基于能量的人体动力学平衡评价指标的仿真研究

了解人体平衡机理 ,对人的疾病诊断和康复有重要意义。提出了一种基于能量分析的人体动力学稳定区域的评价指标。以人体两刚体倒立摆模型为例 ,利用优化方法 ,计算了其动力学稳定区域的前后边界 ,分析了动力学稳定区域与肢体动力学特征之间的能量关系。该方法更适合人体质心有较大位移及速度运动时的稳定性分析。分析了人体踝关节力矩对其稳定区域的影响。仿真结果表明 :踝关节力矩的减弱会导致稳定区域的明显减少 ,而且对稳定区域前边界的影响较后边界更明显 ,即踝关节肌肉力矩的减弱会导致更多的向前跨步来保持平衡。这与临床观察到的老年人跨步平衡特征是一致的     

基于离群点检测的分类结果置信度的度量方法

为度量在网络日志中网页分类模型的预测结果,将度量为可信的结果加入网址分类集合,提高网络日志中访问链接的分类效率,提出一种基于离群点检测的分类结果置信度的度量方法.采用基于Bagging构建多个弱分类器对待分类数据进行预测,并对每个预测结果构建各类别的概率向量,根据离群点检测来度量模型的预测结果是否为可信.在UCI公共数据集上,使用主流的基于k均值和基于局部密度的度量方法进行了对比实验.实验结果表明,应用基于离群点检测的分类结果置信度,基于k均值的度量方法和基于局部密度的度量方法均显著提高了准确率.另外,在工程项目爬取的网页分类中也取得了同样的效果.     

基于卡尔曼预测的外骨骼摆动腿随动控制研究

针对一种双关节驱动助力外骨骼机器人中人机交互系统所获取的传感器信息滞后于人体运动意图,从而造成执行机构无法及时跟踪摆动腿的运动,导致无法提供助力的情况,运用卡尔曼滤波算法对采集到的下肢运动信息进行运动意图预测,以弥补延时。利用采集的步态周期数据进行控制仿真实验:依据下肢外骨骼单侧腿简化的二连杆动力学模型,将预测信号输入模型,并采用PD控制验证系统稳定性和预测准确度。仿真结果表明,利用该方法可以对人体运动意图进行有效的预测,可用于驱动外骨骼摆动腿进行随动控制。     

人体站立受扰平衡策略的实验研究

为研究人体受到扰动后的平衡模式。利用Kane方法建立了人体5刚体4自由度站立受扰平衡的动力学模型。4个年轻受试者进行了不同强度的20次扰动实验。结果表明,人体受扰后肢体绕跖趾关节的翻转动量矩可用来表示扰动强度。不同扰动强度,平衡模式不同,如身体摆动、单跨步和双跨步。而且平衡过程是多关节协调运动,各关节均参与平衡恢复,其中跖趾关节和髋关节对于平衡恢复起主要作用,膝关节的贡献较小。上述研究对于平衡机能的康复训练和拟人机器人的平衡控制均具有重要意义。     

地下工程岩爆灾害预测的属性综合评价模型

 针对地下工程岩爆灾害预测各种方法的局限性以及预报准确率低的现状,基于属性数学理论与方法,选取围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度之比、脆性系数和弹性能量指数作为岩爆灾害预测的主要评价指标,建立了岩爆灾害预测的属性综合评价模型,对岩爆的发生与否及其烈度进行了预测。应用属性数学理论,构造了各评价指标的属性测度函数,并利用相似数定义相似权的方法确定各指标的权重以计算综合属性测度,最后应用置信度准则进行属性识别,给出评价结果。以10 组典型地下工程为例,对该模型进行了验证,结果表明,该模型评价结果与实际情况有较好的一致性,验证了属性综合评价在岩爆灾害预测中的可行性和适用性,为地下工程岩爆灾害的预测提供了一种新途径。     

基于随机森林的犯罪风险预测模型研究

犯罪预测是犯罪预防的前提,也是公安部门亟待解决的问题.随机森林作为一种组合分类方法,具有准确率高、速度快、性能稳定的特性,且能够给出指标重要性评价,本文将其应用于犯罪风险预测中.实验证明,随机森林方法选出的指标集可以显著地提高预测准确率,基于该方法构建的预测模型相较于神经网络与支持向量机具有更高的准确性和稳定性,能够满足犯罪风险预测的需求.     

