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小波软阈值径向基神经网络同时测定多组分混合物 被引量:3
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作者 高玲 任守信 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期106-110,共5页
建立了一种小波软阈值径向基函数神经网络 (STWRBFN)方法 ,同时定量分析了多组分混合物。结合小波软阈值法和径向基函数神经网络改进了回归质量。通过最佳化 ,选择了小波函数、小波分解水平(L)、阈值法类型和网络的伸展参数 (σ)。两个... 建立了一种小波软阈值径向基函数神经网络 (STWRBFN)方法 ,同时定量分析了多组分混合物。结合小波软阈值法和径向基函数神经网络改进了回归质量。通过最佳化 ,选择了小波函数、小波分解水平(L)、阈值法类型和网络的伸展参数 (σ)。两个程序PSTWRBFN和PRBFN被设计执行STWRBFN和径向基函数神经网络 (RBFN)计算。实验结果表明STWRBFN是成功的且优于RBFN法 ,和经典的多变量线性回归(MLR)方法相比较 。 展开更多
关键词 混合物 多组分同时测定 含量测定 小波软阈值径向基神经网络
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单级齿轮系统混沌运动及其径向基函数神经网络控制
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作者 王瑞邦 田亚平 +3 位作者 张峰 卢杭 王建勤 杨江辉 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第4期32-38,共7页
为实现3自由度单级直齿轮系统的混沌运动有效控制,用集中质量法建立系统的动力学模型,并用4~5阶Runge-Kutta法求解得到参数区间内的周期运动向混沌运动转迁的规律。针对特定参数区域的混沌运动,以控制参数的扰动量为输出,Poincaré... 为实现3自由度单级直齿轮系统的混沌运动有效控制,用集中质量法建立系统的动力学模型,并用4~5阶Runge-Kutta法求解得到参数区间内的周期运动向混沌运动转迁的规律。针对特定参数区域的混沌运动,以控制参数的扰动量为输出,Poincaré截面上点的欧式距离为输入,构建径向基函数神经网络控制器,使用改进局部搜索能力和寻优速度的引力搜索算法优化径向基函数神经网络控制器的参数,实现系统混沌运动向周期运动的有效控制。结果表明径向基函数神经网络控制方法不受系统的Jacobian矩阵和流形的限制更具有工程普适性。 展开更多
关键词 振动与 单级齿轮传动系统 混沌控制 径向函数神经网络 万有引力搜索算法
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基于改进三元模型的波纹管型气动软体驱动器神经网络滑模控制
3
作者 吕播阳 孟庆鑫 +3 位作者 肖怀 赖旭芝 王亚午 吴敏 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1414-1425,共12页
针对一款波纹管型气动软体驱动器,提出了一种基于改进三元模型的滑模控制方法,并使用RBF神经网络补偿扰动以实现该型驱动器在竖直方向上对期望轨迹的跟踪控制。首先搭建波纹管型气动软体驱动器实验平台,测试并分析该驱动器的动态特性,... 针对一款波纹管型气动软体驱动器,提出了一种基于改进三元模型的滑模控制方法,并使用RBF神经网络补偿扰动以实现该型驱动器在竖直方向上对期望轨迹的跟踪控制。首先搭建波纹管型气动软体驱动器实验平台,测试并分析该驱动器的动态特性,基于上述动态特性提出波纹管型气动软体驱动器的改进三元模型;然后利用采集到的实验数据,基于最小二乘算法对其进行参数辨识,从而获得所提模型的参数;进而结合改进三元模型设计滑模控制器,使用RBF神经网络对集总扰动进行补偿,并利用Lyapunov方法分析系统的稳定性;最后通过一系列实验验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 纹管 气动体驱动器 三元模型 滑模控制 径向函数神经网络
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近红外光谱结合小波变换-径向基神经网络用于奶粉蛋白质与脂肪含量的测定 被引量:22
4
作者 单杨 朱向荣 +1 位作者 许青松 梁逸曾 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期128-131,共4页
