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一种IFF辐射源信号质量评估分类方法
1
作者
黄辰
《现代雷达》
北大核心
2025年第9期58-65,共8页
信号质量评估分类对信号精细特征提取及辐射源目标分类识别有着重要的作用。文中针对敌我识别(IFF)辐射源S模式应答信号开展研究,提出了二级质量评估分类方法,从信号质量初评估、信号质量精评估两层级详细介绍了评估分类流程,实现了对IF...
信号质量评估分类对信号精细特征提取及辐射源目标分类识别有着重要的作用。文中针对敌我识别(IFF)辐射源S模式应答信号开展研究,提出了二级质量评估分类方法,从信号质量初评估、信号质量精评估两层级详细介绍了评估分类流程,实现了对IFF辐射源S模式应答信号质量的准确评估分类,对后续IFF信号精细特征的提取及辐射源目标分类识别提供了基础支撑。利用不同质量类型的多部民航辐射源目标数据开展了实验验证,结果表明,所提方法的质量评估分类准确率达到了95.4%,且通过选取相应的质量类型信号能显著提升特征提取有效性。进一步与基础方法和其他现有方法对比,所提方法将IFF辐射源目标分类识别的准确率分别提升了15.0%和10.0%以上。
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关键词
敌我识别信号
精细特征提取
辐射源目标分类识别
S模式应答信号
信号质量评估分类
二级质量评估分类方法
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职称材料
基于多变量形态学特征的健康老年人认知发展预测算法
2
作者
张玲玉
王雅琳
+4 位作者
赵子阳
黄文静
郑炜豪
姚志军
胡斌
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2023年第4期837-848,共12页
由于体积、表面积等常规形态学指标对于皮层下核团而言过于笼统,因此传统的形态特征获取手段难以检测到其表面形态的细微变化。为解决这一问题,本文提出了一种针对皮层下核团的精细特征提取算法,并将其应用到老年人认知状态预测任务上...
由于体积、表面积等常规形态学指标对于皮层下核团而言过于笼统,因此传统的形态特征获取手段难以检测到其表面形态的细微变化。为解决这一问题,本文提出了一种针对皮层下核团的精细特征提取算法,并将其应用到老年人认知状态预测任务上。通过表面共形参数化、表面共形表示和基于互信息的表面流配准,提取了46名被试双侧海马和杏仁核各15000×2个顶点上的形态学特征;通过斑块选择、稀疏编码与字典学习,和最大池化的降维流程,避免了维度诅咒的同时充分保留了核团的纹理信息;最后,以树为弱学习器,采用GentleBoost算法集成了最终的强分类器做认知预测。结果显示,仅纳入海马和杏仁核两个皮层下结构的新颖特征,即可达到85%的预测准确率,为皮层下结构的精细特征发掘提供了新思路。
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关键词
皮层下核团
多变量形态学
精细特征提取
海马体
杏仁核
认知状态预测
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职称材料
题名
一种IFF辐射源信号质量评估分类方法
1
作者
黄辰
机构
电子信息控制重点实验室
出处
《现代雷达》
北大核心
2025年第9期58-65,共8页
文摘
信号质量评估分类对信号精细特征提取及辐射源目标分类识别有着重要的作用。文中针对敌我识别(IFF)辐射源S模式应答信号开展研究,提出了二级质量评估分类方法,从信号质量初评估、信号质量精评估两层级详细介绍了评估分类流程,实现了对IFF辐射源S模式应答信号质量的准确评估分类,对后续IFF信号精细特征的提取及辐射源目标分类识别提供了基础支撑。利用不同质量类型的多部民航辐射源目标数据开展了实验验证,结果表明,所提方法的质量评估分类准确率达到了95.4%,且通过选取相应的质量类型信号能显著提升特征提取有效性。进一步与基础方法和其他现有方法对比,所提方法将IFF辐射源目标分类识别的准确率分别提升了15.0%和10.0%以上。
关键词
敌我识别信号
精细特征提取
辐射源目标分类识别
S模式应答信号
信号质量评估分类
二级质量评估分类方法
Keywords
identification friend or foe(IFF)signal
fine feature extraction
classification and recognition of radiation source targets
S-mode reply signal
signal quality assessment and classification
two-level quality assessment and classification method
分类号
TN971.1 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于多变量形态学特征的健康老年人认知发展预测算法
2
作者
张玲玉
王雅琳
赵子阳
黄文静
郑炜豪
姚志军
胡斌
机构
兰州大学信息科学与工程学院甘肃省可穿戴装备重点实验室
美国亚利桑那州立大学计算、信息学和决策系统工程学院
兰州大学第二医院核磁共振科
兰州大学第二临床医学院
甘肃省功能及分子影像临床医学研究中心
北京理工大学医学技术学院
中国科学院神经科学研究所脑科学与智能技术卓越创新中心
中国科学院半导体研究所-兰州大学认知神经传感技术联合研究中心
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2023年第4期837-848,共12页
基金
国家重点研发计划(2019YFA0706200)
国家自然科学基金(U21A20520,62227807,61632014,61627808)
科技创新2030重点项目(2021ZD0200701)。
文摘
由于体积、表面积等常规形态学指标对于皮层下核团而言过于笼统,因此传统的形态特征获取手段难以检测到其表面形态的细微变化。为解决这一问题,本文提出了一种针对皮层下核团的精细特征提取算法,并将其应用到老年人认知状态预测任务上。通过表面共形参数化、表面共形表示和基于互信息的表面流配准,提取了46名被试双侧海马和杏仁核各15000×2个顶点上的形态学特征;通过斑块选择、稀疏编码与字典学习,和最大池化的降维流程,避免了维度诅咒的同时充分保留了核团的纹理信息;最后,以树为弱学习器,采用GentleBoost算法集成了最终的强分类器做认知预测。结果显示,仅纳入海马和杏仁核两个皮层下结构的新颖特征,即可达到85%的预测准确率,为皮层下结构的精细特征发掘提供了新思路。
关键词
皮层下核团
多变量形态学
精细特征提取
海马体
杏仁核
认知状态预测
Keywords
subcortical nuclei
multi-varite morphological
fine feature extraction
hippocampus
amygdala
cognitive state prediction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种IFF辐射源信号质量评估分类方法
黄辰
《现代雷达》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多变量形态学特征的健康老年人认知发展预测算法
张玲玉
王雅琳
赵子阳
黄文静
郑炜豪
姚志军
胡斌
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
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职称材料
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