基于双子空间PCA降维的脑力负荷分类

人类社会至今的飞速发展使得大量体力劳动被机械工程替代,工作者的任务重心也从体力劳动逐渐转变为脑力劳动,对操作者脑力负荷进行实时评估以增强工作效率在当下有着重大意义。目前人类对于脑力负荷评估共有3种方式,有研究表明,采用生物电信号进行脑力负荷分类效果较其余两种方法更客观。但脑电信号经过特征提取后维数极高,所需数据量和运算量巨大,需要对其进行降维。目前降维方面最广泛运用的两种算法为主成分分析(principal component analysis,PCA)和线性判别分析(linear discriminate analysis,LDA)。针对PCA的非监督性和LDA的特征冗余敏感性,提出一种二分类下基于双子空间主成分分析的降维算法,分别对不同类别的训练集数据进行主成分分析,并将所有训练集数据映射到生成的空间中,再次进行PCA-LDA降维,以此提高降维后数据的可分性。实验结果表明,双子空间PCA-LDA降维算法在二分类任务下测试集精度整体高于单子空间PCA-LDA算法,以此为脑力负荷分类领域和高维数据降维领域提供了新思路。

基于验证集辅助的脑电信号包裹式降维

当今时代信息技术的高速发展促使人们对人机交互领域投以更多的目光,随时监测操作者脑力负荷情况并依此对操作者的任务工作量进行调整,在当下有着重要意义。有研究表明,脑电信号功率谱密度对于脑力负荷分类任务较为适用,但脑电特征维数较高,极易出现维度灾难。目前机器学习中降维方面应用最广泛的算法为主成分分析(principal component analysis,PCA),针对主成分分析在脑电信号分类上的不适应性和支持向量机(support vector machine,SVM)对特征间关系的敏感性,提出了基于PCA-SVM与逐阶枚举法的包裹式降维方法,在特征工程阶段引入固定验证集概念辅助包裹式降维,以验证集精度为指标调整特征工程方案,以此提高数据降维后的可分性。由于引入了监督学习概念,实验结果表明,基于PCA-SVM与逐阶枚举法降维过后的数据分类精度要普遍高于只依靠传统PCA的降维方式,以此为高维生物电数据降维提供了新思路。

基于样本选择的跨被试脑力负荷识别

人体的脑力负荷状态与人机操作工作时的工作效率、人力资源分配以及事故的发生等息息相关,因此研究操作人员的脑力负荷状态具有重要意义。为了解决现有脑力负荷识别方法由于训练集中样本数量过少导致分类效果较差的问题,提出了一种基于样本选择的跨被试脑力负荷识别方法。首先,将其他被试的脑电数据作为训练集,参考目标被试的少量历史数据对训练集中的特征数据进行样本选择,实现减少样本数量的同时减少训练集和测试集之间的域差异;其次,再通过主成分分析对样本选择后的自适应训练集和目标被试测试集特征进行特征降维;最后,用自适应训练集主成分建立支持向量机分类模型识别测试集样本的脑力负荷状态。结果表明,该方法可以在提高分类效率的同时提高分类精度,实现快速、准确的脑力负荷状态识别。

基于OpenGL的喷砂模拟程序教学与实验测试方法研究

将OpenGL和GDI技术应用于风洞喷砂计算机模拟技术研究,在传统的粒子系统建模方法的基础上,建立了适合砂尘粒子系统的数学模型,并利用分区绘图的方法进行了GDI绘图和OpenGL的喷砂动画绘图,取得了较好的效果,既降低了使用及维护成本,又增强了风洞喷砂系统流程的可视性,可应用于飞行器砂尘风洞测试中喷砂模拟实验测试与教学。

结合空天技术前沿的“高等工程热力学”教学方法探索

“高等工程热力学”是工程热物理及热能工程专业研究生的必修课之一。在航空航天类院校开展“高等工程热力学”课程教学,对高等工程热力学基础理论和专业知识进行系统讲授的同时,需要紧密结合航空航天技术发展前沿,培养学生的学习兴趣,增强其学习动力和主动性。通过对“高等工程热力学”课程教学现状进行分析,指出了目前存在的“重知识,轻能力”的问题。针对上述问题,从教学方法、教学实践方面给出了结合航空航天技术发展前沿的“高等工程热力学”课程教学改革实施方案,并对某教学实例进行细致分析,切实提升教学质量。

执飞任务中剩余脑力负荷量化评估模型

为评估飞行员在执飞任务中的脑力负荷,建立了基于任务需求负荷(TDL)和人员负荷能力(SWC)的脑力负荷量化评估模型,并据此提出剩余脑力负荷(SMWL)和脑力负荷占用率(ORMWL)的评估方法。采用信息熵法对信息显控界面上的信息量进行量化。基于多属性任务组(MATB)平台设计的执飞情境实验,对15名被试人员在不同任务水平下的脑力负荷状态进行评估,以验证所建模型的有效性。结果表明:SMWL模型方法的脑力负荷值与NASA-TLX主观量表值存在显著相关性。此外,任务水平的增加对人员的脑力负荷值有显著的U型影响。因此,通过所建模型,基于SMWL和ORMWL的概念,可以对飞行员执行飞行任务时的脑力负荷进行实时、定量的评估,为脑力负荷的量化提供了一种新的思路。

