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基于小波包-Copula互信息的肌间耦合特性
1
作者
金国美
佘青山
+2 位作者
马玉良
张建海
孙明旭
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期1348-1354,共7页
为探讨人体运动中肌肉间的功能联系,更加准确地理解不同特征频段下的肌间耦合情况,将小波包分解与Copula互信息相结合,构建了基于小波包-Copula互信息的肌间耦合分析模型,定量描述上肢肘关节屈曲运动中相关肌肉表面肌电(sEMG)信号在特...
为探讨人体运动中肌肉间的功能联系,更加准确地理解不同特征频段下的肌间耦合情况,将小波包分解与Copula互信息相结合,构建了基于小波包-Copula互信息的肌间耦合分析模型,定量描述上肢肘关节屈曲运动中相关肌肉表面肌电(sEMG)信号在特征频段上的耦合特性。首先用小波包对同步采集到的sEMG进行信号分解,然后用Copula互信息计算sEMG在特征频段的耦合强度。肘关节屈曲运动中,肌间耦合强度在beta与gamma频段最为显著,协同肌肉对的耦合强度显著高于拮抗肌肉对;随着运动时间的增长,肌肉呈现疲劳状态,协同肌肉对与拮抗肌肉对的耦合强度增加。小波包-Copula互信息能定量分析肌间特征频段的功能耦合特性,揭示运动过程中协同肌与拮抗肌的运动控制机制。
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关键词
肌电信号
肌间耦合
小波包分解
copula互信息
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职称材料
基于CBFS-CV算法的煤层气井压裂效果主控因素识别
被引量：
6
2
作者
闵超
张馨慧
+2 位作者
杨兆中
李小刚
代博仁
《油气地质与采收率》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期168-174,共7页
准确识别煤层气井压裂效果的主控因素,进而有效指导重复压裂方案优化,是煤层气井提升重复压裂产能的关键。依托研究区块的地质及工程大数据,利用基于Copula互信息的特征选择和交叉验证算法(CBFS-CV)识别影响压裂效果的主控因素,并结合...
准确识别煤层气井压裂效果的主控因素,进而有效指导重复压裂方案优化,是煤层气井提升重复压裂产能的关键。依托研究区块的地质及工程大数据,利用基于Copula互信息的特征选择和交叉验证算法(CBFS-CV)识别影响压裂效果的主控因素,并结合梯度提升回归模型进行产能预测检验,形成了一种改进的煤层气井压裂效果主控因素识别算法。该算法可有效减少冗余性特征且增大相关性,并确定最佳特征数目。结果表明:煤体结构、储层参数(含气量、含气饱和度和临储比)和施工排量参数(最大施工排量)是影响研究区块压裂效果的3个主控因素,通过梯度提升回归模型验证CBFS-CV算法所识别出的主控因素的预测符合率达88%,证明了该算法的有效性。利用结果对该区块典型井进行主控因素分析,采用氮气泡沫解堵方案解决煤体结构差、煤粉堵塞等问题,现场施工后日产气量由288 m^(3)/d增至805 m^(3)/d,压裂效果明显改善。
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关键词
煤层气
压裂效果
主控因素
copula互信息
回归模型
大数据
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职称材料
基于静息态fMRI区分健康老年人认知水平的MVPA方法研究
3
作者
汪方毅
唐杰庆
+3 位作者
刘倩
余成新
李博
丁帆
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期18-25,共8页
目的 基于静息态功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging, fMRI)数据构建脑网络,建立多变量模式分析(multivariate pattern analysis, MVPA)实现健康老年人认知水平的有效区分。材料与方法 使用公开数据集中55名认知优(...
目的 基于静息态功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging, fMRI)数据构建脑网络,建立多变量模式分析(multivariate pattern analysis, MVPA)实现健康老年人认知水平的有效区分。材料与方法 使用公开数据集中55名认知优(认知优组)和43名认知差(认知差组)的健康老年人,基于全部受试者的静息态fMRI数据,建立MVPA方法对健康老年人认知水平进行区分。其中,脑网络构建和特征选择使用高斯Copula互信息(Gaussian Copula mutual information, GCMI),结合支持向量机(support vector machine, SVM)完成分类,然后与现有的MVPA方法区分健康老年人的认知水平作对比。通过独立样本t检验分析组间一致性功能连接的差异。结果 本文建立的MVPA方法实现了健康老年人认知水平的有效区分,分类准确率达到77.22%,敏感度、特异度及曲线下面积(area under the curve, AUC)分别为81.82%、72.09%和0.77。另外,认知差组的一致性功能连接强度相对于认知优组有明显降低,且组间差异普遍具有统计学意义(P<0.05)。结论 使用对非线性敏感的GCMI进行脑网络的构建并选择特征,结合SVM可以实现健康老年人认知水平的有效区分。通过分析一致性功能连接,发现其强度减弱可能导致认知水平降低,差异具有统计学意义的一致性功能连接对于辅助临床诊断具有重要价值。
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关键词
功能磁共振成像
健康老年人
认知水平
分类
多变量模式分析
脑网络
高斯
copula互信息
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职称材料
题名
基于小波包-Copula互信息的肌间耦合特性
1
作者
金国美
佘青山
马玉良
张建海
孙明旭
机构
杭州电子科技大学自动化学院(人工智能学院)
浙江省脑机协同智能重点实验室
济南大学自动化与电气工程学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期1348-1354,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61871427,62071161)。
文摘
