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341.
针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。  相似文献   
342.
随着并行规模的扩大,现有通信等待问题的诊断方法存在内存开销大、测量时间开销大等问题。通过对现有通信等待问题诊断方法的深入分析,同时考虑测量开销可控的实际需求,建立基于热点函数的通信等待问题诊断模型。基于上述模型,总结出一种更精简、更实用的通信等待问题诊断方法。将该诊断方法分别应用到二维LARED集成、LARED-S、LAP3D等大规模MPI并行程序的通信等待问题诊断过程,应用效果表明本诊断方法可精确定位导致通信等待问题的关键代码段,给出的优化方案及性能提升空间对于后续的程序改进具有参考价值,其中根据诊断结果优化后的LARED-S程序性能提升32%,通信等待时间减少44%。  相似文献   
343.
论述了国际技术标准SCORM的起源、产生和发展,介绍了SCORM在远程教育领域的巨大贡献及国内外运用成果,指出了SCORM的不足,并阐述了SCORM未来的发展趋势。  相似文献   
344.
为评估雷达系统的效能优劣,应用主成分分析法建立雷达系统效能评估模型,引入施密特正交法对原始数据进行预处理,解决了由于指标间的多重相关性导致的结果失真问题,并以某型雷达及其三种改进型的系统效能评估为例,进行了实例仿真,为评估和改进现有侦察雷达的效能提供了参照。  相似文献   
345.
采用多弧离子镀在304不锈钢基体表面沉积ZrN涂层。利用X射线衍射仪、扫描电子显微镜、纳米压入仪、电化学分析仪等,比较了基片方向对涂层结构、形貌、成分、沉积速率、硬度以及耐腐蚀性的影响。结果表明:基片方向不同会引起晶体择优取向的改变;垂直于靶材的样品表面大颗粒相对较少,但沉积速率只有平行样品的40%-50%;在负偏压条件下,平行于靶材的样品涂层硬度更高,而垂直样品获得更好的耐腐蚀性。  相似文献   
346.
对GPS区域映射比例影响因素的分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据GPS区域映射系统诱导原理,推导出求解虚拟点邻域的算法,进而在此基础上对映射比例影响的因素进行了分析,主要包括虚拟点位置和转发器分布对映射比例的不同影响,并且对如何在有效干扰区域内通过选择虚拟点的位置和转发器的分布以达到映射比例的优化进行了研究,得到了优化方法,得出的结论可为实际应用提供参考.  相似文献   
347.
本文结合高校共青团组织的性质,论述了高校共青团在开展民族团结教育活动中具有的政治优势、组织优势、实践优势三大独特优势。同时结合当前形势,阐明了加强大学生民族团结教育的重要性,有针对性的提出了高校共青团组织在开展民族团结教育方面的相关建议。  相似文献   
348.
为实现脉搏、呼吸、血压等重要生理信号的连续运动监测,研制了一种基于压电薄膜传感器的穿戴式健康监测体域网系统。体域网系统利用放置于弹性织物(腰带、腕带)内部的压电薄膜传感器获取人体脉搏波、呼吸波等生理信号。根据压电薄膜传感器监测到的呼吸信号的几何特征提出一种状态识别算法,可区分站立、走、跑、坐、躺、睡眠等状态。利用脉搏波传导时间与血压的关系计算佩戴者的收缩压和舒张压,实现无压迫血压监测。系统通过蓝牙实现体域网节点的互通信,利用穿戴显示设备和移动终端实现数据显示,实现了脉搏、呼吸、血压的连续运动监测。  相似文献   
349.
装备的损坏率是决定装备维修保障的重要依据,通过对装备战损率及其分布的分析,给出了在维修机构修复能力一定的条件下相应的损坏率及其分布的模型,可为装备维修保障提供决策。  相似文献   
350.
假定大地为良导电平面 ,基于DU模型计算了雷电回击地面电磁场 ,并探讨了地面水平电场的求解。对于雷电回击水平电场的两种近似求解方法———大地表面阻抗法和斜波法 ,进行了解析推导 ,并从数学上证明了两种方法在远区场的等价法。  相似文献   
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