基于Attention-ConvLSTM的出租车需求预测研究

准确合理的出租车需求预测能平衡乘客出行需要且缓解城市交通拥堵,但出租车需求是动态的,它会随着时间的周期性和空间的相关性变化而变化。使用神经网络的出租车需求预测模型广受关注,但目前大部分模型对需求数据的时空间特征提取有效性不足,缺乏筛选数据特征的能力,使得预测结果不够贴合现实情况。对此,本文提出AttConvLSTM预测模型。首先通过k-means聚类和Granger因果关系检验寻找与检验时空相关性,再结合影响需求的气候和节假日等外部因素,运用卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)融合注意力机制捕获及评估时空间特征,对特征进行选择性注意,从而提高预测结果的精度与可靠性。最终选取纽约市出租车需求数据进行实验,结果表明该模型相比多种知名基线模型表现出更高的准确度和稳定性。

基于图可解释网络的软件错误定位

软件错误定位技术旨在通过挖掘程序与测试用例执行数据,提升定位准确性;针对SBFL技术过于依赖二进制覆盖信息的问题,提出一种基于图可解释网络的软件错误定位方法,将测试执行转化为图结构,利用图注意网络建模深度挖掘代码片段隐含的信息及其相互关系,并采用强化学习思想对图注意力网络学习后的决策过程进行解释,从而确定关键节点,缩小错误定位范围;实验的场景设立在Defects4j数据集的5个项目进行,并与SBFL及未经过解释的深度学习方法进行了对比;结果显示,基于图可解释网络的定位方法在Top-1、Top-3和Top-5指标上分别提升了7.26%、7.56%和9.96%,EXAM指数也提升了8.98%,显著优于其他方法。

儿童期自限性局灶性癫痫睡眠期持续棘慢波激活损伤注意网络功能

目的研究儿童期自限性局灶性癫痫(self-limited focal epilepsies,SeLFE)脑电图合并睡眠期持续棘慢波激活患儿的注意网络功能特征。方法运用注意网络测试(attention networks test,ANT),对SeLFE组(n=54)和健康对照组(n=55)进行ANT,收集ANT参数与非快速眼动睡眠期(non-rapid eye movement,NREM)的脑电图棘慢波指数(spike and wave index,SWI)等数据并进行统计学分析。结果ANT正确率:SeLFE组为(92.96±6.93)%,健康对照组为(98.05±2.19)%;SeLFE组低于健康对照组,差异有统计学意义(t=-5.150,P<0.05)。ANT总平均反应时间:SeLFE组为(987.46±189.45)ms,对照组为(788.73±181.42)ms,SeLFE组长于对照组,差异有统计学意义(t=5.594,P<0.05)。执行功能网络效率:SeLFE组为76.00(21.50,110.75)ms,对照组为54.00(-4.00,89.00)ms,SeLFE组长于对照组,差异有统计学意义(t=-2.151,P=0.031)。警觉网络效率、定向网络效率,两组比较差异无统计学意义(P>0.05)。ANT正确率:高SWI组(NREM期SWI>60%组)为(90.89±7.52)%,低SWI组(SWI≤60%组)为(95.04±5.71)%,高SWI组低于低SWI组,差异有统计学意义(t=-2.284,P<0.05)。多重线性回归分析及Kendall tau-b相关分析均提示SWI影响ANT总平均正确率(F=2.664,P=0.021;Kendall tau-b=-0.331,P=0.001),而不影响总平均反应时间。结论SeLFE组患儿有注意网络功能损害,以执行控制网络损害为主,且SWI影响ANT总平均正确率。

基于眼动的维修人员注意网络研究

航空维修工作中充满噪音,对维修人员的工作健康造成不利影响。为探究在高噪音工作环境下对维修人员资源分配、情绪的干扰机制,引入实验范式注意网络测试方法,结合眼动实验开展研究。结果发现,高噪音使维修人员的警觉性提高、定向选择能力和执行控制能力变弱,负性情绪提高,工作效率降低,注视频率、眼跳次数和扫视时长均与测试绩效有显著相关性。这表明,高噪音工作环境分摊了维修人员的任务资源分配,产生负性情绪增加维修人员心理负荷降低产能。

基于自注意力机制的深度学习模拟电路故障诊断

模拟电路是集成电路中的重要组成部分,基于深度学习技术对模拟电路发生的故障进行检测,并精准识别故障的类型是当前集成电路测试领域的研究热点。针对模拟集成电路故障检测存在困难的问题,利用人工智能在图像识别领域、语音分类领域的先进技术,提出了基于自注意力机制检测Sallen-Key型低通滤波电路故障的深度学习模拟电路故障检测方案,将输出信号采样成音频信号,并将其输入到自注意力变换网络的音频分类模型中进行训练、测试和优化。结果表明,通过自注意力变换网络音频分类在9种不同的故障类型诊断中,平均准确率达93.1%,最高准确率达98.1%。该模型收敛速度更快,具有较强的模拟电路故障检测能力。

