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基于CNN-CBAM-LSTM的稳态视觉诱发电位脑电信号识别方法
1
作者 巩炫麟 陶庆 +1 位作者 苏娜 马金旭 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第10期4175-4182,共8页
在使用传统方法处理稳态视诱发电位(steady-state visual evoked potentials,SSVEP)的脑电信号时,特征提取的准确性和充分性存在不足,影响信号的识别准确率。为此提出了一种基于卷积神经网路(convolutional neural networks,CNN)与卷积... 在使用传统方法处理稳态视诱发电位(steady-state visual evoked potentials,SSVEP)的脑电信号时,特征提取的准确性和充分性存在不足,影响信号的识别准确率。为此提出了一种基于卷积神经网路(convolutional neural networks,CNN)与卷积注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM)和长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的信号分类识别方法。以CNN为基础框架,通过引入注意力机制对通道及空间特征进行充分提取,加入LSTM提高对时序特征的提取能力,实现对SSVEP信号的目标识别。实验结果显示,所提方法能够充分有效的提取各级特征且识别准确率较高,相比于典型相关分析方法(canonical correlation analysis,CCA)、CNN、CBAM-LSTM、CNN-CBAM识别准确率分别提高了5.3%、2.95%、2.27%、1.71%,可见该模型对SSVEP信号的分类识别有较好的效果。 展开更多
关键词 稳态视觉诱发电位 卷积神经网络 卷积注意力机制模块 长短时记忆网络 目标识别
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特约主编寄语
2
作者 华昊辰 裴玮 +2 位作者 张沈习 陈俊儒 王睿 《南方电网技术》 北大核心 2025年第4期1-3,共3页
面对全球气候变化的严峻挑战,实现碳达峰、碳中和已成为推动能源系统变革的重要驱动力。近年来,信息物理系统与能源技术的深度融合,推动了传统电力系统向高度数字化、智能化、低碳化的方向加速演进。能源系统数字化不仅提升了大规模可... 面对全球气候变化的严峻挑战,实现碳达峰、碳中和已成为推动能源系统变革的重要驱动力。近年来,信息物理系统与能源技术的深度融合,推动了传统电力系统向高度数字化、智能化、低碳化的方向加速演进。能源系统数字化不仅提升了大规模可再生能源的接入与协调能力,也促进了跨区域、跨领域能源流与信息流的深度互操作,推动能源网络成为多能互补、多向互动的复杂系统。 展开更多
关键词 可再生能源 碳中和 碳达峰 全球气候变化
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激光熔覆CoCrFeNiMo_(X)高熵合金涂层的组织与性能研究
3
作者 田志刚 李新梅 《功能材料》 北大核心 2025年第7期7223-7229,共7页
为了研究难熔性元素Mo含量对CoCrFeNi高熵合金涂层性能的影响,采用激光熔覆工艺制备CoCrFeNiMo_(x)(x=0.2、0.5、0.8)高熵合金涂层。结果表明,涂层的物相结构由面心立方(FCC)和体心立方(BCC)组成,当Mo含量小于0.8时,涂层物相主要以FCC相... 为了研究难熔性元素Mo含量对CoCrFeNi高熵合金涂层性能的影响,采用激光熔覆工艺制备CoCrFeNiMo_(x)(x=0.2、0.5、0.8)高熵合金涂层。结果表明,涂层的物相结构由面心立方(FCC)和体心立方(BCC)组成,当Mo含量小于0.8时,涂层物相主要以FCC相,当Mo含量大于0.8时,涂层物相由FCC和BCC相组成。涂层的显微组织主要由等轴晶和部分柱状晶两部分组成。同时,当添加Mo元素含量增大时,涂层的硬度增加,当添加Mo元素含量为0.8时,涂层的硬度达到最高,最高硬度为343.68HV0.2。随着Mo含量的增加,涂层的磨损前后失重减少,摩擦系数降低。 展开更多
关键词 高熵合金 激光熔覆 耐磨性
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