基于稀疏组lasso-granger因果关系特征的脑电信号情感识别

针对目前基于单一脑区功能性网络层面的特征提取,文中提出稀疏组lasso-granger因果关系方法.首先从效应性脑网络层面提取不同脑区之间的因果关系作为脑电特征,分别提取受试者α,β,γ脑电波段的granger因果特征值.然后引用稀疏组lasso算法对获取的granger因果特征值进行特征筛选,获得高相关性特征子集作为情感分类特征.最后使用SVM分类器进行情感分类.此外,为了减少计算时间复杂度,使用过滤特征选择(ReliefF)算法,选取有效的脑电信号通道.实验表明,文中方法在Valence-Arousal二维情感模型上获得较高的平均情感分类准确率,分类效果优于对比的脑电特征,提取的情感脑电特征可以有效识别受试者的不同情感状态.     

改进模拟退火遗传算法的3D NoC低功耗映射

功耗优化是NoC设计的重要部分,针对将IP (intellectual property)核合理映射NoC的问题,提出一种初始种群优化的模拟退火遗传映射算法.首先以功耗优化为主要目标,通过对初始种群选取方法进行改进来获取功耗更低的映射方案,并针对遗传算法局部最优问题,在遗传算法交叉操作阶段结合模拟退火算法,得到全局最优方案.实验在Windows系统下采用C++语言实现,结果显示,与传统的遗传算法相比,该算法具有较好的收敛性,能快速搜索到较优解,在124个IP核的情况下,采用改进的模拟退火遗传算法进行映射产生的平均功耗比使用遗传算法时降低了32.0%.