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基于本地信息的移动模型检测框架
1
作者
彭敏
洪佩琳
+1 位作者
卢汉成
薛开平
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期73-79,共7页
为了获取能够辅助路由决策的实时移动模型信息,提出了一种基于本地信息的移动模型检测框架。利用邻居发现机制获取本地连通性信息并生成连通性矩阵,在提取连通性矩阵中节点相对位置变化规律的基础上,实时地检测节点移动模型。仿真结果表...
为了获取能够辅助路由决策的实时移动模型信息,提出了一种基于本地信息的移动模型检测框架。利用邻居发现机制获取本地连通性信息并生成连通性矩阵,在提取连通性矩阵中节点相对位置变化规律的基础上,实时地检测节点移动模型。仿真结果表明,该检测框架能在不依赖辅助设备的情况下达到较好的检测效果。
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关键词
延迟容忍网络
移动模型
邻居发现
连通性矩阵
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职称材料
基于图卷积神经网络的脑力负荷识别
被引量：
2
2
作者
张效艇
陈兰岚
陈长德
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期882-889,共8页
针对生理信号特征提取过程依赖于先验知识,且传统深度学习算法不考虑通道间耦合关系的问题,构建了基于图卷积神经网络的脑力负荷识别模型。数据集包含多通道连续采集的近红外光谱,分别计算基于互信息、锁相值和皮尔森相关系数的连通性...
针对生理信号特征提取过程依赖于先验知识,且传统深度学习算法不考虑通道间耦合关系的问题,构建了基于图卷积神经网络的脑力负荷识别模型。数据集包含多通道连续采集的近红外光谱,分别计算基于互信息、锁相值和皮尔森相关系数的连通性矩阵来反映通道间的内在联系,并将近红外光谱和连通性矩阵组成图结构输入到图卷积神经网络。实验结果表明,该模型具有良好的抽象特征提取能力,在输入中融合通道间相关性系数有助于提升脑力负荷的识别精度,且连通性矩阵的可视化结果表明大脑额叶区对脑力负荷变化较敏感。
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关键词
脑力负荷识别
近红外光谱
图卷积神经网络
互信息
连通性矩阵
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职称材料
题名
基于本地信息的移动模型检测框架
1
作者
彭敏
洪佩琳
卢汉成
薛开平
机构
中国科学技术大学电子工程与信息科学系
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期73-79,共7页
基金
国家高技术研究发展计划("863"计划)基金资助项目(2009AA012002)
国家自然科学基金重点项目(60832005)
+1 种基金
国家自然科学基金资助项目(60772033
60903216)~~
文摘
为了获取能够辅助路由决策的实时移动模型信息,提出了一种基于本地信息的移动模型检测框架。利用邻居发现机制获取本地连通性信息并生成连通性矩阵,在提取连通性矩阵中节点相对位置变化规律的基础上,实时地检测节点移动模型。仿真结果表明,该检测框架能在不依赖辅助设备的情况下达到较好的检测效果。
关键词
延迟容忍网络
移动模型
邻居发现
连通性矩阵
Keywords
delay tolerant network
mobility model
neighbor discovery
connectivity matrix
分类号
TP393 [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
基于图卷积神经网络的脑力负荷识别
被引量：
2
2
作者
张效艇
陈兰岚
陈长德
机构
华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期882-889,共8页
基金
国家自然科学基金(61976091,62376095)
中央高校基本科研业务费专项资金。
文摘
针对生理信号特征提取过程依赖于先验知识,且传统深度学习算法不考虑通道间耦合关系的问题,构建了基于图卷积神经网络的脑力负荷识别模型。数据集包含多通道连续采集的近红外光谱,分别计算基于互信息、锁相值和皮尔森相关系数的连通性矩阵来反映通道间的内在联系,并将近红外光谱和连通性矩阵组成图结构输入到图卷积神经网络。实验结果表明,该模型具有良好的抽象特征提取能力,在输入中融合通道间相关性系数有助于提升脑力负荷的识别精度,且连通性矩阵的可视化结果表明大脑额叶区对脑力负荷变化较敏感。
关键词
脑力负荷识别
近红外光谱
图卷积神经网络
互信息
连通性矩阵
Keywords
mental workload recognition
near-infrared spectroscopy
graph convolution neural network
mutual information
connectivity matrix
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
基于本地信息的移动模型检测框架
彭敏
洪佩琳
卢汉成
薛开平
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
0
在线阅读
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职称材料
2
基于图卷积神经网络的脑力负荷识别
张效艇
陈兰岚
陈长德
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
已选择
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参考文献
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