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Research on Epileptic EEG Signal Classification Based on Particle Swarm Optimization and RBF Neural Network [PDF]
, 2017 癫痫是一种危害人类健康的常见病和多发病之一，随时随地地发作给患者身心健康造成很大影响，在很多国家已经成为神经系统很受重视的高发疾病。脑电图是常用于辅助检测癫痫的一种重要手段，但是癫痫患者的脑电图不总是显示异常，所以依靠观察脑电图进行癫痫脑电识别依然存在问题，而且经过研究发现癫痫具有较强的随机性、非平稳性和非线性等特点，对癫痫疾病相关的研究带来较大的困扰。因此如何有效地提取脑电特征来表征癫痫脑电特征的信息，是进行癫痫诊断的首要问题。 针对癫痫脑电信号具有的随机性、非平稳性以及非线性等特点 ...
李坤森
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Gaoya dianqi, 2014 基于绝缘子泄漏电流可以有效预测绝缘子的污秽度,污闪、冰闪发生的可能性以及绝缘材料的老化状况,绝缘子泄漏电流特征量的提取和选择对其外绝缘状况以及材料老化状况预测的准确性具有重要影响。针对绝缘子泄漏电流特征量提取及应用方面的研究开展得已经非常广泛,非常有必要进行系统地综述。笔者对泄漏电流应用于绝缘子污秽度、污闪及冰闪电压预测、绝缘材料老化状况监测几个方面进行了系统地综述,将泄漏电流特征量分为幅值类特征量、波形及谐波类特征量和其它常见特征量3大类,系统介绍了各个特征量的研究进展 ...
苗鹏超, 徐志钮
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Modulation Recognition Method of Non-cooperation Underwater Acoustic Communication Signals Using Principal Component Analysis [PDF]
, 2016 由于信道传输特性、信噪比低等因素的影响,非合作水声通信信号的调制识别极具挑战性。对信号功率谱、平方谱进行主分量分析,提取代表不同类型调制信号特有信息的主分量作为特征参数,从而降低特征参数维度、抑制噪声影响,并在此基础上设计一种基于人工神经网络的水声通信信号调制方式分类器。海上实录信号数据的识别实验结果表明了该方法的有效性。The modulation classification of the non-cooperation underwater acoustic communication ...
刘世刚, 江伟华, 王彬, 童峰
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Gaoya dianqi, 2001 本文将分形理论应用于局部放电模式识别 ,从统计图谱中提取分形特征。在局部放电模式试验基础上 ,采用计盒数的分形维数算法 ,从大量的局部放电样本中提取分形网格维数特征参数 ,提高了局部放电模式的准确性。
李剑 +4 more
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基于机器学习的沟谷地貌识别模型对比——以黄土高原典型流域为例
Shuitu Baochi Xuebao, 2023 探索沟谷地貌空间分布与环境控制特征之间的联系并构建沟谷地貌准确提取模型,对大尺度范围沟谷提取具有重要意义。基于人工提取黄土高原典型流域沟谷地貌样本,结合不同时期的Landsat8 OLI影像数据和DEM数据,建立随机森林模型确定黄土高原沟谷地貌提取最佳影像时期和最佳组合特征,基于最优模型参数,对比其与支持向量机和人工神经网络沟谷提取模型效果,验证模型泛化能力。结果表明:(1)黄土高原沟谷提取的最佳影像时期为12月,最佳组合特征集为Red、Blue、H、SWIR1、PNT、Coastal ...
范天程 +5 more
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Automatic Detection of Traffic Signs from Mobile LiDAR Point Clouds [PDF]
, 2016 交通标志牌作为一种重要的交通基础设施，可以为驾驶员和行人提供道路指引信息，规范驾驶员行为的同时也起到了便利交通、保障安全的作用。道路交通标志检测作为智能交通领域的一部分，对改善交通安全有着重要意义。车载三维激光扫描系统能够快速采集到道路地面以及两旁地物的点云，包括真实的地理空间信息和回波反射能量，其中回波反射可以反映物体表面的材料特性。因此，利用移动激光雷达技术对城市道路目标进行采集是非常理想可行的方式。本文提出了一种基于激光扫描点云的交通标志牌检测技术。主要研究工作如下： (1 ...
瓮升霞
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Gaoya dianqi, 2020 为了对变压器有载分接开关的运行状态进行识别,该研究首先对其运行状态和故障特征进行总结分析,针对分接开关运行过程中产生的振动信号,利用集合经验模态（EEMD）分解为多个固有模态函数分量（IMF）,再经过希尔伯特变换法,结合能量熵提取得到基于时频分析的特征向量。将特征向量输入自适应遗传算法（AGA）优化的BP神经网络模型中进行故障识别,并进行数据仿真,与相空间重构后提取的特征向量（PPDC）进行对比,验证不同网络模型下,所提方法的识别准确率和收敛速度。结果表明,以PPDC故障样本作为模型输入时 ...
曹宏
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, 2018 图像分类问题包含两个重要的部分:特征提取器和分类器.多年来研究人员一直将精力投入到特征表示中,对于分类器却仅进行局部调参.基于一个性能优异的分类器与特征表示对图像分类系统同等重要的思想,提出了基于卷积特征的栈自编码器(stacked autoencoder on convolutional feature maps,SACF)的分类系统,并在数据集CUB-200和VGGflower上进行了实验,对比了SACF与基于卷积特征和多层感知机的卷积神经网络(CNN)分类系统的分类效果 ...
曹冬林 +4 more
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Research on The Internet Credit’s Influence to the Commercial Bank of Our Country [PDF]
, 2016 目前我国网络信贷发展迅猛，已经成为我国金融市场不可忽视的一部分。在整个网络金融对传统金融业产生巨大冲击时，网络信贷作为网络金融领域中最受人瞩目的项目，也同样具有很大的生命力和影响力。商业银行需要重新审视并考虑如何应对这一新生事物，才能在日益全面市场化的金融市场中求得良好发展。 本文以网络信贷对商业银行小微金融服务的影响为研究选题，对中国网络信贷对商业银行小微金融服务的冲击进行了较为全面的研究。 本文首先介绍了网络金融的概念，从网络信贷发展的源头网络金融业的产生和发展说起，阐述了网络信贷发展的背景和现状 ...
王川文
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Gaoya dianqi, 2015 局部放电脉冲具有非平稳特性,采用联合时频域分析比常规的单域分析更能诊断放电的特征。因此,针对现场GIS可能存在的缺陷类型,设计了针板、悬浮和空穴的缺陷模型,提取其在工频电压下局部放电脉冲的Gabor分布特征,并采用BP人工神经网络对特征参数进行训练和测试;同时通过现场110 kV GIS的缺陷的局部放电实测,对放电脉冲Gabor特征分析的有效性进行了研究。结果表明,放电脉冲的时频特征图谱能够得到有效提取,为放电评估提供参考,特征参数的训练识别率和测试识别率较高,利于放电类型的识别。
任重
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