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脑机接口的广义核线性判别分析方法研究
被引量：
2
1
作者
王金甲
胡备
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期75-82,共8页
针对脑机接口中脑电信号处理,提出了一种基于核方法和广义奇异值分解(GSVD)的广义核线性判别分析(GKLDA)方法,对两类脑电信号进行特征提取。首先在非线性核函数映射的核空间对样本做线性判别分析,针对"小样本采样问题",采用G...
针对脑机接口中脑电信号处理,提出了一种基于核方法和广义奇异值分解(GSVD)的广义核线性判别分析(GKLDA)方法,对两类脑电信号进行特征提取。首先在非线性核函数映射的核空间对样本做线性判别分析,针对"小样本采样问题",采用GSVD求解一种非线性空域滤波器。算法验证中,采用BCI竞赛一数据集、竞赛二数据集Ⅳ和竞赛三数据集ⅢB中S4b等3组公开数据,以及一组自行采集的想象左右手运动的数据,同时分别与核共空间模式(KCSP)、核线性判别分析(KDA)、广义判别分析(GDA)进行对比。分类器采用Fisher线性判别分析分类器。所提出的方法针对3组公开数据,正确率分别为93%、77%、80%,自行数据正确率为97%,且优于其他几种核方法。实验结果表明,GKLDA方法是脑机接口中一种新的有效的特征提取方法。
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关键词
核线性判别分析
核
函数
广义奇异值分解
脑机接口
特征提取
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职称材料
基于KLDA-IDBO-BP的装甲车发动机故障诊断
2
作者
李英顺
于昂
+2 位作者
李茂
贺喆
刘师铭
《兵工学报》
北大核心
2025年第3期105-113,共9页
润滑油在发动机中发挥作用时携带着大量关于发动机的状态信息,能够对发动机产生的故障进行表征,可利用其对发动机进行故障诊断。以某型装甲车辆发动机为研究对象,提出一种基于核线性判别和改进的蜣螂优化算法优化反向传播(Back Propagat...
润滑油在发动机中发挥作用时携带着大量关于发动机的状态信息,能够对发动机产生的故障进行表征,可利用其对发动机进行故障诊断。以某型装甲车辆发动机为研究对象,提出一种基于核线性判别和改进的蜣螂优化算法优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的故障诊断方法。对获取的润滑油数据通过核线性判别分析进行降维处理,降维后的数据作为BP神经网络的输入,通过引入最优拉丁超立方、权重因子以及Levy飞行策略对蜣螂优化算法进行改进,进一步对BP神经网络的关键参数进行优化,建立故障诊断模型,实现对测试数据的故障预测。实验结果验证了新方法在进行故障诊断预测方面的有效性,为装甲车辆发动机的维护和修理提供了科学依据。
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关键词
润滑油信息
发动机
故障诊断
蜣螂优化算法
反向传播神经网络
核线性判别分析
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职称材料
题名
脑机接口的广义核线性判别分析方法研究
被引量：
2
1
作者
王金甲
胡备
机构
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期75-82,共8页
基金
国家自然科学基金(60504035
61074195)
+1 种基金
河北自然科学基金(F2010001281
A2010001124)
文摘
针对脑机接口中脑电信号处理,提出了一种基于核方法和广义奇异值分解(GSVD)的广义核线性判别分析(GKLDA)方法,对两类脑电信号进行特征提取。首先在非线性核函数映射的核空间对样本做线性判别分析,针对"小样本采样问题",采用GSVD求解一种非线性空域滤波器。算法验证中,采用BCI竞赛一数据集、竞赛二数据集Ⅳ和竞赛三数据集ⅢB中S4b等3组公开数据,以及一组自行采集的想象左右手运动的数据,同时分别与核共空间模式(KCSP)、核线性判别分析(KDA)、广义判别分析(GDA)进行对比。分类器采用Fisher线性判别分析分类器。所提出的方法针对3组公开数据,正确率分别为93%、77%、80%,自行数据正确率为97%,且优于其他几种核方法。实验结果表明,GKLDA方法是脑机接口中一种新的有效的特征提取方法。
关键词
核线性判别分析
核
函数
广义奇异值分解
脑机接口
特征提取
Keywords
kernel linear discriminant analysis
kernel method
generalized singular value decomposition（GSVD）
brain computer interface
feature extraction
分类号
R318.08 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
基于KLDA-IDBO-BP的装甲车发动机故障诊断
2
作者
李英顺
于昂
李茂
贺喆
刘师铭
机构
北京石油化工学院信息工程学院
陆军装备部驻沈阳地区第三军代室
出处
《兵工学报》
北大核心
2025年第3期105-113,共9页
基金
辽宁省兴辽英才计划项目(XLYC1903015)。
文摘
润滑油在发动机中发挥作用时携带着大量关于发动机的状态信息,能够对发动机产生的故障进行表征,可利用其对发动机进行故障诊断。以某型装甲车辆发动机为研究对象,提出一种基于核线性判别和改进的蜣螂优化算法优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的故障诊断方法。对获取的润滑油数据通过核线性判别分析进行降维处理,降维后的数据作为BP神经网络的输入,通过引入最优拉丁超立方、权重因子以及Levy飞行策略对蜣螂优化算法进行改进,进一步对BP神经网络的关键参数进行优化,建立故障诊断模型,实现对测试数据的故障预测。实验结果验证了新方法在进行故障诊断预测方面的有效性,为装甲车辆发动机的维护和修理提供了科学依据。
关键词
润滑油信息
发动机
故障诊断
蜣螂优化算法
反向传播神经网络
核线性判别分析
Keywords
lubricating oil information
engine
fault diagnosis
dung beetle optimization algorithm
back propagation neural network
kernel linear discriminant analysis
分类号
TJ811 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
脑机接口的广义核线性判别分析方法研究
王金甲
胡备
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
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职称材料
2
基于KLDA-IDBO-BP的装甲车发动机故障诊断
李英顺
于昂
李茂
贺喆
刘师铭
《兵工学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
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