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1987年 | 1篇 |
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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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通过分析水面舰艇编队内各平台防空火力区,建立了编队防空火力区模型,提出并对比了两种不同的防空火力重叠区划分方法。对基本队形和复杂队形的编队进行了防空火力区划分仿真,仿真结果验证了火力区划分方法的有效性,可为编队协同作战指挥决策提供基础。 相似文献
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火炮内弹道性能直接决定火炮的首发命中率和首群覆盖率,为提高高膛压滑膛坦克炮射击效果,补偿因烧蚀磨损造成的内弹道性能下降,在分析火炮烧蚀磨损内弹道学理论的基础上,建立了基于烧蚀磨损的滑膛坦克炮内弹道数学模型和基于MATLAB/Simulink的内弹道仿真模型。对滑膛坦克炮内弹道进行了数值模拟,得到了不同烧蚀磨损情况下火炮内弹道性能的变化曲线,将仿真结果与实验数据进行了分析比较,结果表明:仿真结果与实验数据基本吻合。验证了模型的可行性,仿真结果可为磨损火炮的内弹道性能修正提供参考,同时,基于Simulink的内弹道仿真模型的建立更有利于后续模型的工程化应用,可实现与硬件设备的紧密结合,为烧蚀磨损火炮内弹道性能的研究应用提供了新思路。 相似文献
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为探求OPNET仿真平台下悬浮式弹载通信干扰系统的模型构建方法,确定了干扰机工作频段,对干扰对象的天线类别、信号传播方式、跳速和频率间隔、调制解调方式以及干扰机拟采用的干扰种类等5个方面进行了明确。以此为基础,具体围绕OPNET平台下的3层建模机制建立了悬浮式弹载通信干扰系统仿真模型,并对仿真参数做了解释和说明,对被干扰电台信号自由环境传输下的仿真场景进行了验证。仿真结果间接证明了所构建仿真模型的可行性。 相似文献