应用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法,建立了奶粉脂肪和蛋白质含量测定的化学计量学建模新方法.首先采用Kernard-Stone法对校正集样本和预测集样本进行分类,然后利用小波变换滤波技术对样品的近红外光谱进行压缩去噪处理,结合滤... 应用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法,建立了奶粉脂肪和蛋白质含量测定的化学计量学建模新方法.首先采用Kernard-Stone法对校正集样本和预测集样本进行分类,然后利用小波变换滤波技术对样品的近红外光谱进行压缩去噪处理,结合滤波后重构光谱信号建立脂肪和蛋白质的径向基神经网络回归模型,并分别对径向基网络的扩散常数spread值及小波变换中的小波基与压缩尺度三个参数进行了详细的讨论.脂肪模型在小波基为db2及小波尺度为4、spread值为3.5时的预测模型精度最好;蛋白质模型在小波基为db8及小波尺度为4、spread值为6时,预测模型精度最好.所建立的脂肪和蛋白质校正模型的预测集相关系数(Rp)分别为0.990和0.994,预测均方根误差分别为0.007与0.004.预测结果表明,RBF网络结合小波变换进行建模预测,模型简单、稳健且精度较好,该方法适合奶粉脂肪和蛋白质含量的快速、无损测定. 展开更多
关键词 近红外光谱 奶粉 径向神经网络 小波变换 Kernard-Stone法
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小波变换近红外光谱结合径向基神经网络快速分析异福片 被引量:12
5
作者 逯家辉 张益波 +3 位作者 张卓勇 孟庆繁 郭伟良 滕利荣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1264-1268,共5页
应用小波变换(WT)处理近红外漫反射光谱结合径向基神经网络(RBFNN)建立快速分析异福片中利福平和异烟肼含量的模型(WT-RBFNN)。用小波变换的低频系数作为RBFNN的输入节点,研究了网络参数包括隐含层神经元数和径向基宽度(SC)对模型的影... 应用小波变换(WT)处理近红外漫反射光谱结合径向基神经网络(RBFNN)建立快速分析异福片中利福平和异烟肼含量的模型(WT-RBFNN)。用小波变换的低频系数作为RBFNN的输入节点,研究了网络参数包括隐含层神经元数和径向基宽度(SC)对模型的影响。与经典的RBFNN和PLS相比较表明,WT-RBFNN模型压缩了原始光谱,除去了噪音和背景的影响,拟合效果很好。优选的WT-RBFNN模型对校正集样品中利福平、异烟肼的交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.006 04和0.004 57;对预测集样品预测均方根误差(RMSEP)分别为0.006 39和0.005 87。同时预测集样品中利福平和异烟肼与RP-HPLC测定结果的回归系数(r)分别为0.995 22和0.993 92,相对误差在2.300%以下。这些结果显示了该方法建模的稳健性和模型的预测精度均很高,同时此方法具有非破坏、无污染、可在线检测等优点,对替代常规药物分析方法有重要的意义。 展开更多
关键词 小波变换 近红外漫反射光谱 径向神经网络 异福片
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径向基函数神经网络的软竞争学习算法 被引量:11
6
作者 张志华 郑南宁 史罡 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期132-135,共4页
本文构造了径向基函数 (RBF)神经网络的一类软竞争学习算法 (SCLA) .该算法的主要思想是首先在高斯基函数中心向量的训练过程中引入了隶属度函数 ,对每个输入样本 ,所有中心向量根据该样本属于其代表的类的隶属度值的大小进行自适应地调... 本文构造了径向基函数 (RBF)神经网络的一类软竞争学习算法 (SCLA) .该算法的主要思想是首先在高斯基函数中心向量的训练过程中引入了隶属度函数 ,对每个输入样本 ,所有中心向量根据该样本属于其代表的类的隶属度值的大小进行自适应地调整 ;第二 ,把隶属度函数的模糊因子的倒数与模拟退火算法中的温度等同起来 ,在迭代过程中采用递增的方式来调整它 .SCLA是RBF网络基于k 均值方法训练中心向量的学习算法的软竞争格式 ,它可以克服后者对初始值敏感和死节点的问题 . 展开更多
关键词 神经网络 径向函数 竞争学习 算法