右美托咪定对脓毒症患者注意网络功能的影响

目的探讨右美托咪定对脓毒症患者术后早期注意网络功能的影响。方法脓毒症患者40例随机均分为右美组(常规麻醉+右美托咪定麻醉)和非右美组(常规麻醉),收集2组患者的一般资料;采用E·prime编程进行注意网络测试(ANT)实验,检测2组脓毒症患者术后第5、10天G注意网络效率,并于术前、术后第5天取患者静脉血检测血清肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、白介素-6(IL-6)、核因子-κB(NF-κB)、乳酸、谷丙转氨酶(ALT)、肌酐(Cr)。结果2组脓毒症患者的性别、受教育时间、简易精神状态检查(MMSE)评分、体质量指数(BMI)、年龄、ASA分级、合并症、手术和麻醉时间比较,差异无统计学意义(P>0.05);术后第5天,右美组脓毒症患者的警觉、定向注意功能高于非右美组,执行控制及视觉模拟评分(VAS)评分低于非右美组(P<0.05);术后第10天,2组脓毒症患者警觉、定向的注意功能较术后第5天均升高,右美组高于非右美组(P<0.05),反应时间及VAS评分较术后第5天降低(P<0.05),非右美组执行控制较术后第5天降低,术后第10天右美组执行控制低于非右美组(P<0.05)。术后第5天,2组患者血清TNF-α、IL-6及NF-κB水平低于术前,右美组低于非右美组(P<0.05)。术后第5天,两组患者血清乳酸、ALT、Cr水平低于术前,右美组低于非右美组(P<0.05)。结论右美托咪定有助于脓毒症患者的早期注意网络的恢复,同时降低机体炎症反应,改善患者机体代谢。

基于改进长短时记忆网络的地面空调能耗预测

在机场运行管理中,地面空调是对飞机客舱进行降温除湿的主要设备,准确预测出其在工作过程中的耗电量对于建设绿色机场具有重要意义。地面空调能耗受多维因素的影响,为提高预测精度,提出一种基于改进双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络的飞机地面空调能耗预测方法。所提方法使用BiLSTM神经网络和注意力机制构造模型的预测部分,可以充分挖掘和利用数据中的时间序列特征;并以预测精度最优为指标,提出一种基于改进蚁狮优化(IALO)算法的超参数优化算法,与标准蚁狮优化算法相比,改进蚁狮优化算法在随机游走空间缩小机制中改进了收缩因子并赋予收缩系数一定的随机性,同时引入普通蚁狮权重系数动态调整机制,提高所提算法的收敛速度及寻优能力。在实际数据集上进行仿真可知,所提方法预测结果的均方误差为6.045,平均绝对百分比误差为0.928%,决定系数为0.956。通过与其他多种预测方法比较,充分证明所提方法具有准确度高、适应性强等优点。

结合注意力机制和特征融合1DCNN的脑电情感识别

针对脑电情感识别领域中处理一维数据时将其映射为二维或三维数据,然后利用2DCNN或3DCNN模型进行处理和识别时,存在参数量大且参数寻优方法费时费力的问题,提出一种基于频段和脑区注意力机制的1DCNN模型。对脑电信号提取特征并采用t检验进行最优特征选择;根据提取特征的结构设计了一种新型的1DCNN情感识别模型,为模型的参数选择和卷积操作提供可解释性;最后根据左、右脑区对情感反应能力的不同,提出一种脑区注意力机制,并与频段注意力机制相结合更好地关注与情感相关的脑区与频段。提出的FBA-1DCNN模型在DEAP脑电情感数据库的效价维和唤醒维二分类实验上的平均识别率分别达到了94.01%和93.55%,在效价-唤醒维四分类实验上的平均识别率达到了89.38%,比现有的1DCNN模型分别提升了2.96、3.31和7.69个百分点。

情绪对注意的影响:基于注意网络的分析

虽然已有研究一致地发现情绪对注意有影响,但对于情绪影响注意的机制目前尚不清楚.为了揭示情绪对注意影响的机制,实验基于注意网络模型和修改的注意网络测试(attention network test,ANT)对情绪如何影响注意进行了研究.实验通过诱发被试的正、中、负三种情绪,考察了不同情绪状态下警觉、定向、执行控制网络的效率,结果发现:负性情绪下注意网络的警觉效应最大,说明情绪对注意的影响是通过影响注意的警觉功能来实现.

