脑控:基于脑-机接口的人机融合控制

近年来,一类被称之为脑控的新型控制系统发展迅速,这是一种基于脑-机接口(Brain-computer interface,BCI)的人机融合控制系统,也是一种基于人的意念和思维的控制系统.脑控系统已被成功应用于残疾人的生活辅助、中风病人和损伤肢体的康复训练、操作员状态的实时监控、游戏娱乐和智能家居等广泛的领域.本文在简要介绍了脑控的研究背景、基本原理、系统结构和发展概况的基础上,着重对脑电信号(Electroencephalogram,EEG)模式、控制信号转换算法和应用系统研究等主要问题的研究现状,进行了较为详细的论述和分析,并探讨了进一步研究的方向和思路.最后对脑控的未来发展方向和应用前景进行了分析和展望.

听觉脑-机接口的智能机器人控制系统

脑-机接口系统普遍存在控制命令单一、控制效率低和控制负担重等问题.通过改进控制目标的功能或加入智能化模块可以从一定程度上改善这个问题;但这方面的研究工作相对较少.如何针对残疾人的实际情况,研究智能控制与脑-机接口系统的有效切合点,是脑-机接口系统智能化的关键所在.本文针对视觉缺陷残疾人,提出一种结合机器视觉功能的听觉脑-机接口系统,将机器人自动视觉搜索,目标智能识别与听觉脑-机接口系统相结合,利用听觉脑-机接口系统向机器人发出简单人名指令,机器人将根据指令自动搜索识别,实现目标的自动跟踪.在一定程度上弥补视觉损伤病人在日常生活中的缺陷,也为脑-机接口的智能化提供了一个依据.

论可拓控制

论可拓控制王行愚，李健（华东理工大学·上海，２００２３７）１引言近年来，关于物无分析的理论和方法，曾引起学术界的兴趣和重视．它是由蔡文先生建立和发展的崭新理论［１］．这一理论试图从事物矛盾转化的形式入手，为人脑的“出点子，想办法”打开一条新的研究途径...

在虚拟与现实之间——自动化若干发展方向刍议

针对自动化发展中存在的一些看法进行了分析和讨论 ,并对今后的发展提出了意见 .结合作者的相关研究工作 ,重点论述了网络空间中的控制问题和基于脑波信号的人机合作控制等新的发展方向 .

《矩阵理论》教学实践的体会

矩阵是一种广泛应用的数学理论,它已经成为研究现代工程技术必不可少的数学基础。对于如自动控制专业的工科研究生,他们在大学本科期间所学的矩阵知识,已日盆显得不能满足实际的需要。为此,从1985年起,在工业自动化专业的研究生中,专门开设了《矩阵理论》课程。二年多来,这门课的教学在探索中前进,取得了一定的成效。

推进联合共建办学 加强科研基地建设 开辟培养高质量研究生的新路

推进联合共建办学加强科研基地建设开辟培养高质量研究生的新路王行愚我国正处在从计划经济向社会主义市场经济转轨的关键时期，国民经济和社会发展日新月异，这就向高等教育的发展提出了更高、更新的要求。正如江泽民总书记所指出的，“当前教育一要全面适应现代化建设对...

关于现代大学办学理念的若干思考

现代大学已经从社会的边缘走进社会的中心,育人是大学的天职,开放是必然的趋势,产学研结合是学校发展基本之路,创新是人才培养的基点。

实施“人才强校”战略 加快高校人才队伍建设

目前 ,人才竞争日趋激烈 ,人才资源已成为第一战略资源。大力实施“人才强校”战略 ,加快人才队伍建设是高校面临的一项艰巨任务。华东理工大学主要着手以下几方面的工作 :更新观念 ,拓展人才资源优势 ;创新制度 ,优化人才成长环境 ;海纳百川 ,加强人才国际交流 ;着眼未来 ,重视中青年人才引进、培养和使用 ;张弛有度 ,注重可持续发展。

时滞系统控制问题块脉冲算子解的收敛性

本文给出了一种基于块脉冲算子的离散逼近格式.应用这种逼近格式,可以获得时滞非线性最优控制问题的块脉冲级数解.本文证明了这种块脉冲级数解将收敛于这类问题的精确解,并具有一阶收敛速度.