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基于小波分析的径向基神经网络年径流预测 被引量:29
7
作者 蒋晓辉 刘昌明 《应用科学学报》 CAS CSCD 2004年第3期411-414,共4页
对年径流的预测采用基于小波分析的径向基神经网络模型,从时频分析角度出发,把水文年径流序列分解成不同的频率成分,用径向基神经网络对小波分解的周期和趋势频率成分分别进行预测,然后通过小波重构得到水文时间序列,从而可以对未来的... 对年径流的预测采用基于小波分析的径向基神经网络模型,从时频分析角度出发,把水文年径流序列分解成不同的频率成分,用径向基神经网络对小波分解的周期和趋势频率成分分别进行预测,然后通过小波重构得到水文时间序列,从而可以对未来的径流变化情况进行描述. 展开更多
关键词 小波分析 径向神经网络 年径流预测 黄河 序列预测
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径向基函数神经网络在精馏塔软测量中的应用 被引量:6
8
作者 薄翠梅 张湜 +1 位作者 林锦国 戴庆成 《南京工业大学学报(自然科学版)》 CAS 2002年第3期82-86,共5页
精馏塔是化工过程中最常用的操作单元 ,具有很强的非线性和时变性 ,故很难进行机理建模分析或常规在线实时控制 ,因而提出一种基于径向基函数神经网络的优化控制方案。通过利用径向基函数神经网络建立精馏塔产品质量的软测量模型 ,将软... 精馏塔是化工过程中最常用的操作单元 ,具有很强的非线性和时变性 ,故很难进行机理建模分析或常规在线实时控制 ,因而提出一种基于径向基函数神经网络的优化控制方案。通过利用径向基函数神经网络建立精馏塔产品质量的软测量模型 ,将软测量结果与现场数据比较 ,表明本模型具有比较准确的跟踪显示效果 。 展开更多
关键词 精馏塔 径向函数神经网络 测量 化工过程 优化控制 分离设备
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基于径向基函数神经网络的挖泥船排泥管道泥浆浓度软测量模型研究 被引量:5
9
作者 闭治跃 王庆丰 唐建中 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1630-1634,共5页
泥浆浓度是疏浚工程的一个重要测量量.超声波浓度计和γ射线浓度计虽然可以较精确地在线测量泥浆浓度,但由于价格比较昂贵,严重限制了他们在工程中的应用.本文从弯管流量计的测量原理出发,推导出泥浆浓度与其影响因素(压差、流速、弯管... 泥浆浓度是疏浚工程的一个重要测量量.超声波浓度计和γ射线浓度计虽然可以较精确地在线测量泥浆浓度,但由于价格比较昂贵,严重限制了他们在工程中的应用.本文从弯管流量计的测量原理出发,推导出泥浆浓度与其影响因素(压差、流速、弯管结构系数等)之间复杂的非线性关系,利用人工神经网络优良的非线性映射能力,建立了一个基于RBF神经网络的泥浆浓度软测量模型,仿真实验结果表明,模型计算量小,精度高,算法简单实用,为疏浚工程提供一种简单可靠、成本低廉的泥浆浓度在线连续测量的新方法. 展开更多
关键词 挖泥船 泥浆输送 测量 径向函数神经网络 弯管流量计
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运用RBF径向基神经网络识别基于小波变换的淫羊藿苷红外光谱指纹特征 被引量:4
10
作者 张晓明 周群 +1 位作者 郭宝林 孙素琴 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1830-1834,共5页
运用RBF径向基神经网络对基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)法、相关系数比对法及多层次小波变换所提取的淫羊藿药材样本有效成分指纹特征进行识别。样品包括药典选用的5个物种(淫羊藿Epimedium brevicornu Maxim.、箭叶淫羊藿E.sagittatum(... 运用RBF径向基神经网络对基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)法、相关系数比对法及多层次小波变换所提取的淫羊藿药材样本有效成分指纹特征进行识别。样品包括药典选用的5个物种(淫羊藿Epimedium brevicornu Maxim.、箭叶淫羊藿E.sagittatum(Sieb.et Zucc.)Maxim.、柔毛淫羊藿E.pubescens Maxim.、朝鲜淫羊藿E.koreanum Nakai和巫山淫羊藿E.wushanense T.S.Ying)和其他物种共计250个样本。淫羊藿指标成分淫羊藿苷在原药材和甲醇提取物的红外光谱图上,具有较明显的1 259 cm-1特征峰,经典的HPLC法的定量分析结果也佐证了淫羊藿苷的含量与1 259 cm-1峰的位置具有很好的一致性。为此该峰可以用来作为判别各物种淫羊藿药材是否含有淫羊藿苷的重要依据。在此基础上,采用相关系数比对法和多层次的小波变换法消除了因淫羊藿苷含量低、吸收峰弱,信号和噪声大的问题,增强了RBF径向基神经网络的识别效果。初步建立了基于小波变换和RBF径向基神经网络淫羊藿原药材红外光谱快速识别淫羊藿苷指标成分的一种新方法。 展开更多
