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动作视频游戏专业玩家的认知神经特征 被引量:4
1
作者 苗浩飞 迟立忠 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第1期127-144,共18页
动作视频游戏是电子竞技中受众最广、心智挑战最高的游戏项目之一。目前对动作视频游戏专业玩家的能力特征了解尚不清晰。以职业选手和排名较高的玩家为对象,横断研究发现动作视频游戏专业玩家具有更快的注意选择、更稳定的持续注意、... 动作视频游戏是电子竞技中受众最广、心智挑战最高的游戏项目之一。目前对动作视频游戏专业玩家的能力特征了解尚不清晰。以职业选手和排名较高的玩家为对象,横断研究发现动作视频游戏专业玩家具有更快的注意选择、更稳定的持续注意、更好的注意瞬脱表现、更高的多目标追踪能力和工作记忆容量。专业玩家更好的注意表现主要与更高的P3波幅有关,工作记忆表现与背外侧前额叶和右后顶叶等可塑性变化有关。此外,专业玩家还存在中央执行网络与多个脑网络间的功能连接增强。目前游戏训练对认知的促进程度尚不足以弥补专业玩家和新手的认知差距。基础的认知能力对玩家游戏表现的预测有限。未来可扩展更高级的游戏决策,游戏组块或游戏模式的认知研究。 展开更多
关键词 电子竞技 动作视频游戏 专业玩家 认知特点 神经特征
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学习能力障碍儿童在利脑测验中神经心理特征的实验研究 被引量:7
2
作者 静进 司徒素琴 王旭光 《中国心理卫生杂志》 CSSCI CSCD 北大核心 1995年第6期245-246,248,共3页
本研究采用利脑测验(LSCT)对学习能力障碍儿童(LD)和正常儿童进行了测试比较。结果表明,在各时间档条件下LD组对字母的平均反应次数明显低于对照组(P<0.01),对图案的选择除1000ms外均高于对照组(P<0.... 本研究采用利脑测验(LSCT)对学习能力障碍儿童(LD)和正常儿童进行了测试比较。结果表明,在各时间档条件下LD组对字母的平均反应次数明显低于对照组(P<0.01),对图案的选择除1000ms外均高于对照组(P<0.01)。随着刺激呈现时间的缩短,对照组儿童对字母的选择倾向明显递增(P<0.01),但LD组的反应倾向较少受刺激时间变化的影响(P>0.05)。表明LD儿童神经心理特征表现为大脑左半球功能相对激活不足,两组儿童的反应特征与性别差异无关。 展开更多
关键词 学习能力障碍 测验 神经心理特征
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动态心电信号数据压缩的神经网络特征算法 被引量:2
3
作者 易东 李辉智 +1 位作者 曾理 何中市 《第三军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1997年第2期156-158,共3页
目的:建立基于神经网络的心电数据压缩算法。方法:根据ECG特征的变化,从ECG中提取出对诊断有意义的信息。并采用了反向传播算法(BP算法)的三层感知机,构造了两个相同结构的神经网络。结果:本系统的压缩精度在2%~5%... 目的:建立基于神经网络的心电数据压缩算法。方法:根据ECG特征的变化,从ECG中提取出对诊断有意义的信息。并采用了反向传播算法(BP算法)的三层感知机,构造了两个相同结构的神经网络。结果:本系统的压缩精度在2%~5%左右;压缩比在10~20左右。结论:这样构成的压缩系统能适应心电信号的变化,且具有较高的压缩比和压缩精度。 展开更多
