基于混合神经网络的脑电时空特征情感分类

提出一种脑电图（electroencephalograph,简称EEG）数据表示方法,将一维链式EEG向量序列转换成二维网状矩阵序列,使矩阵结构与EEG电极位置的脑区分布相对应,以此来更好地表示物理上多个相邻电极EEG信号之间的空间相关性.再应用滑动窗将二维矩阵序列分成一个个等长的时间片段,作为新的融合了EEG时空相关性的数据表示.还提出了级联卷积-循环神经网络（CASC_CNN_LSTM）与级联卷积-卷积神经网络（CASC_CNN_CNN）这两种混合深度学习模型,二者都通过CNN卷积神经网络从转换的二维网状EEG数据表示中捕获物理上相邻脑电信号之间的空间相关性,而前者通过LSTM循环神经网络学习EEG数据流在时序上的依赖关系,后者则通过CNN卷积神经网络挖掘局部时间与空间更深层的相关判别性特征,从而精确识别脑电信号中包含的情感类别.在大规模脑电数据集DEAP上进行被试内效价维度上两类情感分类实验,结果显示,所提出的CASC_CNN_LSTM和CASC_CNN_CNN网络在二维网状EEG时空特征上的平均分类准确率分别达到93.15%和92.37%,均高于基准模型和现有最新方法的性能,表明该模型有效提高了EEG情感识别的准确率和鲁棒性,可以有效地应用到基于EEG的情感分类与识别相关应用中.     

RSVP与SSVEP混合脑电信号刺激与多类事件检测

提出一种新的基于快速序列视觉呈现（Rapid Serial Visual Presentation,RSVP）与稳态视觉诱发电位（Steady-State Visually Evoked Potential,SSVEP）组合范式的脑电信号（Electroencephalogram,EEG）刺激与多类事件检测方法。对诱发的原始脑电信号通过电位重参考、基线去除、空间滤波等预处理操作去除数据的伪迹和噪声,通过自举聚合决策树（Bagging Tree,BT）和支持向量机（Supported Vector Machine,SVM）等机器学习算法,对14名受试者双重刺激诱发的脑电信号进行目标与频率相结合的多类事件检测,通过实验验证了该组合范式诱发的脑电信号具有良好的多类可分性,为开发基于RSVP和SSVEP两种范式的混合型脑-机接口应用提供了一种新的有效途径。同时,实验结果还表明,基于机器学习的BT和SVM模型对RSVP和SSVEP组合范式诱发的EEG信号进行多类识别的性能明显优于传统的典型关联分析（Canonical Correlation Analysis,CCA）算法的性能。     

基于人工神经网络的多模型综合预报方法

根据天气系统非线性变化及天气变化受大气多种内外因素综合影响的特点,文中提出了用ANN的前馈网络(BP算法)串入竞争自组织映射网络(SOM网络)方法对同一预报量进行不同结构类型的MOS模型、动力诊断模型和人工智能模型的综合预报。利用这一系统对样本进行了先聚类后训练的预报。结果表明,BP SOM网络实现多模型(异型)综合预报系统具有很好的应用前景。     

一起110 kV变压器套管发热缺陷分析及处理

通过红外测温发现一起110 kV变压器套管将军帽发热故障,介绍故障检查处理过程,并分析故障原因.分析结果表明斜圈弹簧缺失是导致本次故障的直接原因,整改后变压器运行效果良好.最后,针对此类故障的分析与处理提出建议.     

换流站控制保护系统故障辅助诊断系统的研制

为了能够更好的实时跟踪定位换流站主机事件和服务器的故障。文章将开发一套直流换流站控制保护系统的故障辅助诊断系统。采用Netdde技术,利用已有的软件接口实时监视主机可疑状态量,并绘制状态量的变化趋势曲线,通过异常状态量定位主机故障;对于服务器故障诊断,创建服务器的警告和错误事件的存储过程,通过实时调用存储过程获取服务器的故障信息。利用该系统,能够快速帮助用户对各类直流控制保护系统故障进行监视,跟踪及定位,它对原有诊断工具进行了整合,补充和完善同时又不影响原有系统的正常运行。     

摩托罗拉与Optimus葡国建立3G网络

摩托罗拉公司旗下全球电讯方案部(GTSS)日前公布一项在葡萄牙北部建立第三代(3G)通用移动通信系统(UMTS)网络的协议。摩托罗拉公司继成功完成为期4个月的网络测试后获得了Optimus为期三年的协议。Optimus计划到2004年第二季度为葡萄牙北部地区提供3G服务。摩托罗拉与Optimus葡国建立3G网络@郝为     

考虑不确定性因素在电网故障诊断中的研究综述

综述了考虑电网故障后保护和断路器发生误动或拒动、告警信号发生误报或漏报情况时不确定性因素在电网故障诊断中的影响。所考虑的不确定因素主要基于数据采集与监控系统（SCADA）、能量管理系统（EMS）、广域量测系统、故障录波系统等数据源,以及系统数据的时序性和逻辑性,同时也综述了考虑不确定因素常用的诊断方法。论述了基于各个数据源和系统数据特性在诊断中对不确定因素的影响,提出了在电网故障诊断中实际应用时,影响诊断精度和诊断效率的关键因素是如何有效的考虑上述不确定性因素。     

复合绝缘子伞裙根部厚度与倾角大小对场强分布的影响

优化复合绝缘子结构,探讨场强、电位分布均匀性一直以来是一项重要的研究课题,通过ANSYS仿真软件建模,分析了复合绝缘子伞裙根部厚度与倾角大小对场强分布的影响。结果表明：增大复合绝缘子伞裙根部厚度,金具与护套连接处最大场强值、高压端与低压端金具处前3片绝缘子场强数值均随着增大;金具与护套连接处最大场强随着伞裙倾角度数增大而减小,但高压端与低压端金具前几片绝缘子场强数值随着增大,伞裙倾角变化与否对复合绝缘子电位分布值无根本性影响;理论上伞裙根部厚度取值12mm、倾角取值10°较为适宜。     

换流站控制保护系统故障辅助诊断系统的研制

为了能够更好的实时跟踪定位换流站主机事件和服务器的故障。文章将开发一套直流换流站控制保护系统的故障辅助诊断系统。采用Netdde技术,利用已有的软件接口实时监视主机可疑状态量,并绘制状态量的变化趋势曲线,通过异常状态量定位主机故障;对于服务器故障诊断,创建服务器的警告和错误事件的存储过程,通过实时调用存储过程获取服务器的故障信息。利用该系统,能够快速帮助用户对各类直流控制保护系统故障进行监视,跟踪及定位,它对原有诊断工具进行了整合,补充和完善同时又不影响原有系统的正常运行。     

利用计算机模拟对ZG1Cr18Ni9阀体铸造工艺的攻关

主要针对PZ900高温平板闸阀阀体试压渗漏的问题,利用铸造工艺理论和金属凝固原理,结合计算机辅助设计,对阀体的铸造工艺进行了分析,找到了产生缺陷的根本原因,解决了该件的渗漏问题.