关键词 淫羊藿 淫羊藿苷 傅里叶变换红外光谱 小波分析 RBF径向神经网络
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用小波神经网络预测高速公路软土地基最终沉降量 被引量:10
11
作者 李凡 周增来 吴敏 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2001年第6期1124-1127,共4页
高速公路软土地基的最终沉降量与软土工程特性、应力历史、路基剖面形态以及地基处理方法等许多因素有关 ,根据这些因素计算最终沉降量是一个非线性建模问题。利用小波神经网络在非线性建模中的收敛迅速等优越性 ,提出利用小波神经网络... 高速公路软土地基的最终沉降量与软土工程特性、应力历史、路基剖面形态以及地基处理方法等许多因素有关 ,根据这些因素计算最终沉降量是一个非线性建模问题。利用小波神经网络在非线性建模中的收敛迅速等优越性 ,提出利用小波神经网络预测高速公路软土地基的最终沉降量的方法。通过实例分析表明该方法收敛迅速 ,预测精度高。 展开更多
关键词 小波神经网络 土地 最终沉降量 高速公路 非线性建模 沉降预测
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结合小波分解和径向基神经网络进行事件相关电位的单次提取 被引量:3
12
作者 朱常芳 胡广书 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期481-487,共7页
从单次实验记录中提取事件相关电位 ,无论在临床诊断上还是在大脑高级功能的研究中都起着重要的作用。介绍了一种将小波多分辨率分解和重建与径向基神经网络结合起来进行事件相关电位单次提取的方法。它基于事件相关电位主要是低频信号... 从单次实验记录中提取事件相关电位 ,无论在临床诊断上还是在大脑高级功能的研究中都起着重要的作用。介绍了一种将小波多分辨率分解和重建与径向基神经网络结合起来进行事件相关电位单次提取的方法。它基于事件相关电位主要是低频信号的事实 ,发挥径向基神经网络对连续函数的逼近能力 ,从信号的小波分解系数中提取出与低频响应相关的成分 ,构造了一种新的时频域滤波的方法 ,实验表明本方法较好地从单次记录中提取出了事件相关电位。 展开更多
关键词 事件相关电位 单次提取 多分辨率分析 径向神经网络 小波分解
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基于改进RBF径向基神经网络的车载油耗软测量 被引量:2
13
作者 张庆洪 张桂香 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2015年第1期136-139,共4页
针对现有的燃油消耗量测量方法存在成本较高、结构复杂且难以实现车载实时测量油耗的问题,提出基于改进RBF径向基神经网络的汽车油耗软测量方法。依据油耗产生机理,选取影响油耗且容易直接测量的参数作为测量模型的输入部分,采用油耗试... 针对现有的燃油消耗量测量方法存在成本较高、结构复杂且难以实现车载实时测量油耗的问题,提出基于改进RBF径向基神经网络的汽车油耗软测量方法。依据油耗产生机理,选取影响油耗且容易直接测量的参数作为测量模型的输入部分,采用油耗试验实测数据作为测量模型的训练样本和测试样本,并结合主元分析方法改进径向基神经网络的训练速度,自学习得出油耗软测量模型。利用Matlab仿真并将计算机仿真结果与油耗仪测量数据对比分析,平均误差在5.0%以内,验证了上述油耗测量方法的有效性,降低了车载实时油耗测量的成本和复杂程度。 展开更多
关键词 油耗测量 车载实时 RBF径向神经网络 测量 主元分析 计算机仿真
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基于RBF神经网络的气体流量软测量模型研究 被引量:14
14
作者 仝卫国 杨耀权 金秀章 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期66-69,共4页