颞叶癫痫患者注意网络的研究

目的探讨颞叶癫痫患者注意网络的状况及影响因素。方法连续收录2007年1月至2008年12月在我院就诊的44例颞叶癫痫患者,选择相匹配的健康志愿者40名作为对照研究。应用注意网络测试(attentional networks test,ANT)软件,评估被试者注意网络状况,比较两组注意网络各指标的差异,采用非条件Logistic分析受教育年限、病程等因素对注意网络指标的影响。结果与对照组比较,患者组的ANT平均反应时间较慢[患者组:(688.2±138.1)ms;对照组:(625.1±100.1)ms,t=2.06,P<0.05];患者组ANT中执行功能效率显著下降[患者组:(155.7±57.0)ms;对照组:(108.0±33.8)ms,t=4.62,P<0.01];两组MMSE、ANT的警觉功能与定向功能效率无统计学差异。非条件Logistic分析显示,存在脑电图痫性放电(95%CI:1.03～42.33,OR=6.603,P=0.043)为患者执行功能损害可能原因。结论初步证实颞叶癫痫患者存在注意网络的执行功能损害,痫性放电可能是导致患者注意执行功能损害的原因。

应用注意网络测验研究乒乓球运动对注意的改善作用

目的:应用注意网络测验探讨乒乓球运动对注意功能的影响。方法:随机选取27名在校大学生作为乒乓球组和28名在校大学生作为对照组。两组被试的性别、年龄及受教育年限匹配,在试验前均无乒乓球运动经历。两组被试完成首次注意网络测验后,乒乓球组进行乒乓球训练2年,每天训练约2 h,两组再次进行注意网络测验,比较注意系统中警觉、定向及执行控制网络效率有无差别。结果:乒乓球组警觉网络的前、后测量差值明显高于对照组(P<0.05),执行控制网络和总反应时间的前、后测量差值明显低于对照组(P<0.05),两组被试的定向网络效率及总体正确率无统计学差异(P>0.05)。结论:乒乓球运动对注意具有改善作用,尤其是注意系统中的警觉和执行控制网络。

侧支循环对颈内动脉重度狭窄或闭塞患者脑血管反应性和注意网络的影响

目的探讨侧支循环开放的类型对颈内动脉(internal carotid artery,ICA)重度狭窄或闭塞患者脑血管反应性和注意网络的影响。方法将有侧支循环形成的患者分为前交通动脉(anterior communicating artery,Aco A)开放组、后交通动脉(posterior communicating artery,Pco A)开放组和眼动脉(ophthalmic artery,OA)开放组,分别检测各组的屏气指数(breath-holding index,BHI)和注意网络测试(attention network test,ANT)指标。结果 Aco A开放组患侧BHI、总平均反应时间(reaction time,RT)和执行功能优于其它两组,OA开放组的定向和执行功能较其它两组减退(P<0.05)。Aco A和Pco A开放组患侧的BHI与相应的ANT总平均RT呈负相关(P<0.01)。结论 Aco A开放患者脑血管反应性和注意网络损害的程度较Pco A和OA开放者较轻,Aco A是对于注意功能最有效的侧支循环。

万拉法新对抑郁症注意网络功能的影响

目的研究抑郁症的注意网络状况及抑制神经递质再摄取的药物万拉法新对其的影响,探索神经递质与注意网络的关系。方法对32例应用万拉法新治疗的抑郁症患者治疗前及疗后6周进行注意网络测定和临床症状评分。结果与正常组比较,抑郁组的警觉网络和执行控制网络效率差异有显著性,定向网络效率差别无显著性。警觉网络效率与HAMD评分的睡眠障碍因子分呈负相关。治疗后,抑郁组的警觉效率显著增加,其改善与睡眠障碍的好转呈正相关。执行控制网络效率,平均反应时和临床症状评分均较治疗前显著降低,定向网络效率无变化。结论抑郁症患者存在警觉和执行控制注意网络的异常,万拉法新可选择性地改善警觉和执行控制注意网络的异常而不影响其定向网络。

