基于无线分布式的仪器预约与控制系统研究与实现

该系统基于射频芯片全分布式无线通信协议,具有载波检测和冲突避免功能,解决多对一通信问题;采用主从一致性更新策略,解决分布式系统数据一致性问题.基于这些技术,成功研制了一套仪器设备控制管理系统,实现了仪器设备预约与使用过程控制相结合,提高了实验室仪器设备管理的自动化水平.

推荐系统综述

随着网络应用的不断发展,网络资源呈指数型增长,信息过载现象日益严重,如何高效获取符合需求的资源成为困扰人们的问题之一。推荐系统能对海量信息进行有效过滤,为用户推荐符合其需求的资源。对推荐系统的研究现状进行详细介绍,包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐这三种传统推荐方式,并重点分析了基于卷积神经网络(CNN)、深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)和图神经网络(GNN)这四种常见的深度学习推荐模型的研究进展;归纳整理了推荐领域常用的数据集,同时分析对比了传统推荐算法和基于深度学习的推荐算法的差异。最后,总结了实际应用中具有代表性的推荐模型,讨论了推荐系统面临的挑战和未来的研究方向。

基于谱聚类半监督特征选择的功能磁共振成像数据分类

针对功能磁共振成像(fMRI)数据的高维度小样本问题,提出谱聚类半监督特征选择(SS-FSSC)模型。首先利用先验脑区模板提取时间序列信号;然后选取皮尔逊相关系数与序统计量相关系数(OSCC)描述脑区间的功能连接特征,并对特征进行谱聚类;最后利用基于Constraint得分的特征重要性准则挑选出特征子集,并把这些子集输入支持向量机(SVM)分类器进行分类。实验通过在COBRE精神分裂症公开数据集上重复进行100次五折交叉验证,发现当保留特征数为152时,所提模型对精神分裂症得到最高平均准确率约为77%,最高准确率为95.83%。实验结果分析表明,模型仅保留16个功能连接特征进行分类器训练就能稳定达到70%以上的平均准确率,且所提模型得到的结果中功能连接对应的10个脑区中距状裂皮质(Intracalcarine Cortex)出现频次最高,符合现有对精神分裂症的研究状况。