流量信号是热工过程中非常重要的一个信号。由于流量信号存在着非线性、随机性和易受干扰的特点,很难建立起一个准确的测量模型,如传统的3种圆管紊流流速分布的近似模型,基于这些模型的传统测量方法很难测量出准确的流量值。该文提出的... 流量信号是热工过程中非常重要的一个信号。由于流量信号存在着非线性、随机性和易受干扰的特点,很难建立起一个准确的测量模型,如传统的3种圆管紊流流速分布的近似模型,基于这些模型的传统测量方法很难测量出准确的流量值。该文提出的基于径向基函数(RBF)神经网络的流量测量模型,采用了带有遗忘因子的梯度下降算法来确定隐层基函数中心的位置和输出层权值的大小。计算结果表明这种模型计算量小、精度高,且算法简单实用。实验结果说明,基于这种模型的流量测量精度较以往模型有很大提高。 展开更多
关键词 流量 热工过程 径向函数(RBF) 神经网络 测量
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基于小波系数和BP神经网络的电力系统短期负荷预测 被引量:13
15
作者 宋人杰 边奕心 闫淼 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第15期87-90,共4页
提出了一种基于小波系数和BP神经网络相结合的电力系统短期负荷预测新方法。把过去直接对负荷序列的预测替代为对小波系数的预测,并对小波细节系数作分层软阈值处理。详细介绍了小波系数结合BP神经网络进行预测的新方法,并给出算例验证。
关键词 小波系数 BP神经网络 阈值 短期负荷预测
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基于SOM-RBF神经网络的COD软测量方法 被引量:15
16
作者 廉小亲 王俐伟 +2 位作者 安飒 魏伟 刘载文 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期3465-3472,共8页
污水处理是一个复杂的非线性过程,化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)是评价污水处理效果的关键指标之一。COD的传统测量方法耗时长、成本高,基于传统神经网络的软测量方法提高了COD参数的测量速度但精度较差。针对这些问题,设计... 污水处理是一个复杂的非线性过程,化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)是评价污水处理效果的关键指标之一。COD的传统测量方法耗时长、成本高,基于传统神经网络的软测量方法提高了COD参数的测量速度但精度较差。针对这些问题,设计一种结合自组织特征映射(self-organizing map,SOM)和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的COD参数软测量方法。该方法利用SOM网络聚类数据样本,根据所得聚类结果确定RBF网络的隐层节点数及节点的数据中心,综合提高RBF网络的收敛速度和拟合精度。利用污水处理厂部分水样数据建立COD软测量模型,模型仿真和硬件在线测试结果表明,相对于传统的BP、RBF等网络,基于SOM-RBF神经网络的COD软测量方法测量时间短、预测精度较高,具有较为广阔的应用前景。 展开更多
关键词 化学需氧量 测量 自组织特征映射 径向函数网络 神经网络 模型 预测
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基于RBF神经网络模型的臭氧浓度软测量研究 被引量:5
17
作者 张海传 刘钟阳 +1 位作者 许东卫 王宁会 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1020-1023,共4页
目前的臭氧浓度在线分析测试仪器在臭氧发生器中的应用受到很大限制.通过监测影响臭氧产生浓度的6个参量,基于RBF神经网络模型实现了臭氧浓度软测量.该模型采用梯度下降法确定RBF基函数的中心及输出层权值,可离线和在线校正所建立的神... 目前的臭氧浓度在线分析测试仪器在臭氧发生器中的应用受到很大限制.通过监测影响臭氧产生浓度的6个参量,基于RBF神经网络模型实现了臭氧浓度软测量.该模型采用梯度下降法确定RBF基函数的中心及输出层权值,可离线和在线校正所建立的神经网络模型.实验证明,软测量模型输出结果与臭氧浓度分析仪测量结果的绝对误差小于5g/m3的达93%以上,绝对误差小于1g/m3的达33%以上,且响应时间小于1s. 展开更多
关键词 臭氧浓度 径向函数(RBF) 神经网络 测量
