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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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M739引信头部触发机构发火模式与判别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对M739引信头部机构的基本结构与特性,分析其头部触发机构的发火原理,提出发火模式种类的判别方法。结合某型引信的具体参数,计算其对钢板、胶合板和地面三种不同目标介质射击时的碰击力,分析碰击力、防雨机构静态下移抗力及支筒图定抗力对发火模式的影响。试验结果表明,该发火模式判别方法适用于M739系列引信。 相似文献
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研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。 相似文献
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OA是一种新兴的学术信息交流模式。它促进了学术交流,免费向公众开放学术信息。简要阐述OA的发展及其现状,分析OA运动对军队院校图书馆的意义,并探讨了OA环境中军队院校图书馆的发展策略。 相似文献
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基于EMD和神经网络的气阀机构故障诊断研究 总被引:7,自引:0,他引:7
运用经验模态分解(EMD)对柴油机缸盖振动信号进行分析,求得各内禀模态函数(IMF)的能量百分比;将能量百分比作为神经网络的输入进行网络训练和故障识别,实现了气阀机构的故障诊断,取得了较好的效果。 相似文献
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一种防空指令修正弹控制模式研究 总被引:2,自引:1,他引:1
针对防空指令修正弹的方案设计问题,探讨了一种通过选择弹丸在有控段某点停止控制而恰能完成修正指标的外弹道控制模式,推导了有控弹丸平均侧向速度和剩余飞行时间的估算公式,给出了最佳停控点的确定判据.对上述控制模式进行了仿真计算,得到不同修正条件下的侧偏修正量及攻角曲线.仿真结果表明,该控制模式具有较高的控制精度,侧偏修正最大误差不超过±2.5%,且在该模式下弹丸也可保持飞行稳定.该研究结果可用于指导防空指令修正弹的方案设计. 相似文献
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介绍了一种在控制流的基础上利用故障状态机对JAVA空指针故障进行检测的方法。该方法利用变量区间来表示状态的前提条件,对程序中不可达路径进行处理,从而达到减少误报的目的。 相似文献