关键词 数据压缩 神经网络特征 动态心电图
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运动疲劳大鼠丘脑腹外侧核神经元自发放电特征的分析 被引量:2
4
作者 乔德才 王梦羽 +1 位作者 侯莉娟 刘晓莉 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期326-330,共5页
通过观察力竭运动对大鼠丘脑腹外侧核(VL)神经元自发放电活动的影响,探讨丘脑腹外侧核在运动疲劳中枢调控过程中的作用.选取雄性Wistar大鼠,随机分为对照组和疲劳组.采用跑台递增负荷运动方案,建立运动疲劳模型.采用玻璃微电极的体电生... 通过观察力竭运动对大鼠丘脑腹外侧核(VL)神经元自发放电活动的影响,探讨丘脑腹外侧核在运动疲劳中枢调控过程中的作用.选取雄性Wistar大鼠,随机分为对照组和疲劳组.采用跑台递增负荷运动方案,建立运动疲劳模型.采用玻璃微电极的体电生理学技术,观察丘脑腹外侧核神经元自发放电活动,并对其放电模式、放电频率、锋电位间隔直方图进行线下分析.得到了FG大鼠丘脑腹外侧核单簇发混合放电和规则单发放电神经元比例明显低于CG(P<0.01),爆发式放电神经元比例明显高于CG(P<0.01).FG大鼠丘脑腹外侧核神经元总放电频率显著低于CG(P<0.05),规则单发放电频率有所升高,单簇发混合放电频率有所降低,但与CG相比均未见显著差异(P>0.05).可以看出大鼠丘脑腹外侧核神经元参与了运动性疲劳的中枢调控.丘脑腹外侧核在运动疲劳引起间接通路与直接通路的调节功能失衡过程中起关键作用. 展开更多
关键词 运动疲劳 大鼠 丘脑腹外侧核 神经元放电特征 神经元放电频率
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不同形式振动训练中下肢肌群的神经肌肉激活特征 被引量:15
5
作者 李玉章 《天津体育学院学报》 CAS CSSCI 北大核心 2011年第1期30-33,共4页
探讨半蹲姿势下,垂直振动和多维振动刺激所引起的下肢不同肌群的神经肌肉激活特征。结果表明,两种振动刺激均能诱发激活更多的运动单位参与募集,增加肌肉的EMGrms值,但多维组合振动改变同群肌肉内和前后肌群间的支配比例关系,为科学运... 探讨半蹲姿势下,垂直振动和多维振动刺激所引起的下肢不同肌群的神经肌肉激活特征。结果表明,两种振动刺激均能诱发激活更多的运动单位参与募集,增加肌肉的EMGrms值,但多维组合振动改变同群肌肉内和前后肌群间的支配比例关系,为科学运用振动训练法提供理论依据。 展开更多
关键词 振动训练 表面肌电测试 神经肌肉激活特征
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Vogt—Koyanagi—Harada综合征的神经病学特征探讨 被引量:1
6
作者 韩雄 赵建华 索爱琴 《眼科研究》 CSCD 北大核心 2002年第6期564-564,共1页
伏-小柳-原田综合征(Vogt-Koyanagi-Harada,VKHS),又称葡萄膜脑炎综合征、眼色素膜脑膜脑炎综合征、眼-脑-耳-皮综合征等,是一种选择性地侵犯黑色素细胞的全身性自身免疫性疾病.
