注意力残差网络结合LSTM的EEG情绪识别研究

基于脑电信号的情感识别已成为情感计算和人机交互领域的一个重要挑战。由于脑电信号中具有时间、空间、频率维度信息,采用结合注意力残差网络与长短时记忆网络的混合网络模型(ECA-ResNet-LSTM)对脑电信号进行特征提取与识别。首先,提取时域分段后脑电信号不同频带微分熵特征,将从不同通道中提取出的微分熵特征转化为四维特征矩阵;然后通过注意力残差网络(ECA-ResNet)提取脑电信号中空间与频率信息,并引入注意力机制重新分配更相关频带信息的权重,长短时记忆网络(LSTM)从ECA-ResNet的输出中提取时间相关信息。实验结果表明:在DEAP数据集唤醒维和效价维二分类准确率分别达到了97.15%和96.13%,唤醒-效价维四分类准确率达到了95.96%,SEED数据集积极-中性-消极三分类准确率达到96.64%,相比现有主流情感识别模型取得了显著提升。

卷积神经网络结合子域适应的低采样率肌电手势识别

为了提升模型识别低采样率肌电手势的性能,提出新的识别方法.通过信息扩展层对预处理后的低采样率肌电信号信息进行扩展,增强关键特征的表示.在特征提取网络中,利用子域适应网络提取源域与目标域中的域不变特征后进行域不变特征分类.使用NinaPro数据库中的DB1和DB5子数据库对所提方法进行评估.实验结果表明,所提方法识别53种和52种手势的最高准确率分别为90.89%(DB1)、89.90%(DB5)和82.01%(DB1)、77.07%(DB5),能够降低电极移位、肌肉疲劳、皮肤阻抗的变化和肌肉相对电极的相对运动等因素对低采样率肌电手势识别的影响.

基于注意力残差网络的特征肌电图手势识别

基于表面肌电信号的手势识别方法效果欠佳,提出一种信号的特征样本构造方法和注意力残差网络(ARN),用于识别NinaproDB1中的23类功能性抓握手势.样本构造过程中利用巴特沃斯滤波器对表面肌电信号进行一阶1 Hz低通滤波,去除噪声干扰并保留通频带和过渡带信号;用时间窗截取滤波信号生成表面肌电图;计算信号平均绝对值、方差和波长特征,融合生成特征肌电图.引入注意力机制和残差连接改进卷积神经网络,搭建ARN用于手势识别.将特征肌电图样本输入ARN,在测试集中的手势识别准确率为86.87%,证明构造的信号特征样本结合ARN识别实用手势的有效性.

云南省安宁市老年人不同中医体质与高血压患病情况分析

目的:调查老年人中医体质分布情况,探讨66~90岁老年人不同体质与高血压患病情况的关系。方法:选取2021年1月—2021年12月云南省安宁市老年人健康体检数据,从中筛选出、依据中医体质分类判定表辨识出的体质标准和测量高血压数据2 014条。采用单因素方差分析不同体质与性别、年龄及高血压患病情况的关系。结果:老年人平和质体质占28.6%,阴虚质占28.2%。痰湿质、血瘀质老年人高血压患病率比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:老年人体质类型主要以平和质和阴虚质为主;与血压正常老年人相比,痰湿质、血瘀质型老年人患高血压概率更高。

基于概念分层的个性化推荐算法

协同过滤算法(collaborativefiltering)目前较为成功地应用于个性化推荐系统中,但随着系统规模的扩大,面临很严重的稀疏性问题,制约了推荐效果。文中提出概念分层的方法对用户项矩阵进行改进,同时使用交易数据和点击流数据,将相似用户选择项与多层次关联规则推荐项相结合,在稀疏数据集上表现出较好的性能。

电子商务个性化产品推荐策略研究

随着电子商务的发展,个性化产品推荐成为其中不可缺少的重要部分。分析了个性化产品推荐系统的重要作用和实现步骤以及相应的技术方法;根据产品和客户特性提出了相应的推荐策略,初步设计和分析了各类推荐系统的构建和工作方法,最后指出了目前推荐系统中存在的问题和未来发展方向。