近焦窄带成像内镜下胃炎分类判断胃幽门螺杆菌感染及病理的价值

目的探讨近焦窄带成像内镜下胃炎分类判断胃幽门螺杆菌(Hp)感染、胃黏膜慢性炎症、活动性及萎缩性病理诊断的价值。方法选取2021年4月至2022年3月在柳州市妇保健院行胃镜检查并同时行病理活检且年龄≥18岁的439例受检者为研究对象。根据近焦窄带成像模式下胃体下部小弯侧胃炎分类及Hp检测结果、胃黏膜病理,分析近焦窄带成像内镜下胃炎分类与Hp感染及胃黏膜病理状态的相关性。结果B-0-1、B-2-3、A-1-2型Hp感染率分别为57.63%、92.59%和95.65%,B-2-3、A-1-2型胃黏膜Hp感染率明显高于B-0-1型(P<0.0167),但B-2-3、A-1-2型胃黏膜Hp感染率两者之间差异无统计学意义;在胃黏膜慢性炎症及活动性方面,B-0-1、B-2-3、A-1-2型严重程度依次递增(P<0.0167);在萎缩病变的判断上,A-1-2型对胃黏膜萎缩的判断有很高的诊断效能,与B-0-1、B-2-3型差异有统计学意义(P<0.0167)。结论近焦窄带成像内镜下根据胃炎分类判断Hp感染及病理状态具有较高的准确性。

基于人机环专业微课题的“科研课堂”教学模式探讨

为适应新工科建设背景下本科生科研创新能力的培养需求,北京航空航天大学组织开展了“科研课堂”课程的试点建设工作。以基于人机环专业微课题的“科研课堂”为例,探讨了微课题的设计思路、科研创新能力的培养模式,以及基于OBE理念的考核机制。教学实践表明课程学习有助于学生强化科研意识、锻炼科研技能、提升实践创新和协作交流能力。采用OBE考核机制促进了学生成果总结和表达能力的提升,产出了较好的实质性研究成果。作为一门科教融合的小班研究型教学课程,“科研课堂”的建设为本科生科研素养与实践创新能力的培养提供了一种切实可行的新思路。

急性白血病合并感染123例临床分析

目的了解急性白血病(acute leukemia,AL)患者并发感染的临床特征。方法回顾分析123例AL患者并发感染的患病率、影响因素、细菌谱及在常规抗感染治疗基础上并用粒细胞集落刺激因子(G-CSF)对疗效的影响。结果AL患者并发感染的患病率为94.3%,革兰阴性(G-)杆菌占42.4%,革兰阳性(G+)球菌占49.2%,真菌占8.4%;血培养G-杆菌以大肠埃希菌及铜绿假单胞菌为主;感染主要与患者中性粒细胞绝对值(N)降低有关;AL患者并发感染总死亡率为6%,发生肺部感染及败血症的患者病死率增高,而使用G-CSF的病死率较低。结论Al患者是并发感染的高危人群,影响因素主要是N减少,在合理使用抗生素治疗的基础上加用G-CSF有助于提高抗感染的疗效。

高速飞行器空气涡轮发电系统仿真与评估

针对高速飞行器的高空发电问题,提出了一种以高温高压的冲压空气作为工质的预冷-两级膨胀的空气涡轮发电系统。采用理论分析计算与软件模拟仿真计算相结合的方法,建立了高速飞行器空气涡轮发电仿真模型,对空气涡轮发电系统进行性能分析,并采用起飞总质量法对发电系统进行评估分析。结果表明,高速飞行器在飞行高度30 km和飞行马赫数为6的飞行条件下,发电系统所需冲压空气0.0945 kg/s,在换热器处与JP-7燃油充分换热,使得涡轮前冲压空气温度降低至1196.36 K,保护涡轮不受高温损伤,同时发电系统可以稳定输出28.2 kW电量供用电系统及用电设备使用,此外,经换热后的燃油进入发动机,在很大程度上提高了系统的经济性。

预估Fuzzy-PID在中央空调控制系统中的应用

电加热常作为中央空调的末端设备置于被调节房间风道入口处 ,微调加热以提高温度控制精度 ,为此提出一种电加热温度控制方法 ,采用预估Fuzzy PID复合控制算法 ,通过对加热功率的调节进行闭环控制 ,实现控制点温度的稳定控制 .新的控制算法结合了smith预估控制、Fuzzy和PID控制器的优点 .在MATLAB环境中仿真预估Fuzzy PID控制中央空调末端电加热 ,结果表明该控制方法能提高温度稳定性并降低能耗 ,控制精度达到± 0 .1℃ .

分布式计算模式及其软件开发包

提出了一种基于RPC的分布式计算模式.通过引入服务器端的RPC和应用相关的数据服务器,实现了开放、灵活的计算子任务划分和分派.该分布式计算模式使用对象串行化技术,使应用程序对象在网络上传输并可跨平台运行.支持同步、异步的通信模式,缓解了网络延迟带来的不必要的等待,提高了应用程序的运行效率.支持子任务间进行递归的调用,降低了应用开发难度.用JAVA语言实现了与分布式计算模式相应的开发包供分布式应用程序开发使用.