对人脑执行功能激活区域间关系的因果分析研究

目的探讨任务状态下注意网络中执行功能的脑激活状态,以及激活区域间的因果关系。方法利用GE公司Signa1.5T磁共振成像系统,采用注意网络实验范式,对15例(男性8例,女7例)健康受试者在任务态下进行功能磁共振扫描,根据激活位置选取感兴趣区,利用系数Granger因果分析方法计算每两个感兴趣区之间的Granger因果关系,生成Granger因果数据,利用SPSS 18.0软件对所得数据进行统计分析。结果被试的行为学数据符合实验需要,激活区域为前扣带回、背外侧前额叶皮质、右顶上小叶、右顶下小叶。Granger因果分析结果显示前扣带回与背外侧前额叶皮质构成因果关系,背外侧前额叶皮质、右顶上小叶、右顶下小叶构成因果关系并形成单向回路。结论在注意网络实验范式下,执行功能是由前扣带回、背外侧前额叶皮质、右顶上小叶、右顶下小叶共同参与完成的,其中前扣带回主要功能为发现冲突,而背外侧前额叶及其所形成的单向环路主要功能为解决冲突。

5岁儿童注意网络的性别差异

目的:考察5岁儿童的注意功能是否存在性别差异。方法:选取幼儿园大班儿童70名[其中女童31人,平均年龄(62.5±2.6)月;男童39人,平均年龄(63.3±2.8)月],进行注意网络功能测验(ANT),比较女童和男童在警觉、定向和执行控制功能上的成绩。结果:儿童完成注意网络任务的正确率达到90%以上;男童的警觉网络效应大于女童[(139±54)ms vs.(109±49)ms,P<0.05]。男童与女童在定向网络和执行控制网络的成绩差异无统计学意义(均P>0.05)。结论:5岁儿童已有充分能力完成注意网络测验,并且5岁男童的警觉功能可能更强。

通督调神针法对轻度认知障碍患者注意网络功能的影响

目的探讨通督调神针法对轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者注意网络功能的影响。方法将60例MCI患者随机分为对照组和治疗组,每组30例。对照组接受常规针刺治疗,治疗组接受通督调神针刺疗法,疗程均为8周。治疗前后分别进行注意网络功能检查。结果两组患者治疗后警觉效率和正确率均较治疗前显著升高(P<0.05),两组治疗后执行控制效率和总反应时均较治疗前显著降低(P<0.05),治疗组警觉效率、执行控制效率、总反应时和正确率的治疗前后差值均显著大于对照组(P<0.05)。结论通督调神针法可一定程度恢复MCI患者的认知功能,其疗效优于常规针刺疗法。

注意网络间的关系及其心理与生理机制

Posner和Petersen把注意系统分为警觉、定向和执行控制三个网络。注意网络测验及其变式是研究注意网络间关系的主要工具。生物化学、神经影像和行为研究从神经递质广泛调节、脑功能区共享、注意资源竞争和认知策略调节的角度证明了三个注意网络之间既相互独立又有机统一的关系。测量信度低、定义模糊成为注意网络及其关系的研究中亟待解决的问题。将来的研究需要改进测量工具,并考虑注意网络的子成分对网络间关系的影响。

基于EMD和GCT的变压器油中溶解气体预测

针对传统预测方法在变压器油中溶解气体预测时精度不高的问题,提出一种EMD和GCT联合应用的新型预测方法。首先使用EMD将溶解气体浓度、环境温度、油温及负载电流等时序信息分解成平稳的模态分量;然后使用GCT分析模态之间的预测关系,提取每阶模态的格兰杰原因;最后将待预测分量及其格兰杰原因所对应的历史时序输入到时间注意力机制LSTM网络进行预测,并采用改进的蚁狮算法优化网络参数,经叠加重构得到特征气体浓度最终预测结果。实验结果表明:与传统LSTM网络相比,所提方法具有更高的预测精度和可行性。

测试井数据资料的数据清洗技术研究

针对测井和试井资料中存在数据质量的问题,提出了一种基于聚类分析和神经网络预测技术的数据清洗新方法。该方法首先检测测试井数据中存在空缺项的记录数据,对无空缺数据项的记录数据采用模糊聚类分析技术进行数据分类,再对各类数据分别进行蚁群聚类分析和神经网络学习并矫正噪声数据。将该数据清洗方法运用到试井分析中进行检验,取得了良好的效果。为提高测试井数据质量进行正确的解释评价提供了保证。

背景颜色知觉对注意网络功能的影响

背景颜色是影响人类注意和行为表现的一个微妙环境因素。为阐明背景颜色对人类注意系统和行为表现的影响机制,本研究采用基于箭头Flanker任务的注意网络测试,考察灰色、蓝色和红色三种背景颜色对注意系统三大网络(警觉网络、定向网络和执行网络)及其功能的影响。结果发现,在三种背景颜色条件下,蓝色背景条件下的警觉分数和执行控制分数都最低,但定向分数最高。这表明,蓝色背景能增强人类的注意定向功能和执行控制功能,但也同时会明显减弱警觉功能。因此,本研究揭示了人类背景颜色知觉与注意网络功能的关系,加深了我们对人类注意系统运行机制的理解。