基于微状态方法的癫痫脑电信号识别研究

癫痫发作时脑神经元异常放电,严重危及人的生命,准确识别癫痫脑电信号对癫痫诊断具有重大意义,对此使用微状态分析法对癫痫脑电信号进行识别研究。各选取11名癫痫患者和健康人,计算癫痫发作、癫痫未发作和健康人脑电微状态的传统特征(出现频率、平均持续时间、覆盖率和转移概率)、Hurst指数、动态特征(ACF和AIF),进行差异性分析并使用SVM进行分类。在1 Hz~40 Hz频段,癫痫发作和健康人、癫痫发作和癫痫未发作、癫痫未发作和健康人的传统特征、Hurst指数、动态特征均有显著差异,三种特征融合的准确率分别为99.9%、96.3%、96.3%,均高于其他频带(delta、theta、alpha、beta和gamma)的准确率。癫痫脑电微状态特征能被准确识别,1 Hz~40 Hz频段多参数特征融合能有效提高分类准确率。

试论高校计算机基础课程与学生信息素养的培养

文章从高校计算机基础教学要培养学生信息素养的任务出发，分析了信息社会中信息素养的概念和内容及当前高校计算机基础教学的现状与问题，提出了由高校计算机基础课培养学生信息素养的具体方法。

一种基于改进人工蜂群算法优化支持向量机的睡眠呼吸暂停检测方法

目的睡眠呼吸暂停综合征(sleep apnea syndrome,SAS)是由于睡眠时上气道通气不畅或堵塞引起的呼吸暂停或低通气,严重影响人类健康和生活。目前的检测方法是多导睡眠仪,检测过程较为复杂,影响患者正常睡眠。为此本文提出了一种针对血氧饱和度信号的引入交叉变异的全局混沌人工蜂群(cross global chaos artificial bee colony,CGCABC)算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)的SAS检测方法。方法从数据集ISRUC-SLEEP中提取25名SAS患者整晚8 h的脉搏血氧饱和度数据,经预处理后对每段数据计算5种非线性特征,包括近似熵、模糊熵、信息熵、排列熵和样本熵。比较发病片段信号特征和未发病片段信号特征之间的差异,使用CGCABC算法优化的SVM模型进行分类检测,并与人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法、粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法、麻雀搜索(sparrow search,SS)算法优化SVM模型的检测结果进行对比。结果使用CGCABC算法优化的SVM模型在准确率、特异度、敏感度以及收敛时间上均有较好的效果,优于ABC算法、PSO算法和SS算法优化SVM模型的检测。结论本文提出的方法对SAS这一疾病的识别和检测具有重要价值,在医疗领域上具有广泛的应用前景。

青海某矽卡岩型铁多金属矿工艺矿物学研究

采用MLA(Mincral Libcration Analyzcr)、显微镜下研究、化学多元素分析及电子探针等手段对青海某矽卡岩型铁多金属矿进行了详细的工艺矿物学研究。研究结果表明:该矿石含Cu 0.42%,Zn 0.38%,Fe35.11%。铜主要以黄铜矿形式存在,铁主要以磁铁矿形式存在,锌主要以闪锌矿形式存在,其嵌布粒度都存在粗细不均匀,-0.02 mm粒级分布率均高达20%以上。铜、铁、锌矿物嵌布关系复杂,与其他矿物紧密接触,分离较困难。此外,脉石矿物多为蛇纹石、绿泥石等易泥化层状硅酸盐类脉石矿物,也对选矿带来不利影响。

基于图像形态学的棉花异纤识别算法

介绍了一种利用图像形态学来处理棉花异纤图像的方法。首先在HSV模型下,采用全局阈值分割和边缘阈值分割相结合的方法来提取异纤,极大地提高了异纤的识别精度。然后再用图像形态学中的全方位腐蚀与膨胀对分割后的图像进行处理,使得异纤图像连续清晰,最后对异纤定位并予以清除。

基于多特征融合的睡眠分期

目的为了有效实现睡眠自动分期,对睡眠障碍等相关疾病的诊断提供更多依据,本文提出了一种基于多特征融合的睡眠分期方法。方法数据来自ISRUC-Sleep数据库,首先对10名健康受试者和10名睡眠障碍患者的脑电(electroencephalogram,EEG)信号计算3种特征——样本熵、小波包能量和去趋势波动。然后采用支持向量机(support vector machine,SVM)构建睡眠分期模型,并验证该模型的准确性。此外,为了进行比较加入心电(electrocardiogram,ECG)和肌电(electromyogram,EMG)通道。结果健康受试者和睡眠障碍患者睡眠分期的准确率分别达到87.4%和86.3%。结论基于多特征融合的睡眠分期方法能够有效地提高睡眠分期的准确率。