基于做功系统的WSN能量有效性评价模型

能量有效性是WSN研究中的关键问题,其评价模型的研究有助于WSN的发展与应用。将WSN视为一个物理做功系统,用做功效率衡量WSN的能量有效性。引入功率聚合函数和有效功权函数屏蔽WSN的应用差异,提出了一种基于做功模型的能量有效性评价框架。针对WSN中节点的能量异构特性,模型使用相对能耗来度量不同节点的操作代价,以平均能量衰减率和能量熵作为异构WSN能耗状态的衡量指标。实验结果表明这些指标能有效地衡量异构WSN的能耗水平,基于做功模型评价WSN的能量有效性能指导应用系统的开发与部署。     

基于多元热生理仿真的运动健康量化方法及系统实现

有效量化运动过程中人体的生理状态,并提前规避运动健康风险,成为当前亟待解决的问题。通过对人体热调节机制和心率调节机制进行数学建模,提出了一个人体运动生理仿真模型,并将其用于模拟多元生理数据,如人体内核温度、出汗率、心率等;基于多元生理仿真结果数据,定义了一个运动模糊有限状态机及生理状态概率计算模型,并用于量化人体运动过程中任意时刻的生理状态。实验结果表明,仿真结果与实验结果能保持很好的一致性,提出的方法对于分析和预测运动仿真过程中的健康问题具有很好的指导意义。     

社会网络中的链接稳定性预测问题研究

社会网络是一个由对象和链接所构成的复杂关系型数据集.给定一个社会网络的快照,能否预测在下一个较短的时间段内其中哪些链接将会继续存在而哪些链接将会消失,这是社会网络中链接挖掘的一项新的任务.这一任务可以形式化为链接稳定性预测(Link Stability Prediction).提出了通过打分的方法来度量链接的稳定性,并讨论了几种基于邻近度度量的链接稳定性预测方法.在一个大型的电话通信网络上进行了实验,并设计了一种用来评价链接稳定性预测准确性的机制.实验结果表明,链接的稳定性信息在一定程度上是可以通过基于邻近度度量的方法从社会网络的拓扑结构中提取出来的,其中有两三种较精炼的预测方法展现出了良好的性能.但是,这些静态的链接稳定性预测方法也有其局限性,更多动态的预测方法亟待研究.     

基于极限学习机快速分类的人体跌倒检测方法

为了准确快速检测人体跌倒状态,提出基于惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)测量和处理数据的极限学习机(extreme learning machine,ELM)快速分类判别方法。分析了人体运动行为特征,构建了腿部运动参数提取模型;通过IMU采集人体腿部运动特征数据,并进行姿态解算;采用ELM方法对人体运动特征的加速度、角速度和姿态进行分类,判断人体是否处于跌倒状态;根据机器学习评价指标对ELM参数进行优化,得到最佳参数。进行了人体运动状态测量实验,结果表明,ELM方法能够对IMU测量和处理数据进行准确快速地分类。当隐含层结点为1 000时,ELM检测方法跌倒检测的准确率为96. 45%,灵敏度为97. 32%,特异性为89. 32%。因此,采用ELM快速检测方法,可有效地对人体运动特征数据进行分类,实现对人体跌倒行为的准确检测。     

四种算法稳定之间的关系

在变一误差估计下研究的算法稳定,是研究算法推广性能的一种方法。本文讨论重叠稳定,CV稳定,弱假设稳定以及均值稳定四种条件相对比较弱的算法稳定之间的关系。     

算子中立型泛函微分方程稳定性

对算子中立型泛函数分方程零解的生、渐近稳定性、一致渐近稳定性进行研究,得到某些类型算子中立型泛函微分方程零解的稳定性判据,从而进一步推广了算子中立型泛函微分方程的讨论范围。     

关于稳定性的判定

文中给出非自治系统在允许李雅普诺夫函数沿系统的导数取正值的情况下平凡解稳定的判定定理。推广了已知的关于自治系统的同类定理     

边坡稳定图解法对黄土边坡稳定性的适用性讨论

针对各种各样的边坡稳定分析方法计算步骤繁琐、计算量大,边坡失稳防治滞后性的问题,通过采用边坡稳定图解法对平朔安太堡露天矿排土场边坡的稳定性进行分析,得出了稳定系数远远大于1的结论,证明此模型不适用于例如安太堡排土场这样的大型黄土边坡。     

关于Lyapunov稳定性若干定理的推广

利用两个推广的积分不等式．对Lyapunov函数中的限制条件做了改进，得到非自治矢量微分方程零解的稳定性、渐近稳定性及一致稳定性的充分性定理，推广了扰动微分方程组零解稳定性的若干判定定理．     

对n维非自治微分方程稳定性若干定理的推广

本文讨论了一般的n维非自治微分方程零解的稳定性,在文献[1,2]的基础上得出了该微分方程零解稳定性的若干判定定理．并举例说明了其结果的优点．     

n维非线性系统稳定性若干定理的推广

利用Gronwall-Bellman不等式,对Lyapunov函数的限制条件作了适当的改进,得到了n维非线性系统平凡解稳定性的若干定理,从而推广了相应文献的已有结果。     

非自治系统渐近稳定性的充分条件

本文讨论了非自治常微分方程组(1)的渐近稳定性,给出了渐近稳定的充分条件及集合稳定性的判据、推广了文[3]—[6]的一些结果。     

双时滞二维捕食系统的稳定性

研究了具有双时滞二维捕食系统平衡点的稳定性问题,得到了该模型的稳定性条件和无条件稳定域,从而彻底解决了该模型的稳性问题。     

泛函微分方程的Lipschitz稳定性

给出了泛函微分方程的Lipschitz稳定性的概念,并讨论了Lipschitz稳定与Liapunov稳定之间的关系,进而给出了Lipschitz稳定的几个判别准则.