关键词 VKHS 伏-小柳-原田综合征 VOGT-KOYANAGI-HARADA综合征 神经病学特征
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穗港学生神经类型特征的研究 被引量:2
7
作者 龚惠兰 《广州体育学院学报》 CSSCI 1993年第3期21-29,共9页
采用“80.8”神经类型测试表对广州与香港1872名大中小学生的神经类型进行测定。结果表明广州与香港青少年的神经类型工作能力从总体上高于全国水平;广州与香港大中小学生的神经类型以灵活型、稳定型占大多数,而广州学生的兴奋型、易扰... 采用“80.8”神经类型测试表对广州与香港1872名大中小学生的神经类型进行测定。结果表明广州与香港青少年的神经类型工作能力从总体上高于全国水平;广州与香港大中小学生的神经类型以灵活型、稳定型占大多数,而广州学生的兴奋型、易扰型的比率偏高;女子的神经类型分布优于男子;随着教育水平的提高,神经类型工作能力总体水平提高,但广州体育专业大学组却低于高中组。 展开更多
关键词 神经类型特征 工作能力 分化能力 稳定性
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异己手综合征的临床与神经影像学特征 被引量:2
8
作者 郎森阳 《中国现代神经疾病杂志》 CAS 2007年第6期508-510,共3页
异己手综合征(alien hand syndrome)为临床少见的特殊类型的不自主运动.最初由Goldstein在1908年进行描述,报告1例57岁的女性患者,存在左手失去主观控制的现象.死后尸体解剖证实为右侧大脑前动脉供血区梗死。1945年,Akelaitis又... 异己手综合征(alien hand syndrome)为临床少见的特殊类型的不自主运动.最初由Goldstein在1908年进行描述,报告1例57岁的女性患者,存在左手失去主观控制的现象.死后尸体解剖证实为右侧大脑前动脉供血区梗死。1945年,Akelaitis又报告了1例癫疴患者,在行胼胝体完全切除手术后非优势手出现短暂性的、不自主的拮抗运动,明显干扰了优势手的自主运动.他将这种现象称为“对抗性失用(diagonistic dyspraxia)”。1972年.Brion等报告3例脑肿瘤和1例脑血管畸形患者.因病变累及胼胝体均表现出一种特殊类型的不自主运动. 展开更多
关键词 异己手综合征 神经影像学特征 临床 不自主运动 动脉供血区 切除手术后 脑血管畸形 女性患者
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基于自组织特征映射神经网络的边坡稳定性评价 被引量:1
9
作者 李英 郄志红 +1 位作者 吴鑫淼 赵兰敏 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2006年第9期20-22,共3页
将自组织特征映射神经网络(SOFM)应用于边坡稳定性分析,建立了评价边坡稳定状态的SOFM网络模型,并以工程实例对网络进行了训练和检验,研究结果表明,SOFM网络性能良好、预测精度高、简单易行,是边坡稳定性评价的一种有效方法。
关键词 自组织特征映射神经网络(SOFM) 边坡稳定 评价
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轻度认知障碍与无痴呆型血管性认知障碍患者的神经心理学特征 被引量:4
10
作者 贾建平 周爱红 《中国现代神经疾病杂志》 CAS 2007年第6期495-499,共5页
阿尔茨海默病(AD)和血管性痴呆(vascular dementia,VD)是临床常见的老年期痴呆类型。虽然长期以来受到广泛关注.但对其治疗收效甚微.近年逐渐将研究重点转向对其早期阶段的干预治疗。在这一临床需要下,针对阿尔茨海默病和血管... 阿尔茨海默病(AD)和血管性痴呆(vascular dementia,VD)是临床常见的老年期痴呆类型。虽然长期以来受到广泛关注.但对其治疗收效甚微.近年逐渐将研究重点转向对其早期阶段的干预治疗。在这一临床需要下,针对阿尔茨海默病和血管性痴呆分别提出了轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)和血管性认知障碍(vascular cognitive impairment,VCI)的概念,力求对患者进行早期识别和干预,以延缓甚至阻止痴呆的发生、发展。 展开更多
关键词 血管性认知障碍 血管性痴呆 轻度认知障碍 神经心理学特征 阿尔茨海默病 干预治疗 早期识别 老年期痴呆
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基于能量特征和神经网络的纹理图像分割
