基于脑电和肌电多特征的自动睡眠分期方法

为实现准确的自动睡眠分期,且满足泛化能力的需求,基于脑电(EEG)和肌电(EMG)多特征,提出一种自动睡眠分期方法。以MIT-BIH多导睡眠数据库中样本的EEG和EMG为分析对象,采用离散小波变换对原始数据进行滤波预处理,提取EEG的α,β,θ,δ节律波和高频成分的能量比,利用样本熵算法提取EEG的非线性特征。将特征参数输入支持向量机分类器中进行样本训练与分类识别。实验结果表明,该方法的分期准确率可以达到92.94%,相比基于EEG的睡眠分期方法平均准确率提高3.96%,交叉验证平均准确率达82.68%,具有较好的泛化能力。     

基于频域分析与统计计算的自动睡眠分期研究

睡眠是人体最重要的生理活动之一,睡眠质量的好坏与我们的生理和心理健康都密切相关。因此,睡眠监测,特别是自动睡眠分期的研究有着重要的价值。本文使用脑电(electroencephalogram,EEG)信号,提出一种基于频谱分析与统计计算的自动睡眠分期算法。首先,利用小波变换实现原始睡眠脑电信号的去噪。然后,分别使用傅里叶变换以及统计分析方法得到频域和时域的多模态特征。最后,构建支持向量机分类器并对EEG信号进行分期研究。以Sleep-EDF公开数据集作为样本测试,本文的自动睡眠分期算法平均分类准确率达到86.82%,与已有的分类算法相比,有显著的提升。     

基于深度卷积神经网络和循环神经网络的睡眠分期模型

针对传统机器学习模型过于依赖特征工程、多导睡眠图（Polysomnography,PSG）数据获取难度大等问题，提出一种基于深度卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和循环神经网络（RecurrentNeural Network,RNN）的自动睡眠分期模型。该模型不需要烦琐的特征提取过程，仅使用单通道脑电信号即可在较高水准下完成自动睡眠分期，在公开数据集Sleep-EDF的Fpz-CZ通道脑电数据上实现了85.2%的分类准确率。     

基于多层级卷积融合网络的自动睡眠分期方法

针对原始数据不均衡、多层级特征利用不充分等原因造成的基于脑电(EEG)信号分析的睡眠分期方法精度长期驻足不前的问题,提出了一种多层级卷积融合网络的睡眠分期方法,在以SMOTE算法对原始EEG数据进行均衡化处理,并构建时-空信息特征矩阵对网络的输入量进行二维化处理的基础上,通过搭建和优化不同深度的卷积网络,自动提取并融合多层级、多尺度的EEG信号睡眠特征,实现睡眠分期。实验结果表明：所提方法在Sleep-EDF数据集上的分期精度可达到92.35%,宏F1-score达到84.4%,分期精度最低的N1期F1-score可达到53.3%,睡眠分期性能优于其他深度学习模型。     

基于支持向量机的睡眠结构分期研究

为了提高睡眠结构分期的准确度,克服分类时样本不足对分类的影响,使用MIT-BIH数据库整晚睡眠脑电数据作为研究样本,提取了时域、频域和非线性共16个参数作为分类特征,用支持向量机的一对一多类分类方法,采用顺序最小优化算法,以径向基函数作为核函数对样本分类。分类结果与专家的分类标注对比,分类准确率达到92%以上。支持向量机可作为睡眠分期的一种实用算法。     

基于离散小波变换的脑电信号睡眠分期研究

提出基于脑电信号(EEG)的睡眠分期研究。利用离散小波变换(DWT)的db8小波分解得到的细节分量作为信号新的表达,把各个细节分量能量作为特征,建立带高斯径向基核函数(RBF)的非线性支持向量机(SVM)模型。研究发现,其对睡眠分期研究的方案是可行的,满足模型对泛化能力的要求。     

融合PCA、LDA和SVM算法的人脸识别

为了提高人脸识别效率,提出了一种基于PCA、LDA和SVM算法融合的人脸识别方法。使用主成分分析（PCA）将人脸图像变换到新的特征空间中,消除图像特征间的相关性和噪声,提取人脸全局特征,在实验阶段取较多的投影方向使其尽可能多的保持原始信息;使用线性判别分析（LDA）算法进一步投影变换降低数据维度;使用支持向量机（SVM）分类识别。将PCA、LDA和SVM三种算法的优点结合起来,在ORL数据库上进行仿真实验,结果表明该方法的识别率可达99.0%。     

支持向量机在电信客户流失预测中的应用研究

客户流失分析与预测是客户关系管理的重要内容.由于电信客户的特征呈高度非线性、严重冗余和高维数,传统方法无法消除数据之间冗余和捕获非线性规律,导致预测精度较低.为了提高电信客户流失预测精度,提出一种基于主成份分析(PCA)支持向量机(SVM)的电信客户流失预测方法(PCA-SVM).首先利用主成分分析对原始数据进行特征降维,消除冗余,然后将得到的主成分作为非线性支持向量机的输入进行学习建模.对某电信公司客户流失数据进行了仿真,实验结果表明,PCA-SVM获得的命中率、覆盖率、准确率和提升系数远远高于其它预测方法.说明主成分分析结合支持向量机的数据挖掘方法具有很好的预测效果,为电信客户流失预测提供了一种新方法.     

基于双向LSTM卷积网络与注意力机制的自动睡眠分期模型

针对现阶段深度睡眠分期模型存在的梯度消失、对时序信息学习能力较弱等问题,提出一种基于双向长短时记忆卷积网络与注意力机制的自动睡眠分期模型。将少样本类别的睡眠脑电数据通过过采样方式进行数据增强后,利用带残差块的卷积神经网络学习数据特征表示,再通过带注意力层的双向长短时记忆网络挖掘深层时序信息,使用Softmax层实现睡眠分期的自动判别。实验使用Sleep-EDF数据集中19晚单通道脑电信号对模型进行交叉验证,取得了较高的分类准确率和宏平均F₁值,优于对比方法。该方法能够有效缓解睡眠分期判别中少数类分类性能较低的问题,并提高了深度睡眠分期模型的整体分类性能。     

基于脑电模糊分析的睡眠分期方法研究

利用脑电信号模糊特征分类的方法对睡眠进行分期研究。首先对脑电信号进行预处理,滤除干扰噪声后使用模糊熵算法、多尺度熵算法以及复杂度算法对脑电信号进行特征参数提取,采用最小二乘支持向量机（the Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM）对特征参数进行分类,并将睡眠过程分为清醒期、浅睡期、深睡期和快速眼动期（Rapid Eye Movement,REM）,获得分期正确率。最后通过上述方法对2?000组睡眠脑电样本进行睡眠分期测试,与专家人工分期结果进行比对,将复杂度输入到最小二乘支持向量机进行分类的平均正确率是92.65%,高于模糊熵和多尺度熵作为最小二乘向量机的输入时的准确率。基于模糊特征的复杂度提取的特征参数可以作为睡眠分期的有效依据,在保证准确度的前提下,降低人工成本。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测的研究

介绍基于LabVIEW的钢材表面裂纹定量检测原理，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测系统，并对钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验，初步建立数学模型，通过评判Vpp得到反映裂纹状况的定量检测结果，从而验证了该方法的可行性和有效性，并得出相关的结论。