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改进粒子群优化Takagi-Sugeno模糊径向基函数神经网络的非线性系统建模 被引量:3
18
作者 李丽娜 甘晓晔 +1 位作者 徐攀峰 马俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第5期1341-1344,1372,共5页
针对复杂非线性系统建模的难点问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法(PSO)优化的T-S模糊径向基函数(RBF)神经网络的新型系统建模算法。该算法将T-S模糊模型良好的可解释性及RBF神经网络的自学习能力相结合,构成T-S模糊RBF神经网络... 针对复杂非线性系统建模的难点问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法(PSO)优化的T-S模糊径向基函数(RBF)神经网络的新型系统建模算法。该算法将T-S模糊模型良好的可解释性及RBF神经网络的自学习能力相结合,构成T-S模糊RBF神经网络用于系统建模,并采用动态调整惯性权重的改进的PSO算法结合递推最小二乘算法实现网络参数的优化调整。首先,利用所提算法进行了非线性多维函数的逼近仿真,仿真结果均方差(MSE)为0.00017,绝对值误差不大于0.04,逼近精度较高;又将该算法用于建立动态流量软测量模型,并进行了相关的实验研究,动态流量测量结果平均绝对误差小于0.15 L/min,相对误差为1.97%,基本满足测量要求,并优于已有算法。上述仿真及实验研究结果表明,所提算法对于复杂非线性系统具有较高的建模精度和良好的自适应性。 展开更多
关键词 动态流量 测量 T-S模糊模型 径向函数神经网络 粒子群优化算法
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基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断 被引量:5
19
作者 张俊 《机械设计与制造》 北大核心 2010年第2期128-129,共2页
根据滚动轴承振动信号的频域变化特征,利用小波分析对其建立频域特征向量,准确地提取了故障的特征信息,结合RBF神经网络训练速度快的优点,将RBF神经网络应用于轴承故障特征的选择,并利用所确定的特征及RBF分类器进行故障诊断。实验结果... 根据滚动轴承振动信号的频域变化特征,利用小波分析对其建立频域特征向量,准确地提取了故障的特征信息,结合RBF神经网络训练速度快的优点,将RBF神经网络应用于轴承故障特征的选择,并利用所确定的特征及RBF分类器进行故障诊断。实验结果表明,该方法可实现滚动轴承故障的可靠诊断。 展开更多
关键词 小波神经网络 径向函数 故障诊断
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基于RBF神经网络的睡眠分期方法研究与应用
20
作者 陈玉 杨涛 徐铮 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第4期371-379,共9页
目的提出一种基于径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络的睡眠分期方法,设计一套能够根据用户身心恢复状态调节唤醒时间的智能唤醒系统,以优化用户睡眠时长,减轻醒后不适感。方法基于心率变异性和睡眠分期等相关理论知识,通过... 目的提出一种基于径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络的睡眠分期方法,设计一套能够根据用户身心恢复状态调节唤醒时间的智能唤醒系统,以优化用户睡眠时长,减轻醒后不适感。方法基于心率变异性和睡眠分期等相关理论知识,通过低功耗心率带采集人体心电信号,选取最优小波变换对采集到的心电信号精准去噪,对径向基函数神经网络进行反复训练后,筛选出10个关键的特征向量,以构建睡眠分期模型。睡眠分期信息通过STM32处理器传输到手机客户端,系统根据预先设计的优化唤醒机制在用户身心恢复到最佳状态时将其唤醒。结果基于睡眠分期模型的算法平均识别准确率可达88.9%,卡帕(Kappa)系数为0.839,相较于其他算法,该算法具有较高的准确率。结论该智能唤醒系统的采集成本较低,算法简便高效,其唤醒机制科学合理,可以使用户舒适醒来,对改善用户醒后状态具有重要意义。 展开更多
关键词 睡眠分期 心率变异性 小波变换 径向函数神经网络 智能唤醒
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