11
作者 王喆 王小鹏 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期67-70,共4页
特征是描述纹理根本属性的一种有效手段,本文结合Gabor滤波器对不同频率和方向的选择特性及自组织特征映射神经网络对特征聚类的适应性和灵活性,提出了一种新的纹理图像分割方法。该方法首先通过Gabor滤波器提取纹理图像的能量特征,然... 特征是描述纹理根本属性的一种有效手段,本文结合Gabor滤波器对不同频率和方向的选择特性及自组织特征映射神经网络对特征聚类的适应性和灵活性,提出了一种新的纹理图像分割方法。该方法首先通过Gabor滤波器提取纹理图像的能量特征,然后运用自组织特征映射神经网络进行特征聚类和分类,实现纹理图像的分割。仿真结果证明,该方法能有效地分割出区域特性不同的纹理,且错分率低于共生矩阵和K均值聚类相结合的分割方法。 展开更多
关键词 纹理分割 能量特征聚类 自组织特征映射神经网络
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基于自组织特征映射神经网络的医学图像分割技术 被引量:3
12
作者 田炜 周明全 耿国华 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第1期28-29,35,共3页
采用一维自组织特征映射神经网络对医学图像进行聚类分析,实现对不同组织的自动分割。避免了直接使用灰度门限分割方法由于门限值选择不当所导致的分割结果有失准确性的缺点。试验结果表明,利用该方法能够较好地保证分割结果的准确性和... 采用一维自组织特征映射神经网络对医学图像进行聚类分析,实现对不同组织的自动分割。避免了直接使用灰度门限分割方法由于门限值选择不当所导致的分割结果有失准确性的缺点。试验结果表明,利用该方法能够较好地保证分割结果的准确性和完整性。 展开更多
关键词 自组织特征映射神经网络 医学图像分割 聚类分析 分类
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使用自组织特征映射神经网络对湖泊水生态功能分区 被引量:5
13
作者 田艺苑 孙立鑫 杨薇 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期159-165,共7页
以白洋淀淀区为研究案例,在水文、气象、水化学、水生态以及人类活动干扰多要素基础上,耦合生态系统服务空间分布,形成水生态分区指标体系框架,通过自组织特征映射(self-organizing feature map,SOFM)神经网络,并将案例区划分为核心湿... 以白洋淀淀区为研究案例,在水文、气象、水化学、水生态以及人类活动干扰多要素基础上,耦合生态系统服务空间分布,形成水生态分区指标体系框架,通过自组织特征映射(self-organizing feature map,SOFM)神经网络,并将案例区划分为核心湿地保护区、湿地生态缓冲区、入淀河流缓冲区和生态屏障区4类水生态功能区域,面积分别为9763.81、9538.59、5953.15和5417.53 hm^(2),分别占白洋淀淀区面积的31.83%、31.10%、19.41%、17.66%.分区结果体现了一定的层次结构与空间特征差异,可为未来科学识别不同区域压力源、淀区精准修复以及差别化水质管理提供科学的数据支撑. 展开更多
关键词 生态功能分区 自组织特征映射神经网络 生态系统服务 白洋淀
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基于自组织特征神经网络和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法 被引量:28
14
作者 魏明奎 叶葳 +4 位作者 沈靖 周泓 蔡绍荣 王渝红 沈力 《现代电力》 北大核心 2021年第1期17-23,共7页
准确的负荷预测对于整个电力系统经济有效运行有着重要的意义。针对负荷预测集和预测模型作出协同优化改进,提出了基于粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的自组织特征映射网络(Self-organizing Feature Mapping,SOFM)和遗传... 准确的负荷预测对于整个电力系统经济有效运行有着重要的意义。针对负荷预测集和预测模型作出协同优化改进,提出了基于粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的自组织特征映射网络(Self-organizing Feature Mapping,SOFM)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的短期电力负荷预测方法。使用自适应权重的粒子群算法对SOFM的权值进行优化处理,采用优化的PSO-SOFM对原始负荷数据进行分类处理,得到多组训练集。针对每组训练集建立LSSVM预测模型,并使用GA优化其关键参数,最终得到GA-LSSVM预测模型。最后利用已有的负荷数据进行了负荷预测,验证了该方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 负荷预测 自组织特征映射神经网络 最小二乘支持向量机 粒子群算法 遗传算法
