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迈克耳孙干涉光程差分析模型探讨
被引量:
8
1
作者
汪仕元
朱俊
+8 位作者
穆万军
李春秀
谢程锋
王海燕
陈雪芹
樊婷
夏莹
邹宜君
朱传清
《物理实验》
2013年第3期31-34,共4页
根据迈克耳孙干涉中实镜和虚镜不可能绝对平行的客观实际建立了迈克耳孙干涉光程差分析模型,推导出了相应的迈克耳孙干涉的光程差公式,计算等倾干涉和等厚干涉的光程差,完整地描述了迈克耳孙干涉的等倾干涉和等厚干涉及其两种干涉之间...
根据迈克耳孙干涉中实镜和虚镜不可能绝对平行的客观实际建立了迈克耳孙干涉光程差分析模型,推导出了相应的迈克耳孙干涉的光程差公式,计算等倾干涉和等厚干涉的光程差,完整地描述了迈克耳孙干涉的等倾干涉和等厚干涉及其两种干涉之间的过渡关系.
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关键词
迈克耳孙干涉
光程差
等倾干涉
等厚干涉
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职称材料
单摆摆球运动轨迹控制装置
被引量:
2
2
作者
张虹雪
陈雪芹
+9 位作者
樊婷
朱传清
邹宜君
李春秀
谢程锋
王海燕
汪仕元
朱俊
李娟
王维果
《物理实验》
2012年第12期36-38,共3页
设计了单摆摆球运动轨迹控制装置,该装置由摆线指针、摆线定位板组成.使用控制装置可以准确、快速调节单摆的平衡位置和摆动角度,保证摆球在平行于角度尺的铅垂平面内运动.
关键词
单摆
平衡位置
轨迹
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职称材料
基于卷积神经网络的自适应样本加权脑机接口建模
被引量:
2
3
作者
邹宜君
赵新刚
+1 位作者
徐卫良
韩建达
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2019年第6期658-665,共8页
针对脑机接口系统手动提取特征而产生的信息丢失与过拟合问题,建立了一个纯数据驱动的端到端的卷积神经网络模型.同时,为了解决卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)需要大量数据而单人脑电数据量小的问题,建立了一套使用多...
针对脑机接口系统手动提取特征而产生的信息丢失与过拟合问题,建立了一个纯数据驱动的端到端的卷积神经网络模型.同时,为了解决卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)需要大量数据而单人脑电数据量小的问题,建立了一套使用多人数据来建立目标用户模型的方法.通过分析其他人数据对目标个体模型的适应程度,清除那些对于目标模型贡献为负的样本.然后,在CNN网络的训练过程中,使用了一种元学习技术,赋予每一个训练数据一个权值.在训练CNN网络时,每一步网络参数更新之后,元学习器会根据训练集中数据样本对于最终模型的影响,自适应的调整每个样本数据的权值.实验结果表明,所提方法得到了比传统方法更好的分类精度,验证了所提方法的有效性.
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关键词
脑机接口
卷积神经网络
样本加权
原文传递
题名
迈克耳孙干涉光程差分析模型探讨
被引量:
8
1
作者
汪仕元
朱俊
穆万军
李春秀
谢程锋
王海燕
陈雪芹
樊婷
夏莹
邹宜君
朱传清
机构
四川大学物理学院
四川大学材料学院
四川大学电气信息学院
出处
《物理实验》
2013年第3期31-34,共4页
文摘
根据迈克耳孙干涉中实镜和虚镜不可能绝对平行的客观实际建立了迈克耳孙干涉光程差分析模型,推导出了相应的迈克耳孙干涉的光程差公式,计算等倾干涉和等厚干涉的光程差,完整地描述了迈克耳孙干涉的等倾干涉和等厚干涉及其两种干涉之间的过渡关系.
关键词
迈克耳孙干涉
光程差
等倾干涉
等厚干涉
Keywords
Michelson interference
optical path difference
equal inclination interference
equalthick interference
分类号
O436.1 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
单摆摆球运动轨迹控制装置
被引量:
2
2
作者
张虹雪
陈雪芹
樊婷
朱传清
邹宜君
李春秀
谢程锋
王海燕
汪仕元
朱俊
李娟
王维果
机构
四川大学高分子学院
四川大学材料工程学院
四川大学电气信息学院
四川大学物理学院
出处
《物理实验》
2012年第12期36-38,共3页
文摘
设计了单摆摆球运动轨迹控制装置,该装置由摆线指针、摆线定位板组成.使用控制装置可以准确、快速调节单摆的平衡位置和摆动角度,保证摆球在平行于角度尺的铅垂平面内运动.
关键词
单摆
平衡位置
轨迹
Keywords
single pendulum
balanced position
orbit control
分类号
O321 [理学—一般力学与力学基础]
下载PDF
职称材料
题名
基于卷积神经网络的自适应样本加权脑机接口建模
被引量:
2
3
作者
邹宜君
赵新刚
徐卫良
韩建达
机构
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
中国科学院机器人与智能制造创新研究院
中国科学院大学
南开大学
奥克兰大学
出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2019年第6期658-665,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1813214,61773369,61573340).
文摘
针对脑机接口系统手动提取特征而产生的信息丢失与过拟合问题,建立了一个纯数据驱动的端到端的卷积神经网络模型.同时,为了解决卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)需要大量数据而单人脑电数据量小的问题,建立了一套使用多人数据来建立目标用户模型的方法.通过分析其他人数据对目标个体模型的适应程度,清除那些对于目标模型贡献为负的样本.然后,在CNN网络的训练过程中,使用了一种元学习技术,赋予每一个训练数据一个权值.在训练CNN网络时,每一步网络参数更新之后,元学习器会根据训练集中数据样本对于最终模型的影响,自适应的调整每个样本数据的权值.实验结果表明,所提方法得到了比传统方法更好的分类精度,验证了所提方法的有效性.
关键词
脑机接口
卷积神经网络
样本加权
Keywords
brain-computer interface
convolution neural network
sample reweighting
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R318 [医药卫生—生物医学工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
迈克耳孙干涉光程差分析模型探讨
汪仕元
朱俊
穆万军
李春秀
谢程锋
王海燕
陈雪芹
樊婷
夏莹
邹宜君
朱传清
《物理实验》
2013
8
下载PDF
职称材料
2
单摆摆球运动轨迹控制装置
张虹雪
陈雪芹
樊婷
朱传清
邹宜君
李春秀
谢程锋
王海燕
汪仕元
朱俊
李娟
王维果
《物理实验》
2012
2
下载PDF
职称材料
3
基于卷积神经网络的自适应样本加权脑机接口建模
邹宜君
赵新刚
徐卫良
韩建达
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2019
2
原文传递
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