为探讨人体运动中肌肉间的功能联系,更加准确地理解不同特征频段下的肌间耦合情况,将小波包分解与Copula互信息相结合,构建了基于小波包-Copula互信息的肌间耦合分析模型,定量描述上肢肘关节屈曲运动中相关肌肉表面肌电(sEMG)信号在特征频段上的耦合特性。首先用小波包对同步采集到的sEMG进行信号分解,然后用Copula互信息计算sEMG在特征频段的耦合强度。肘关节屈曲运动中,肌间耦合强度在beta与gamma频段最为显著,协同肌肉对的耦合强度显著高于拮抗肌肉对;随着运动时间的增长,肌肉呈现疲劳状态,协同肌肉对与拮抗肌肉对的耦合强度增加。小波包-Copula互信息能定量分析肌间特征频段的功能耦合特性,揭示运动过程中协同肌与拮抗肌的运动控制机制。
关键词
肌电信号
肌间耦合
小波包分解
copula互信息
Keywords
electromyography signal
intermuscular coupling
wavelet packet decomposition
copula
mutual information
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
基于CBFS-CV算法的煤层气井压裂效果主控因素识别
被引量：
6
2
作者
闵超
张馨慧
杨兆中
李小刚
代博仁
机构
西南石油大学理学院
西南石油大学人工智能研究院
西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室
出处
《油气地质与采收率》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期168-174,共7页
基金
国家科技重大专项“多层复杂煤体结构区煤储层直井压裂技术研究”(2016ZX05044-004-002)
四川省科技计划项目“四川页岩气产业发展质量综合监测和评价技术研究与应用示范”(2020YFG0145)。
文摘
准确识别煤层气井压裂效果的主控因素,进而有效指导重复压裂方案优化,是煤层气井提升重复压裂产能的关键。依托研究区块的地质及工程大数据,利用基于Copula互信息的特征选择和交叉验证算法(CBFS-CV)识别影响压裂效果的主控因素,并结合梯度提升回归模型进行产能预测检验,形成了一种改进的煤层气井压裂效果主控因素识别算法。该算法可有效减少冗余性特征且增大相关性,并确定最佳特征数目。结果表明:煤体结构、储层参数(含气量、含气饱和度和临储比)和施工排量参数(最大施工排量)是影响研究区块压裂效果的3个主控因素,通过梯度提升回归模型验证CBFS-CV算法所识别出的主控因素的预测符合率达88%,证明了该算法的有效性。利用结果对该区块典型井进行主控因素分析,采用氮气泡沫解堵方案解决煤体结构差、煤粉堵塞等问题,现场施工后日产气量由288 m^(3)/d增至805 m^(3)/d,压裂效果明显改善。
关键词
煤层气
压裂效果
主控因素
copula互信息
回归模型
大数据
Keywords
coalbed methane
fracturing performance
main controlling factor
copula
-based mutual information
regression model
big data
分类号
TE319 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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职称材料
题名
基于静息态fMRI区分健康老年人认知水平的MVPA方法研究
3
作者
汪方毅
唐杰庆
刘倩
余成新
李博
丁帆
机构
三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室
三峡大学计算机与信息学院
三峡大学第一临床医学院宜昌市中心人民医院放射科
出处
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期18-25,共8页
基金
湖北省教育厅科学技术研究计划(编号:Z2019096)
中国高校产学研创新基金(编号:2019ITA03043)。
文摘
目的 基于静息态功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging, fMRI)数据构建脑网络,建立多变量模式分析(multivariate pattern analysis, MVPA)实现健康老年人认知水平的有效区分。材料与方法 使用公开数据集中55名认知优(认知优组)和43名认知差(认知差组)的健康老年人,基于全部受试者的静息态fMRI数据,建立MVPA方法对健康老年人认知水平进行区分。其中,脑网络构建和特征选择使用高斯Copula互信息(Gaussian Copula mutual information, GCMI),结合支持向量机(support vector machine, SVM)完成分类,然后与现有的MVPA方法区分健康老年人的认知水平作对比。通过独立样本t检验分析组间一致性功能连接的差异。结果 本文建立的MVPA方法实现了健康老年人认知水平的有效区分,分类准确率达到77.22%,敏感度、特异度及曲线下面积(area under the curve, AUC)分别为81.82%、72.09%和0.77。另外,认知差组的一致性功能连接强度相对于认知优组有明显降低,且组间差异普遍具有统计学意义(P<0.05)。结论 使用对非线性敏感的GCMI进行脑网络的构建并选择特征,结合SVM可以实现健康老年人认知水平的有效区分。通过分析一致性功能连接,发现其强度减弱可能导致认知水平降低,差异具有统计学意义的一致性功能连接对于辅助临床诊断具有重要价值。
关键词
功能磁共振成像
健康老年人
认知水平
分类
多变量模式分析
脑网络
高斯
copula互信息
Keywords
functional magnetic resonance imaging
healthy elderly people
cognitive level
classification
multivariate pattern analysis
brain network
Gaussian
copula
mutual information
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R745.1 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波包-Copula互信息的肌间耦合特性
金国美
佘青山
马玉良
张建海
孙明旭
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于CBFS-CV算法的煤层气井压裂效果主控因素识别
闵超
张馨慧
杨兆中
李小刚
代博仁
《油气地质与采收率》
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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下载PDF
职称材料
3
基于静息态fMRI区分健康老年人认知水平的MVPA方法研究
汪方毅
唐杰庆
刘倩
余成新
李博
丁帆
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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