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基于自组织特征映射神经网络的数字模式识别 被引量:3
15
作者 许新征 曾文华 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期333-336,共4页
在分析自组织特征映射(SOFM)神经网络基本学习算法的基础上,从提高算法收敛速度和性能出发,提出了一种改进算法:随机选择样本输入次序;根据实际应用并结合专家经验确定初始连接权值;采用高斯函数作为拓扑邻域函数;将算法分成排序和收敛... 在分析自组织特征映射(SOFM)神经网络基本学习算法的基础上,从提高算法收敛速度和性能出发,提出了一种改进算法:随机选择样本输入次序;根据实际应用并结合专家经验确定初始连接权值;采用高斯函数作为拓扑邻域函数;将算法分成排序和收敛两个阶段,并分别采用不同的学习率和邻域函数.采用改进后的SOFM算法对输入样本进行自组织聚类,再利用学习矢量量化(LVQ)算法解决样本分类中的交迭问题,提高了分类精度.仿真实验结果表明,该网络能够识别常用的数字(0~9)和英文字母,特别是在有噪声污染的情况下,可以获得较好的效果. 展开更多
关键词 自组织特征映射神经网络 数字模式识别 SOFM算法 学习矢量量化 自组织聚类 随机选择 改进算法 收敛速度 学习算法 连接权值 经验确定 高斯函数 样本分类 噪声污染 英文字母 仿真实验 分类精度 学习率 再利用 邻域
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基于自组织特征映射神经网络的河北省土壤水资源分区研究
16
作者 张宽义 杨路华 +1 位作者 夏辉 高惠嫣 《节水灌溉》 北大核心 2009年第12期29-31,共3页
土壤水资源分区是土壤水资源评价和开发利用的前提,河北省地形地貌复杂、植被种类繁多,综合考虑影响土壤水资源的各类因素,选取了地形地貌、土壤类型、干旱指数及植被条件4个评价指标,应用自组织特征映射神经网络对河北省土壤水资源进... 土壤水资源分区是土壤水资源评价和开发利用的前提,河北省地形地貌复杂、植被种类繁多,综合考虑影响土壤水资源的各类因素,选取了地形地貌、土壤类型、干旱指数及植被条件4个评价指标,应用自组织特征映射神经网络对河北省土壤水资源进行了分区,将河北省土壤水资源分为8区。其结果表明自组织特征映射神经网络能够对样本进行无监督的自动分类,保持其拓扑结构不变,具有自组织、自适应能力,且具有较强的容错能力,对河北省土壤水资源分区取得了较好的结果。 展开更多
关键词 土壤水资源 分区指标 自组织特征映射神经网络
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小样本驱动特征分段网络的防护材料折痕检测 被引量:1
17
作者 刘梦真 黄广炎 +2 位作者 张宏 周宏元 刘思宇 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期963-974,共12页
防刺服能在恐怖袭击、医闹伤害、违法犯罪等事件中有效保护生命安全,然而在生产制造及穿着使用中易产生机械折痕。立足于防护材料折痕缺陷的快速检测需求,创新性地在图像识别方法中提出特征分段网络结构,实现了小样本驱动下防护材料折... 防刺服能在恐怖袭击、医闹伤害、违法犯罪等事件中有效保护生命安全,然而在生产制造及穿着使用中易产生机械折痕。立足于防护材料折痕缺陷的快速检测需求,创新性地在图像识别方法中提出特征分段网络结构,实现了小样本驱动下防护材料折痕的快速、精准检测功能。通过引入注意力机制和深度可分离卷积模块,并赋予损失函数与优化器两种典型参数,全面提高了特征分段网络模型的检测精度与效率;提出几何信息标注算法,搭建防护材料缺陷可视化检测平台,实现了机械折痕自动精准定位与几何信息输出。模型训练结果表明,特征分段网络模型的准确率可达96.19%,折痕缺陷几何信息标注误差在2%以内,优异的可视化检测功能可拓展到大型工程化自动检测领域。研究工作为下一步构建含有折痕缺陷的防刺装备防护性能预测模型奠定了基础。 展开更多
关键词 防护材料 机械折痕检测 特征分段神经网络 几何信息标注
