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基于耳周肌电信号的默念口令识别方法
1
作者
魏柏淳
姜峰
+3 位作者
张松涛
张琦
段锦楠
王修来
《智能系统学报》
北大核心
2025年第4期894-904,共11页
智能设备的普及促使可穿戴人机交互技术需求日益增加。为提高用户接受度,人机交互技术对交互易用性与隐蔽性要求较高。本文提出基于耳周肌电信号的默念口令识别方法。该方法易于与集成生理电采集的耳机设备结合,实现无声操控智能设备,...
智能设备的普及促使可穿戴人机交互技术需求日益增加。为提高用户接受度,人机交互技术对交互易用性与隐蔽性要求较高。本文提出基于耳周肌电信号的默念口令识别方法。该方法易于与集成生理电采集的耳机设备结合,实现无声操控智能设备,减少社交尴尬。具体地,本文首先确定并构建口令经验原则,筛选最优口令集。其次,根据单通道信噪比和分类准确率选择最优耳周传感器位置。再次,提出基于CNN-Transformer结构的识别模型构建耳周肌电信号与默念口令的时空映射。最后,大量实验评估方法可行性和稳定性。结果表明,本文方法平均准确率91.18%,优于相关任务的先进模型,且在命令变形和头部运动下表现稳定。本文方法奠定了默念口令识别商业产品的技术基础。
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关键词
人工智能
模式识别
人机交互
神经人机接口
人体意图解码
默念口令识别
肌电信号处理
神经网络
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职称材料
移动网络中基于元强化学习的多维性能自适应内容缓存策略
2
作者
林鹏
王俊
+1 位作者
刘艳
张治中
《电子与信息学报》
北大核心
2025年第8期2598-2607,共10页
内容缓存技术被认为是提升移动网络服务性能的一种有效方法,其中缓存策略至关重要。为了提高缓存策略对用户动态业务性能需求的适应性,该文提出一种具备多维性能自适应能力的内容缓存策略。在该策略中,通过对传输时延效率、缓存命中率...
内容缓存技术被认为是提升移动网络服务性能的一种有效方法,其中缓存策略至关重要。为了提高缓存策略对用户动态业务性能需求的适应性,该文提出一种具备多维性能自适应能力的内容缓存策略。在该策略中,通过对传输时延效率、缓存命中率和缓存冗余指数多维指标进行建模,构造内容缓存联合优化问题,并设置动态加权参数模拟实际环境中用户业务性能需求的动态性。考虑到优化目标因用户需求动态变化导致的参数不确定性和动态性,该文引入了元强化学习算法(MAML-DDPG)以解决多目标动态优化问题,使缓存决策能够快速适应随时间变化的优化目标。在仿真实验中,评估了内容缓存策略对动态性能目标的适应能力,同时将所提策略与现有策略进行了多个维度的性能对比。实验结果表明,所提方案既能快速适应动态优化目标,又能保持良好的综合缓存性能。
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关键词
内容缓存
传输时延
缓存命中率
缓存冗余率
元强化学习
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职称材料
基于对比学习的信息缺失手势识别新方法
被引量：
2
3
作者
卞雨玮
华立涛
周媛
《电子测量技术》
北大核心
2023年第7期180-186,共7页
针对现有深度学习模型识别信息缺失手势需要大量标注数据、更深的网络需要更多参数的问题,首先收集整理了一个信息缺失手势数据集IMG_NUIST,然后借鉴对比学习思想,提出了一个新的信息缺失手势识别模型CLGR,该模型通过对手势类内和类间...
针对现有深度学习模型识别信息缺失手势需要大量标注数据、更深的网络需要更多参数的问题,首先收集整理了一个信息缺失手势数据集IMG_NUIST,然后借鉴对比学习思想,提出了一个新的信息缺失手势识别模型CLGR,该模型通过对手势类内和类间差异度的对比约束提高模型特征学习性能。在两个经典数据集(ASL Alphabet和NUS I)和新提出的IMG_NUIST数据集上进行了广泛实验,消融实验表明对比学习思想能有效地将平均识别准确率提高至98.60%以上且收敛速度显著提升;对比实验表明本文所提模型计算复杂度比其它4个模型平均简化了41.4%,在NUS I和IMG_NUSIT数据集上的手势识别准确率超过四个对比方法,特别是在NUS I数据集上将识别准确率平均提高了17.35%,在ASL Alphabet数据集上的识别准确度仅比最优结果低0.43%。实验结果说明所提模型对于缺失手部部分信息和杂乱背景等问题的手势识别任务有显著效果,具有收敛速度更快、计算复杂度更少的优秀性能,有很好的实用价值。
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关键词
信息缺失
杂乱背景
手势识别
深度学习
对比学习
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职称材料
题名
基于耳周肌电信号的默念口令识别方法
1
作者
魏柏淳
姜峰
张松涛
张琦
段锦楠
王修来
机构
哈尔滨工业
大学
生命科学与医学学部
南京信息工程大学未来技术学院
东部战区总医院
出处
《智能系统学报》
北大核心
2025年第4期894-904,共11页
基金
江苏省科技计划项目(BE2021086)
中央引导地方科技发展专项项目(2024ZYD0266)。
文摘