基于人体热调节模型的民机座舱热舒适性分析

民机座舱热舒适性研究对我国研制的大型飞机市场竞争力具有重要意义.在舒适性研究中人体热模型的合理性是影响舒适性分析与评价的关键.在开展的有限空间人员热特性实验测试基础上,建立了一种具有热调节行为的人体热模型,将人体复杂传热过程抽象为高温核心区、血液灌注区和等效组织区三者间热传递,很好地克服了常规定壁温或定热流密度人体模型的局限性,计算结果与实验结果吻合较好.将该模型结合文中提出的无迭代PMV(Predicted Mean Vote)热舒适性方程,在保证计算速度的前提下,可实现高人员密度的民机座舱舒适性分析.仿真结果表明:该方法既能够满足复杂空间的计算速度要求,又能较准确地体现人体生理热调节过程,仿真结果可靠性高.

电加热模糊PID控制及仿真研究

提出了一种电加热温度控制方法,它采用Fuzzy-PID复合控制算法,通过对加热功率的调节进行闭环控制,实现了控制点温度的稳态控制。在MATLAB环境中以中央空调末端电加热为例,进行模糊PID控制方法仿真。结果表明该控制方法提高了温度稳定性、降低了能耗、抗扰动性好,控制精度达到±0.1℃。

并行文件系统集中式元数据管理高可用系统设计

本文针对并行文件系统集中式元数据管理存在单一失效点的问题,设计了一种双元服务器高可用系统。通过元数据镜像生成冗余副本,保证了元数据的可靠性;通过故障屏蔽,实现了对客户端的连续服务。所有功能都是用内核模块来实现,因此对用户是完全透明的。最后,本文阐述了各个模块的实现,并对该系统进行了可靠性分析。

基于HOG特征的脑电地形图分类算法研究

脑电地形图(Brain Electrical Activity Mapping,BEAM),是一种先进的研究脑功能和临床诊断的重要手段,既能进行病理诊断又可进行功能诊断,具有较高的敏感性。通过BEAM判断人在不同高低负荷下的疲劳情况并进行有效分类,能最大程度避免高危从业人员的危险发生。目前,大多数脑力负荷分类方法只是简单地利用脑电信号的四种频段特征进行分类,但分类效果并不理想。在此基础上,提出将脑电信号可视化分析,构建脑电地形图,并将方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征应用到BEAM分类中。BEAM是根据各频段功率谱密度值用不同颜色表示的球面头皮展成的平面图形,所以针对BEAM的分类研究是基于图像浅层特征的,而HOG正是图像处理中一种简单有效的浅层特征描述符。在BEAM中,HOG能有效地提取各脑功能区的边缘结构特征,并且能提取到地形图表象和形状的方向分布。首先将采集到的脑电信号进行预处理后,选择三频段脑电特征构建BEAM,进行HOG特征提取及分类任务,并与其他算法进行对比。得到的脑电地形图分类结果表明,提取HOG特征的BEAM分类精度最高,明显好于其他研究算法。

热介质直埋管道周围温度场仿真研究

本文针对地下直埋管道,在分析大气季节性周期变化对其传热影响的基础上,建立传热数学模型,并采用数值计算方法求解出在季节性温度变化影响下的输送热介质直埋管道周围温度场,进而计算出管道随季节变化的散热情况。该数学模型充分考虑了大气温度季节性变化及大地本身恒温层对输送热介质直埋管道传热的影响,把无界域化为有界域,同时在计算时考虑管道周围土壤发生热物性非均匀等因素,从而大大提高了计算结果的精确度。经过与实测温度场数据值相比较:该数学模型建立基本正确,符合实际工况,精确性较高。

飞行器舱室突发污染源定位及强度估计方法研究

诸如载人航天器及大型民机等飞行器密闭微环境,随着人员停留时间的延长,舱室空气污染问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素,所以迫切需要开展突发不确定污染源定位及散发强度辨识方法研究,以提高主动应对突发污染的能力。提出采用敏感性分析算法实现突发污染源定位及散发强度估计,还分析了不同位置处的传感器可辨识区域,以确定最优传感器布置策略。上述研究能够实现污染源散发特性的快速准确辨识,为主动应对污染事故提供依据。仿真结果证实了该算法的有效性。

广域存储虚拟化的数据访问控制模型研究

分析了传统的单域分布式存储服务中几种常用的访问控制模型 .针对广域存储虚拟化的需求 ,指出传统模型的不足之处 ,进而引出了存储服务点的概念 .提出通过使用存储服务点结合基于票据的访问控制的形式来实现广域范围类的单一用户身份认证并提高存储服务的效率 .在此基础上 。

数据网格环境下的一种动态备份模型

在常见的层次拓扑结构的数据网格环境中提出一种动态备份模型 ,实现了备份的自动创建、删除和更新 ,优化了备份的放置策略 ,并为用户数据访问自动选择文件或备份服务 .