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足球守门员神经类型特征的研究
18
作者 刘言和 刘智亮 《体育科学》 CSSCI 北大核心 1992年第6期80-83,97,共5页
采用《80.8神经类型测试量表》测定研究对象的神经类型特征。并运用x^2检验的统计学方法,对实验组和对照组的神经类型分布特征进行了比较分析。结果表明:足球守门员与场上队员的神经类型分布存在高度显著性差异,这种分布特征与位置特征... 采用《80.8神经类型测试量表》测定研究对象的神经类型特征。并运用x^2检验的统计学方法,对实验组和对照组的神经类型分布特征进行了比较分析。结果表明:足球守门员与场上队员的神经类型分布存在高度显著性差异,这种分布特征与位置特征是基本适应的;防守能力较强组守门员的神经类型分布表现出“稳定型接近灵活型”的总体趋势;足球专项训练不能明显地影响运动员的神经类型特征。 展开更多
关键词 守门员 场上队员 防守能力 神经类型特征
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基于多特征融合的卷积神经网络的电能质量扰动识别方法 被引量:12
19
作者 吴怀诚 刘家强 +2 位作者 岳蕾 徐凯 张秋慧 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2023年第9期19-23,31,共6页
电能质量扰动的识别是电力系统故障预警与识别的重要手段。电网中,变压器系统存在的电能质量扰动通常为叠加扰动波形。为提高扰动智能识别框架的准确度,提出了一种基于多特征融合卷积神经网络(multi feature convolution neural network... 电能质量扰动的识别是电力系统故障预警与识别的重要手段。电网中,变压器系统存在的电能质量扰动通常为叠加扰动波形。为提高扰动智能识别框架的准确度,提出了一种基于多特征融合卷积神经网络(multi feature convolution neural network,MFCNN)的电能质量扰动的识别模型。提出的MFCNN模型具有2个子模型,将原始的时域数据和经过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)所得频域数据分别作为2个子模型的输入,通过对时域、频域信息的特征融合来实现复杂扰动信号的识别;利用多组电能质量叠加扰动数据,训练传统机器学习模型和MFCNN模型,对比不同模型对电能质量扰动识别的准确率,验证MFCNN模型的有效性。实验结果表明,MFCNN模型对于7种扰动信号的识别准确率均可达到91.6%以上,其中,谐波和陷波叠加扰动信号的准确率为92.9%,具有更强的识别能力。 展开更多
关键词 电力系统故障 电能质量扰动 变压器 特征卷积神经网络 快速傅里叶变换
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基于改进的更快的卷积神经网络特征区域的淡水鱼鱼鳃切口点定位
20
作者 王红君 时扬扬 +1 位作者 岳有军 赵辉 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第16期6794-6800,共7页
为了提高鱼产品加工过程中鱼鳃切口点定位的准确度,采用改进的更快的卷积神经网络特征区域(faster convolutional neural network feature region,Faster RCNN)对淡水鱼的鱼鳃部位进行检测和定位。首先,为了增强主干网络VGG16的特征提... 为了提高鱼产品加工过程中鱼鳃切口点定位的准确度,采用改进的更快的卷积神经网络特征区域(faster convolutional neural network feature region,Faster RCNN)对淡水鱼的鱼鳃部位进行检测和定位。首先,为了增强主干网络VGG16的特征提取能力,加入批归一化(batch normalization,BN)层对其进行结构优化,提高了网络识别的准确率。其次,当物体处于预设的交叉阈值范围时,非最大值抑制(non-maximum suppression,NMS)算法存在目标漏检的问题。采用Soft-NMS算法替代NMS算法,增强了目标检测的性能。通过在淡水鱼数据集进行的实验结果表明,改进的Faster RCNN网络对鱼鳃切口定位准确率达到了96%,较未改进网络提高了6%,为后续生产线中鱼鳃的精准切割奠定了基础。 展开更多
关键词 目标检测 鱼鳃切口定位 更快的卷积神经网络特征区域(Faster RCNN) Soft-NMS
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