智能设备的普及促使可穿戴人机交互技术需求日益增加。为提高用户接受度,人机交互技术对交互易用性与隐蔽性要求较高。本文提出基于耳周肌电信号的默念口令识别方法。该方法易于与集成生理电采集的耳机设备结合,实现无声操控智能设备,减少社交尴尬。具体地,本文首先确定并构建口令经验原则,筛选最优口令集。其次,根据单通道信噪比和分类准确率选择最优耳周传感器位置。再次,提出基于CNN-Transformer结构的识别模型构建耳周肌电信号与默念口令的时空映射。最后,大量实验评估方法可行性和稳定性。结果表明,本文方法平均准确率91.18%,优于相关任务的先进模型,且在命令变形和头部运动下表现稳定。本文方法奠定了默念口令识别商业产品的技术基础。
关键词
人工智能
模式识别
人机交互
神经人机接口
人体意图解码
默念口令识别
肌电信号处理
神经网络
Keywords
artificial intelligence
pattern recognition
human-computer interaction
neural human-machine interface
hu-man intent decoding
silent command recognition
EMG processing
neural networks
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
移动网络中基于元强化学习的多维性能自适应内容缓存策略
2
作者
林鹏
王俊
刘艳
张治中
机构
南京
信息
工程
大学
复杂环境智能保障
技术
教育部重点实验室
南京信息工程大学未来技术学院
南京
信息
工程
大学
自动化
学院
出处
《电子与信息学报》
北大核心
2025年第8期2598-2607,共10页
基金
国家自然科学基金(62201271,62303232)
中国博士后科学基金(2023M741781)
+1 种基金
江苏省自然科学基金项目(BK20220441)
南京信息工程大学复杂环境智能保障技术教育部重点实验室开放基金(NUIST-IST-JJ-2024-004)。
文摘
内容缓存技术被认为是提升移动网络服务性能的一种有效方法,其中缓存策略至关重要。为了提高缓存策略对用户动态业务性能需求的适应性,该文提出一种具备多维性能自适应能力的内容缓存策略。在该策略中,通过对传输时延效率、缓存命中率和缓存冗余指数多维指标进行建模,构造内容缓存联合优化问题,并设置动态加权参数模拟实际环境中用户业务性能需求的动态性。考虑到优化目标因用户需求动态变化导致的参数不确定性和动态性,该文引入了元强化学习算法(MAML-DDPG)以解决多目标动态优化问题,使缓存决策能够快速适应随时间变化的优化目标。在仿真实验中,评估了内容缓存策略对动态性能目标的适应能力,同时将所提策略与现有策略进行了多个维度的性能对比。实验结果表明,所提方案既能快速适应动态优化目标,又能保持良好的综合缓存性能。
关键词
内容缓存
传输时延
缓存命中率
缓存冗余率
元强化学习
Keywords
Content caching
Transmission delay
Cache hit rate
Cache redundancy rate
Meta-reinforcement learning
分类号
TN919.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于对比学习的信息缺失手势识别新方法
被引量：
2
3
作者
卞雨玮
华立涛
周媛
机构
南京
信息
工程
大学
人工智能
学院
南京信息工程大学未来技术学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第7期180-186,共7页
基金
江苏省大学生创新训练一般项目(202110300094Y)资助。
文摘
针对现有深度学习模型识别信息缺失手势需要大量标注数据、更深的网络需要更多参数的问题,首先收集整理了一个信息缺失手势数据集IMG_NUIST,然后借鉴对比学习思想,提出了一个新的信息缺失手势识别模型CLGR,该模型通过对手势类内和类间差异度的对比约束提高模型特征学习性能。在两个经典数据集(ASL Alphabet和NUS I)和新提出的IMG_NUIST数据集上进行了广泛实验,消融实验表明对比学习思想能有效地将平均识别准确率提高至98.60%以上且收敛速度显著提升;对比实验表明本文所提模型计算复杂度比其它4个模型平均简化了41.4%,在NUS I和IMG_NUSIT数据集上的手势识别准确率超过四个对比方法,特别是在NUS I数据集上将识别准确率平均提高了17.35%,在ASL Alphabet数据集上的识别准确度仅比最优结果低0.43%。实验结果说明所提模型对于缺失手部部分信息和杂乱背景等问题的手势识别任务有显著效果,具有收敛速度更快、计算复杂度更少的优秀性能,有很好的实用价值。
关键词
信息缺失
杂乱背景
手势识别
深度学习
对比学习
Keywords
missing information
cluttered backgrounds
gesture recognition
deep learning
contrastive learning
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于耳周肌电信号的默念口令识别方法
魏柏淳
姜峰
张松涛
张琦
段锦楠
王修来
《智能系统学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
移动网络中基于元强化学习的多维性能自适应内容缓存策略
林鹏
王俊
刘艳
张治中
《电子与信息学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于对比学习的信息缺失手势识别新方法
卞雨玮
华立涛
周媛
《电子测量技术》
北大核心
2023
2
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职称材料
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