期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到9篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于持续同调序列特征的无序蛋白质区域识别
1
作者 王煜民 赵加祥 王增科 《微电子学与计算机》 2024年第10期13-20,共8页
固有无序蛋白质(IDPs)对分子识别、分子组装、转录以及翻译调控、蛋白质磷酸化、细胞信号转导等重要生理过程具有广泛的影响。因此,能够快速、可靠、准确地识别IDPs至关重要。以往的物理化学方法存在操作繁琐、成本高、效率低等问题,为... 固有无序蛋白质(IDPs)对分子识别、分子组装、转录以及翻译调控、蛋白质磷酸化、细胞信号转导等重要生理过程具有广泛的影响。因此,能够快速、可靠、准确地识别IDPs至关重要。以往的物理化学方法存在操作繁琐、成本高、效率低等问题,为了提高效益,结合机器学习的相关技术,开发了一种深度神经网络结构:基于多层感知器(MLP)网络和ResNet50网络的组合,其中变体的ResNet50网络去除了原本的全连接层而保留了其余部分,位于两个MLP网络之间,用于进行IDPs的特征提取。此外,使用新的序列特征,即基于持续同调算法的序列持久熵以及连续氨基酸的相关概率。仿真结果表明,基于相同的测试集,该研究中设计的深度神经网络结构与其他已知的预测方法相比表现更优,即使是对较短的序列也有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 固有无序蛋白 持续同调算法 氨基酸的相关概率 深度神经网络
在线阅读 下载PDF
基于深度学习和持续同调的LiDAR林下滑坡提取 被引量：1
2
作者 贺跃光 姜风航 +2 位作者 苗则朗 包志轩 易南洲 《矿冶工程》 CAS 北大核心 2023年第5期32-36,共5页
为了从森林覆盖区获取林下滑坡信息,采用LiDAR点云技术构建高分辨率数字地形模型,结合Res-Unet网络和持续同调理论提取林下滑坡信息。选取美国华盛顿州风河实验林作为研究区,选择其中3个区域进行定量分析,经计算,区域内提取滑坡信息的... 为了从森林覆盖区获取林下滑坡信息,采用LiDAR点云技术构建高分辨率数字地形模型,结合Res-Unet网络和持续同调理论提取林下滑坡信息。选取美国华盛顿州风河实验林作为研究区,选择其中3个区域进行定量分析,经计算,区域内提取滑坡信息的准确度均值为79.7%,召回率均值为70.2%,F1均值为65.5%,表明基于Res-Unet和持续同调的提取方法能够准确识别研究区内大部分滑坡;基于深度学习和持续同调的林下滑坡提取方法引入持续同调方法到滑坡提取领域,并与深度学习相结合,弥补了传统遥感方法在植被覆盖区滑坡提取效果方面的不足,可为滑坡分析提供有力的技术支持。 展开更多
关键词 点云数据 滑坡 数字地形模型 深度学习 持续同调 林下滑坡提取
在线阅读 下载PDF
基于持续同调性的人脑认知过程格式塔模式识别拓扑分析 被引量：1
3
作者 刘再生 倪霏 +4 位作者 李荣鹏 张宏纲 刘畅 张解放 谢松云 《电信科学》 2021年第7期77-85,共9页
信息通信技术和神经科学的融合发展预示了脑对脑无线通信的可能性与巨大潜力。将持续同调分析方法与脑电图(EEG)结合,提取了在格式塔完形(Gestalt)认知测试中大脑对不同轮廓和形状的神经反应的生理学特征。实验结果表明,当被试者观察随... 信息通信技术和神经科学的融合发展预示了脑对脑无线通信的可能性与巨大潜力。将持续同调分析方法与脑电图(EEG)结合,提取了在格式塔完形(Gestalt)认知测试中大脑对不同轮廓和形状的神经反应的生理学特征。实验结果表明,当被试者观察随机序列图像(random sequence diagram,RSD)时,其大脑额叶涉及的活动区域多于其观察有序格式塔图像(Gestalt image,GST)。同时,RSD诱发的EEG信号在几个频带上与GST的持续同调熵(persistent entropy,PE)有着显著不同,这表明人类对形状和轮廓的认知过程,可以通过拓扑分析在一定程度上实现分类区分。该方法可以在保留原生信号的整体和局部特征的前提下实现神经信号的数字化。总的来说,通过对EEG信号的持续同源性特征评估量化了认知过程神经信号的相关性,提供了实现B2BC中神经信号数字化的可行方法。 展开更多
