄玲 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第z2期902-904,共3页
引入互信息和非线性动力学理论对气固流化床的压力脉动和颗粒浓度信号进行研究,从互信息的角度提取传统单一参数检测所不能提取的信息,同时用复杂性算法分析采集的时间序列信号,从一个新的角度揭示了流化床系统的非线性本质。
关键词 气固流化床 复杂性算法 互信息理论
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基于MI-PSO-BP算法的配电设备状态实时评估方法 被引量：28
6
作者 杨志淳 靖晓平 +3 位作者 乐健 沈煜 张好 杨帆 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期108-113,共6页
为了提高配电设备故障预测水平,提出了一种常规综合评估方法与实时评估方法相结合的配电设备运行状态实时评估方法。给出了两阶段综合状态评估方法的框架体系,通过互信息理论(MI)量化设备各属性与状态的相关关系,消除冗余属性。利用粒... 为了提高配电设备故障预测水平,提出了一种常规综合评估方法与实时评估方法相结合的配电设备运行状态实时评估方法。给出了两阶段综合状态评估方法的框架体系,通过互信息理论(MI)量化设备各属性与状态的相关关系,消除冗余属性。利用粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络权值与阈值进行优化,以提高评估质量。利用该MI-PSO-BP模型对某地区配电变压器实时状态进行评估,评估结果及发展趋势与实际情况相吻合,验证了该评估方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 配电设备 实时评估 互信息理论 粒子群优化算法 BP神经网络
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改进细菌觅食优化算法在贝叶斯网络结构学习中的应用 被引量：3
7
作者 金通 林峰 《机电工程》 CAS 2017年第7期790-795,共6页
针对目前已有的贝叶斯网络结构学习算法一般存在算法易早熟、学习效果不理想、算法效率较低等问题,提出了基于改进细菌觅食优化算法的贝叶斯网络结构学习策略,对传统细菌算法中的趋化算子、繁殖算子和迁移算子进行了改进。将自适应理论... 针对目前已有的贝叶斯网络结构学习算法一般存在算法易早熟、学习效果不理想、算法效率较低等问题,提出了基于改进细菌觅食优化算法的贝叶斯网络结构学习策略,对传统细菌算法中的趋化算子、繁殖算子和迁移算子进行了改进。将自适应理论应用于细菌游动步长的计算和繁殖个体的选择中;在迁移算子的迁移概率计算中,引入了遗传算法中的轮盘赌方法;在互信息理论的基础上,给出了一种新的网络结构随机进化方法,代替了传统细菌算法中的随机迁移。对不同规模的经典贝叶斯网络进行了仿真实验。研究结果表明,该算法在贝叶斯网络结构学习方面,在收敛性上表现稍逊于别的算法,但在学习效果上,特别是针对结构相对复杂的网络,优势明显。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 细菌觅食优化算法 结构学习 互信息理论
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宁波地区基于统计升尺度的新能源区域功率预测算法 被引量：8
8
作者 王威 王波 +2 位作者 张俊 陆春良 贺旭 《中国电力》 CSCD 北大核心 2020年第5期100-111,共12页
为实现电网调度对大规模风电场和光伏站的监控和调度,需要进行新能源区域功率预测。提出了一种基于子区域划分和统计升尺度的区域功率预测算法,通过浙江区域9个风电场和16个光伏站2016年4-9月的历史数据,对比了6种不同的组合方案,发现... 为实现电网调度对大规模风电场和光伏站的监控和调度,需要进行新能源区域功率预测。提出了一种基于子区域划分和统计升尺度的区域功率预测算法,通过浙江区域9个风电场和16个光伏站2016年4-9月的历史数据,对比了6种不同的组合方案,发现利用互信息理论,基于最大相关–最小冗余原则累加选取4个代表站点或者直接选取9个代表站点,采用布谷鸟搜索算法训练得到各个代表站点的权重,升尺度得到区域功率预测误差较低,月均方根误差(RMSE)分别为8.51%和7.64%。说明在夏季风盛行时,在浙江区域采用互信息为指标,基于最大相关–最小冗余的原则选取代表站点后,再采用布谷鸟搜索算法得到子区域功率预测值,累加各子区域功率预测结果为最终的区域功率预测结果最优。 展开更多
关键词 新能源 区域功率预测 互信息理论 最大相关–最小冗余 布谷鸟搜索算法
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基于复杂网络模型的地铁系统脆弱性分析 被引量：9
9
作者 王希良 李季瑶 +1 位作者 廉梦珂 孙志静 《城市轨道交通研究》 北大核心 2021年第8期47-50,共4页
基于影响地铁系统脆弱性的干扰事件,构建了干扰事件的有向复杂网络。采用网络密度、平均路径长度、度和度分布,以及聚类系数等分析指标,进行复杂网络的拓扑特征分析。分析结果显示,只有少数关键节点能直接影响地铁脆弱性。采用复杂网络... 基于影响地铁系统脆弱性的干扰事件,构建了干扰事件的有向复杂网络。采用网络密度、平均路径长度、度和度分布,以及聚类系数等分析指标,进行复杂网络的拓扑特征分析。分析结果显示,只有少数关键节点能直接影响地铁脆弱性。采用复杂网络的互信息理论,对干扰事件有向复杂网络节点进行信息量计算和重要性评价,进而找到重要节点。评价结果表明,影响地铁系统脆弱性的关键因素是车站客流量、车辆系统和设备系统,可采取相应的针对性措施来提高地铁运营的安全性。 展开更多
关键词 地铁 运行安全 脆弱性分析 复杂网络模型 互信息理论
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