青海某难选含金铁矿石选矿工艺试验研究

青海某含金铁矿石金品位2.87 g/t、全铁品位30.67%,金嵌布状态复杂,回收难度较大,且磁铁矿与黄铁矿、磁黄铁矿等嵌布关系紧密,解离难度大,影响铁精矿质量。针对矿石性质,采用原矿浮选金—弱磁选铁—铁精矿反浮选脱硫—磁选尾矿环保型浸金剂浸出工艺流程,金总回收率可达84.46%,伴生组分银回收率为89.26%,铁精矿全铁品位64.15%、全铁回收率67.63%,实现了矿石中金、铁及伴生组分银的综合回收。

基于多通道的睡眠呼吸暂停检测

目的为了提高检测性能和验证不同生理信号对睡眠呼吸暂停的检测结果,本文提出一种信号叠加和通道相加检测睡眠呼吸暂停的方法。方法首先对100例睡眠呼吸障碍患者的心电(electrocardiogram,ECG)和脑电(electroencephalogram,EEG)信号通过小波阈值方法进行预处理,其次进行通道相加和信号叠加,然后通过Relief特征选择算法对30个特征进行分析,最后采用支持向量机(support vector machine,SVM)构建睡眠呼吸暂停分类模型,并验证该模型的准确性。结果实验结果表明,通道相加和信号叠加时睡眠呼吸暂停检测的最高准确率分别为96.24%和96.18%。结论ECG和EEG两种信号叠加和通道相加的方法均可提高睡眠呼吸暂停检测结果,且X2(ECG)和C3-A2(EEG)通道相加检测结果最好。

基于Web的在线答疑系统设计与实现

基于 WWW方式的网络远程教学是远程教育中的主要发展模式。它提供了一系列网络辅助课程教学的功能 ,在线答疑即是其中重要的一个部分。在线答疑系统的建设 。

青海某低品位金矿石选矿试验研究

青海某砾岩型低品位金矿石金品位仅0.51 g/t,矿石氧化程度较高,金矿物主要为银金矿,且粒度微细。根据矿石性质,进行了浮选、摇床重选、尼尔森重选、全泥浸出4种工艺流程探索试验对比。结果表明:环保浸金剂全泥浸出工艺适宜处理该矿石;采用浮选、摇床重选、尼尔森重选工艺,金回收率较低,最高仅为10.72%。在最佳试验条件下,采用环保浸金剂全泥浸出工艺,可获得金浸出率80.94%的较好指标。

一种低成本的图像采集方法

介绍了一种利用C51单片机直接读取图像的方法,详细说明了图像传感器OV5017的参数设置和接口电路,与C51的接口设计成I/O方式,简化了电路。采集图像时,只采集一帧图的一部分,极大地减少了图像的数据量。

大学计算机基础课程教学模式改革的探讨

本文从分析大学计算机基础课程的目的和要求出发,提出了在教学当中存在的几个问题,并逐一给出了解决方法。

金矿浮选尾矿综合回收试验研究

青海某金矿浮选尾矿含金0.62 g/t,具有较大的回收利用价值。物相分析结果表明,金主要以游离自然金和碳酸盐包裹金形式存在。氰化钾是一种氰化浸金剂,绿金是一种环保浸金剂,硫脲是一种非氰化浸金剂。本文使用这三种浸金试剂进行尾矿浸金试验。研究结果显示,使用硫脲的浸出效果最好,金浸出率可达74.88%,浸渣金品位为0.16 g/t;使用氰化钾与绿金的金浸出率均可达64%左右,浸渣金品位为0.22 g/t左右,综合回收效果较好,可为实现该金矿浮选尾矿的综合回收利用提供技术参考。

一种基于组播技术的多媒体通信系统设计

组播技术通过路由器复制和分发数据包,在一对多的群组通信中降低了带宽需求,减少了资源占用。本文使用组播技术承载多媒体通信业务,设计出一种高效的大规模音视频通信系统。