基于不同频率声音刺激的脑电信号分析方法研究

本文主要研究在不同频率声音刺激下的脑电信号特征.通过设计实验方案获取脑电数据,利用小波变换将脑电数据分解为不同频带信号,实现各频带信号的功率谱计算,应用模极大值检测脑电信号中的突变点,提取大脑在不同频率声音刺激下的特征,分析了人脑与声音刺激的关系,实验结果对脑机接口以及盲人导行等研究具有重要价值.     

基于外观的人脸检测方法*

系统地分析了基于外观的人脸检测方法,并对其进行了分类和评价,从特征脸方法、基于分布的方法、神经元网络、隐Markov模型和支持向量机等方面介绍了人脸检测方法的优缺点和适用领域。最后提出了人脸检测方法未来的研究方向。     

钢坯拉速模糊信息粒化及钢坯定重切割的极限学习机预报

为提高钢坯定重切割精度,分析了钢坯质量与钢坯平均拉速间的关联性。建立了钢坯拉速数据的模糊信息粒化模型,将每5根钢坯的平均拉速数据变换为一个三角型模糊粒,得到模糊粒子中的3个参数：钢坯平均拉速变化的最小值vLow、均值vmid和最大值vup,降低钢坯拉速数据的复杂度,得到含不同信息的拉速数据粒化子集。建立了基于信息粒化数据的支持向量机（SVM）回归模型,以模糊粒子参数为输入向量对钢坯平均拉速进行回归预测,得到下一根钢坯的平均拉速预测值。综合考虑钢坯截面积、钢坯平均拉速、定尺长度、下一根钢坯平均拉速预测值等影响因素,建立了极限学习机（ELM）神经网络预报模型,实现了钢坯定重预报。