关键词 6G 脑对脑通信 格式塔 脑电图 持续同调熵
在线阅读 下载PDF
基于持续同调的边坡土颗粒应力链失稳分析 被引量：2
4
作者 陈龙飞 游世辉 谢纯凯 《计算力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期470-475,共6页
采用颗粒离散元方法和持续同调理论,研究了内排土场堆叠至不同高度时的边坡稳定性。为便于研究,现采用一水平金属板向下施加压力,代替不同厚度土层的重力荷载,对边坡在竖向荷载作用下的失稳破坏过程进行了颗粒离散元模拟。研究了二维边... 采用颗粒离散元方法和持续同调理论,研究了内排土场堆叠至不同高度时的边坡稳定性。为便于研究,现采用一水平金属板向下施加压力,代替不同厚度土层的重力荷载,对边坡在竖向荷载作用下的失稳破坏过程进行了颗粒离散元模拟。研究了二维边坡土颗粒速度总矢量、边坡失稳破坏时滑移开裂面的角度以及边坡坡顶y方向的平均速度等宏观响应过程,并构建了自然堆积下边坡堆积体颗粒的法向力链无向网络模型。最后,用持续同调方法对边坡坡顶颗粒接触力链网络的拓扑特征进行分析,获得条码图,建立了岩体结构持续同调特征与失稳演化的关系。本文为研究边坡失稳拓扑识别提供了一种新方法,从而可以有效预测边坡的失稳破坏。 展开更多
关键词 内排土场边坡 失稳破坏 力链 离散元法 持续同调
在线阅读 下载PDF
基于持续同调的边坡破坏过程的拓扑特征研究 被引量：1
5
作者 陈龙飞 游世辉 +1 位作者 刘小飞 赵小英 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期146-153,共8页
首先利用软件UDEC对边坡处于地震荷载作用下的失稳破坏过程进行模拟,研究了边坡失稳破坏时的动态响应,得到了边坡的变形特征和位移云图,然后运用持续同调理论对边坡失稳状态进行分析,生成条码图,从条码图中提取边坡的拓扑特征,找到边坡... 首先利用软件UDEC对边坡处于地震荷载作用下的失稳破坏过程进行模拟,研究了边坡失稳破坏时的动态响应,得到了边坡的变形特征和位移云图,然后运用持续同调理论对边坡失稳状态进行分析,生成条码图,从条码图中提取边坡的拓扑特征,找到边坡失稳临界状态对应的拓扑特征,建立拓扑特征与失稳演化的关系。最终为边坡失稳破坏预测提供一种拓扑化研究工具。研究表明,最长贝蒂1条码的变化反映了边坡的演变过程及失稳破坏规律,贝蒂1条码的突变意味着边坡发生了失稳破坏。运用离散元法和持续同调理论对边坡处于外荷载作用下的破坏特征进行研究,可以更好地了解边坡的破坏机理,为工程防护提供理论依据,同时也为边坡安全设计与灾害预报研究提供了一种全新的数学方法。 展开更多
关键词 边坡 持续同调 条码图 特征选择 拓扑分析
在线阅读 下载PDF
多次爆炸载荷作用下浅埋隧道破坏过程的持续同调特征分析
6
作者 刘小飞 游世辉 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2020年第11期1237-1249,共13页
浅埋隧道在多次爆炸载荷作用下的破坏特征是防护工程设计和评估的重要研究问题,发展适应浅埋特征安全预警方法具有重要意义.采用离散元法建立浅埋隧道力学模型,运用Saint-Venant载荷等效原理将爆炸载荷看作一系列均匀作用在地表的动力,... 浅埋隧道在多次爆炸载荷作用下的破坏特征是防护工程设计和评估的重要研究问题,发展适应浅埋特征安全预警方法具有重要意义.采用离散元法建立浅埋隧道力学模型,运用Saint-Venant载荷等效原理将爆炸载荷看作一系列均匀作用在地表的动力,基于离散元法得到各次爆炸载荷作用后的动力响应和隧道围岩损伤演化过程,利用强度折减法得出隧道围岩的安全系数.引入持续同调理论,采用持续同调的数学方法对离散元模型在多次爆炸载荷作用下的破坏特征进行定量与定性分析.结果表明,持续同调的方法能准确反映隧道围岩的拓扑特征,其中1维条形码连通半径最大值能对隧道失稳进行有效预警.这为隧道安全设计与灾害预报研究提供了一种全新的数学方法. 展开更多
关键词 持续同调 浅埋隧道 离散元 多次爆炸载荷
在线阅读 下载PDF
基于拓扑损失的遥感图像植被信息提取
7
作者 高昊 阴桂梅 《信息技术与信息化》 2024年第2期114-117,共4页
