基于同步压缩和DCGAN的癫痫脑电信号检测方法

脑电信号智能识别是癫痫病检测的重要手段,为更加准确地预测癫痫发作,针对目前的深度学习方法特别是卷积神经网络在脑电信号分类方面存在的一些问题,如算法复杂度过高、样本量太少导致分类效果差等,提出基于傅里叶同步压缩变换和深度卷积生成对抗网络的癫痫脑电信号检测方法。首先同步压缩方法将短时傅里叶变换处理后的信号时频能量进行压缩,使得频谱图像精度更高;其次构建深度卷积生成对抗网络来提取特征;最后实现癫痫发作预测。实验在CHB-MIT脑电数据集上进行,结果表明该方法具有97.9%的检测准确率。使用生成对抗网络有效解决了样本量不足的问题,结合同步压缩处理方法后,具有良好的识别准确性。     

基于生成对抗网络的高光谱图像分类

为了解决简单卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)不能有效提取与充分利用高光谱图像特征信息的问题,提出了一种 基于残差网络的多层特征匹配生成对抗网络模型。提出的模型引入残差网络以挖掘高光谱图 像的深层特征,生成可分性更高的高光谱图像,并通过一个特征融合层进行特征融合,充分 利用网络的各层特征。提出的算法在Indian Pines、Pavia University和Salinas数据集 上的分类精度分别达到了97.6%,99.3%,99.1%,与径向基函数支持向量机(radial basis function-support vector machine, RBF-SVM)、堆叠自动编码器(stacked autoencoder, SAE)、深度置信网络(deep belief network, DBN)、PPF-CNN (CNN based on pixel-pair feature)、CNN和三维卷积网络 (three-dimensional convolutional neural network, 3D-CNN)方法相比较,其分类精度具有明显的提高。实验结果表明,提出的方法是一种有效 的高光谱图像分类方法。     

水位下降作用下堤防稳定性数值模拟研究

本文以长期浸泡作用下砂性土-黏性土二元混合堤防为研究对象,利用有限元法对高水位不同降速条件下堤防渗流和抗滑稳定性进行数值模拟研究。研究表明水位下降速度对堤防边坡渗流稳定性和抗滑稳定性影响较大;同时水位骤降过程中,堤防迎水侧砂性土和黏性土接触面可能会发生流砂和接触冲刷破坏。本文研究这种二元结构混合堤防在水位下降过程中可能发生的工程渗透破坏问题,为今后的水利工程建设提供一定的参考。