实践“三个代表” 创新教育理念

在我国高等教育改革和发展的过程中 ,只有以“三个代表”重要思想为指导 ,创新教育理念 ,才能解决改革发展中的各种问题。

系统辨识的若干新动向

进入80年代以来,系统辨识的发展面临新的复杂形势。一方面,由于鲁棒控制的出现,使得自适应鲁棒控制成为研究的新“热点”,相比之下,辨识本身的研究显得缺乏生气。曾一度使人有过一种模糊的感觉:系统辨识正面临困境。另一方面,也正是在此期间,一些过去曾一度认为是“陈旧的”课题,如连续系统辨识,又以新的面貌出现,愈来愈引人注目。事实上,在过去的十年中,系统辨识正处于挑战和危机共存,新老交替发展的形势。本文将以作者对近十年来系统辨识发展状况的认识和多次参加IFAC辨识会议的观感为基础,探讨由内因和外因所产生的若干新动向。

基于KPLS的网络入侵特征抽取及检测方法

从特征抽取的角度研究提高入侵检测性能问题,提出应用核偏最小二乘(KPLS)进行入侵特征抽取和检测的方法.其优点在于KPLS能非线性地抽取输入特征的多个正交分量,并保持与输出类别的相关性,可同时完成入侵特征抽取和判别.将该方法应用于基于Linux主机的入侵检测实验,取得了比SVM和KPCR等方法更好的效果.

入侵检测技术评述

入侵检测是保护信息系统安全的重要途径 ,本文对近年来入侵检测技术的分类、发展与前景作了较为详尽的评述。并提出了与软计算相结合后形成的智能化入侵检测方法的技术发展方向。

采用贝叶斯–克里金–卡尔曼模型的多风电场风速短期预测

精确的短期风速预测对可靠安全的电力系统运行很重要。传统的预测方法没有考虑空间相邻风电场的信息。然而,多个风电场的风速在时间和空间上是相关的。该文给出了一个采用贝叶斯克里金卡尔曼模型的短期风速预测方法。由主克里金函数构成的空域结构使用贝叶斯层次结构进行建模,同时应用状态空间模型对时域动态性进行建模。采用计算速度更有效的变分贝叶斯方法来逼近推断和学习模型参数。在公开的多风电场数据集上评估提前1h的风速预测性能,与持续预测算法进行比较的结果显示了该文提出的方法在均方根误差评价指标上的改善。

基于PCA和KPCA特征抽取的SVM网络入侵检测方法

提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法,应用主分量分析(PCA)和核主分量分析(KPCA)抽取入侵特征,再应用支持向量机(SVM)检测入侵。其中PCA对输入特征做线性变换,而KPCA通过核函数进行非线性变换。利用KDD 99数据集,将PCA-SVM、KPCA-SVM与SVM、PCR、KPCR进行比较,结果显示:在不降低分类器性能的情况下,特征抽取方法能对输入数据有效降维。在各种方法中,KPCA与SVM的结合能得到最优入侵检测性能。

一种基于进化神经网络的入侵检测实验系统

参照MITLincoln实验室的入侵检测实验方案,建立了一个基于Linux主机的入侵检测实验环境,提出了相应的入侵特征选择方案,并应用进化神经网络检测入侵,实现了对多种攻击的实时特征抽取及检测。实验表明:系统设计合理,特征抽取及检测方法有效,能较好地检测已知和未知入侵。

基于BPSO-SVM的网络入侵特征选择和检测

采用改进的二进制粒子群优化进行入侵特征子集选择,粒子群中每个粒子代表一个选择的特征子集,结合支持向量机使用该特征子集所对应的数据集进行分类,正确分类结果作为该粒子的适应度,通过粒子群优化实现最优入侵特征选择。改进的BPSO方法中通过引入粒子群依概率整体变异来避免陷入局部最优,同时采用粒子禁忌搜索列表来扩大粒子搜索范围和避免重复计算;SVM中采用基于粒度的网格搜索来获得最优核参数。最后用KDD 99标准数据集进行实验研究,结果表明该方法能获得满意的检测效果。

一种Windows主机入侵检测实验系统

针对广泛使用的Windows平台,建立了一个基于主机的入侵检测实验系统。在深入分析Windows主机的安全特性的基础上,利用安全日志、系统日志、性能日志及文件完整性校验、注册表等多种信息,提出了18项入侵检测特征,并利用支持向量机建立入侵检测器,实现了对多种攻击的检测。实验结果表明,特征选取合理、检测方法有效。

基于VC++的OpenGL三维动画仿真及场景漫游的实现

介绍了基于VisualC++编程环境及OpenGL图形标准的三维物体运动仿真及场景漫游系统的开发方法。并且以一虚拟导弹按照抛物线飞行并击中目标靶后爆炸为例,详细讨论了如何解决三维动画仿真及场景漫游的一些关键技术,如场景的建模,蓝天白云的模拟,目标靶的绘制,导弹实体的绘制及运动控制,视点漫游技术的实现等。

PSO-ε-SVM的回归算法

回归支持向量机的ε不敏感损失函数的参数寻优是一个重要的问题,它与支持向量机的行为特性有紧密关系。本文给出了一种基于粒子群优化算法的、对ε不敏感损失函数的ε参数寻优的方法,仿真结果表明:采用基于粒子群优化算法的寻优方法寻找ε参数,需要重复训练回归支持向量机模型的次数明显小于格点搜索方法,节省了大量的时间并且能找到较优的ε值。