绿色植被在城市的生态系统中扮演着非常重要的角色,非常有必要对城市植被进行合理的规划与检测。近年来,深度学习技术,尤其是深度卷积神经网络(DCNNs)在高分辨率遥感图像的解析和处理方面取得了显著进展。因为高分辨率遥感图像成本低、... 绿色植被在城市的生态系统中扮演着非常重要的角色,非常有必要对城市植被进行合理的规划与检测。近年来,深度学习技术,尤其是深度卷积神经网络(DCNNs)在高分辨率遥感图像的解析和处理方面取得了显著进展。因为高分辨率遥感图像成本低、周期短和精度高等特点,为城市植被信息提取提供了可能性。但是,高分辨率的城市遥感图像中伴随着比较复杂的背景信息,增加了图像预测的难度。将拓扑数据分析方法(持续同调)通过拓扑损失函数和拓扑先验的方法引入到UNet模型中,提高模型的结构感知能力。实验结果表明,不同分割模型中进行的实验在一定程度上均取得了良好的表现。 展开更多
关键词 植被 遥感 持续同调 拓扑数据分析 深度学习
在线阅读 下载PDF
基于PH-GAT的精分患者分类预测模型研究
8
作者 盛志林 阴桂梅 符永灿 《现代信息科技》 2024年第7期107-112,117,共7页
对目前基于脑网络的分析进行研究,研究显示,分析方法大致分为基于持续同调方法的分析和基于深度学习模型的分析。为了提高脑疾病诊断的预测能力,模型将持续同调集成到GAT模型中,使其具有“拓扑意识”。在模型的最后使用LSTM模型,目的是... 对目前基于脑网络的分析进行研究,研究显示,分析方法大致分为基于持续同调方法的分析和基于深度学习模型的分析。为了提高脑疾病诊断的预测能力,模型将持续同调集成到GAT模型中,使其具有“拓扑意识”。在模型的最后使用LSTM模型,目的是为了捕捉到所形成特征中的时序信息,从而提高分类预测的效果。在PH-GAT模型下,采用局部和全局的融合特征对Theta频段数据分类,分类准确率高达0.930 9。如此不仅可以发现早期诊断精神分裂症的客观、有效的影像学标志物,还可以提高脑疾病诊断的预测能力。 展开更多
关键词 脑网络 持续同调 图注意力网络 精神分裂症
在线阅读 下载PDF
基于拓扑非线性动态建模的神经退行性疾病异常步态识别 被引量：1
9
作者 刘语诗 赵秀栩 +1 位作者 冯鹤云 颜延 《集成技术》 2022年第4期92-105,共14页
通过对步态节律变化的观察,可以实现对人体复杂系统的观测,在行走过程中,步幅间隔时间序列的动态特性,能有效反映人体系统的状态变化,可用于步态异常检测及相关疾病辨识。人体步态传感信息的时间序列相空间重建,是一种有效表征系统非线... 通过对步态节律变化的观察,可以实现对人体复杂系统的观测,在行走过程中,步幅间隔时间序列的动态特性,能有效反映人体系统的状态变化,可用于步态异常检测及相关疾病辨识。人体步态传感信息的时间序列相空间重建,是一种有效表征系统非线性动力学特性的建模方法。相空间的几何建模和统计分析,是异常步态识别典型的分析方法,被广泛应用于神经退行性疾病检测等临床研究中。该文从空间拓扑特性分析的角度出发,提出一种基于拓扑非线性动态建模的分析方法,用于神经退行性疾病的异常步态识别。该文首先采用延时嵌入的相空间重构方法,将步态的波动时间序列转化为抽象相空间的状态点云;其次,采用基于计算拓扑中的持续同调工具,提取状态点云所在空间的拓扑描述信息;再次,采用基于拓扑描述的持续态势图,构建时间序列的拓扑非线性动态特征;最后,融合步态周期中左右足的步幅间隔、站立间隔、摆动间隔时间序列的拓扑非线性动态特征,作为分类器输入,构建出异常步态的机器学习识别模型。对患有肌硬化症、亨廷顿病和帕金森病的神经退行性疾病患者,进行5 min异常步态的连续行走数据(50步滑动窗数据)测试,步态识别的准确率分别为0.8750(0.9146)、0.9406(0.9623)和0.9583(0.9614)。因此,拓扑非线性动态建模分析是一种有效的神经退行性疾病异常步态检测方法,为基于步态分析的神经退行性疾病检测和可穿戴数据分析提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 异常步态 拓扑数据分析 时间序列分析 持续同调 机器学习 非线性动力学
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部