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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
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为了更加科学、准确地对武器装备贡献度进行评估,从装备体系的角度出发,立足于作战任务实际,充分体现信息化条件下空战过程的随机性,提出了一种基于Monte Carlo仿真的武器装备贡献度评估法。对典型空中作战场景进行了任务阶段划分。提出了能够准确描述作战能力的指标项,建立了能够反映能力指标项的随机矩阵。并以拦截空中目标为作战背景,运用Monte Carlo仿真进行了验证,得出了与实际结果一致的结论。为武器装备的装备贡献度评估提供了理论支撑和方法模型。 相似文献
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247.
研究了通信延时下基于事件触发的一阶多智能体系统一致性问题。针对有向固定拓扑,设计了通信延时下基于事件触发机制的控制器。利用李雅普诺夫稳定性理论提出了能够使系统稳定和一致的事件触发函数和时延上界,并利用该事件触发规则求取两次触发之间的最小间隔,证明了该系统不存在Zeno行为。事件触发机制的引入有效减少了控制器的更新次数和智能体之间的通信频率,节约了资源,最后通过仿真实例验证了该理论方法的可行性与有效性。 相似文献
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雷达组网系统将多部雷达组成互联互通的网络,作为典型的赛博物理系统,同样面临着赛博攻击的威胁。为了研究赛博攻击对其性能产生的影响,构建针对雷达组网系统交互式多模型(IMM)数据融合的虚假数据注入攻击(FDIA)模型。建立机动目标动态模型,以及单站雷达和雷达组网系统基于交互式多模型融合算法的分布式数据处理模型。分析虚假数据注入攻击的原理,并建立对应的数学模型。根据机动目标动态模型,进行实验仿真,结果显示虚假数据注入攻击对单站雷达目标状态估计的影响,明显大于对组网雷达目标状态融合估计的影响,验证了雷达组网系统数据融合对于虚假数据注入攻击具有一定的鲁棒性。 相似文献