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针对拓扑形状结构相似、仅在局部细节上有差别的曲轴识别问题,提出一种基于特征融合的深度支持向量机(DSVM)识别方法,该方法将深度神经网络与多个支持向量机(SVM)相结合构成一种网络模型,通过最大限度地利用支持向量结构风险最小化原理提取深层特征,以建立特征和目标值之间的复杂非线性映射关系,保证模型的泛化能力.该模型包含数据的输入层、隐藏层和输出层,为获得较好的曲轴图像局部细节边缘检测效果,从滤波、梯度计算、自动获取高低阈值等方面对传统Canny边缘检测算法进行改进,进而提取边缘的Hu矩、傅里叶描述子和尺寸特征,通过串行融合和特征筛选方法对提取到的3类特征进行优化组合并做归一化处理,作为DS-VM模型的输入向量用于训练最浅层的SVM;高层的特征由低层的支持向量映射产生,实现逐层的训练学习,通过反向传播算法对网络进行更新,由判别函数输出网络的分类识别结果.通过设计曲轴图像采集方案,建立了5类曲轴样本数据集,并验证了模型的性能.实验结果表明,该模型识别精度可达99.6%,相较于单一的SVM和AlexNet分别提高了6.6% 和3.1%,识别时间为93 ms,符合再制造废旧零件修复或改造柔性生产线中对曲轴识别的要求.  相似文献   
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脑卒中后抑郁症(PSD)是卒中后常见的并发症之一,严重威胁着脑卒中患者的健康。目前PSD的诊断主要依据病人的临床表现及各种量表,这类方法存在一定的主观性。脑电图(EEG)结合深度学习技术有可能为PSD诊断提供客观标准。本研究采集28名脑卒中后无抑郁受试者(PSND)和38名脑卒中后轻度抑郁患者(PSMD)的EEG信号,提出了一种基于注意力机制的长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(EEGNet)特征融合的端到端的PSD诊断框架。采用LSTM模型来学习EEG信号在时序上的依赖关系,引入的注意力机制对LSTM模型中时域信息进行权重分配来提高有用信息的利用率,最终通过EEGNet模块来提取EEG信号中更具表征的深层特征。通过10折交叉验证得出准确度、精确度、召回率、F1-Score和Kappa系数,分别为95.90%、95.75%、96%、95.82%和91.60%。与基础的深度学习模型相比,本文的方法能保持稳定的模型性能,对PSD的诊断具有较高的准确性,为PSD的筛查和诊断提供了一定的参考。  相似文献   
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一、前言随着科学技术的发展,生产的经济性越来越被人们所重视。钻探工作是水利水电工程地质勘探的主要手段之一,它以取得地质成果为目的,依照地质要求进行施工。水利水电钻探作业地质情况较复杂,孔浅(东北、华北、中  相似文献   
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脑卒中后抑郁患者脑电信号长时程相关性分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为调查单侧半球损伤的脑卒中后抑郁患者脑电宽频振荡的长时程相关特性,利用去趋势波动分析这一可量化反映脑电信号长时程相关性的方法,研究了18例脑卒中后抑郁患者(8例左半球受损,10例右半球受损),22例脑卒中后无抑郁患者(12例左半球受损,10例右半球受损)宽频带(0.6~46 Hz)脑电信号在0.2~3 s时间尺度下的长时程相关特性。研究发现,虽然左半球受损抑郁患者较右半球受损患者抑郁情况更为严重,但是仅有右半球受损抑郁患者脑电信号长时程相关性在抑郁相关的脑区有显著性减弱,这暗示了不同半球受损脑卒中患者PSD发生的机制不同,PSD与脑卒中受损部位间存在着复杂的关系。  相似文献   
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左右手运动想象脑电信号(MI-EEG)分类准确率低,制约了相关脑-机接口技术的发展。实验采集了16名健康受试者的运动想象脑电信号,提出了一种基于离散小波变换(DWT)和卷积自编码(CAE)的运动想象脑电信号分类算法。利用离散小波变换将EEG转换成时频矩阵,输入到卷积自编码网络中进行脑电信号的特征分类。该算法在实验数据集和公开数据集上测试都得到了较好的分类结果,静息-想象左手、静息-想象右手、想象左手-想象右手3组EEG在实验数据集上分类准确率分别为97.36%、97.27%、86.82%,在公开数据集上分类准确率分别为99.30%、98.23%、92.67%。离散小波变换结合卷积自编码网络模型在左右手运动想象脑电信号分类应用中比其他深度学习方法(CNN、LSTM、STFT-CNN)性能更优。  相似文献   
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探索了磁诱导对脑卒中患者运动康复的影响,设计了磁场诱导大脑自发脑电的实验方法,通过极低频(16 Hz)、低强度(20 m T)脉冲磁场作用于8位脑卒中患者的患侧脑区,同时采集静息状态下的脑电信号并对数据进行分析,利用Jebsen-Taylor手功能测试(JTT)和结合简化Fugl-Meyer运动功能评定量表和改良的Barthel指数评定量表评定康复效果。实验结果显示,磁诱导后量表评分显著升高,脑电高频段能量在运动皮层处有所增加。研究表明,磁诱导技术对脑卒中病人的康复有积极影响,可与传统康复疗法相结合在神经康复中起到辅助作用。  相似文献   
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