基于ECoG的运动想象脑-机接口分类方法

脑—机接口BCI(Brain-Computer Interface)技术是近年来国际上的研究热点之一,它通常利用脑电EEG(electroencephalo-gram)来实现无动作的人机交互,运动想象是其中一种重要的BCI实验范式。有关研究表明,脑皮层电位ECoG(electrocorticogram)具有更好的信噪比与频带特性。研究基于ECoG的运动想象BCI系统,针对ECoG信号的特点,改进了信号处理方法,提取数据的公共空间模式CSP(Common Spatial Pattern)特征,并利用支持向量机SVM(Support Vector Machines)进行分类器设计,提高了运动意向的识别正确率。用相应方法处理2005年脑-机接口竞赛中的一组实验数据,正确率达到92%,相比于当时参赛时所用的方法提高了6%。实验还发现,支持向量机在克服"维数灾难"和"过拟合"方面具有更好的鲁棒性。     

灰色理论在电子鼻气体定量分析中的应用

将气体传感器阵列与灰色系统理论相结合,设计出用于气体定量分析的电子鼻。根据传感器数列得到的实验数据为基础数据建立了气体定量分析的灰色预测模型GM（1,N）,并通过该模型对气体的体积分数进行了分析。实验证明：灰色系统理论用于气体的定量分析是可行的。     

一种基于内容的双向共享组播路由协议

针对组播协议在大规模分布式交互系统应用中面临的可扩展性问题,提出一种基于内容的双向共享组播路由协议CBSMRP(content-based bi-directional shared multicast routing protocol).该协议结合运用了主动路由思想和基于内容的发布-订购模式,在基于CBT(core-based tree)结构的双向共享组播树中,根据数据包的内容实现主动路由和双向过滤,不仅解决了组播地址的维护和分配等问题,而且能够有效地减轻系统的网络负载.仿真实验及实际应用表明,该协议具有较好的扩展性,能够满足大规模分布式交互系统的网络通信要求.     

基于神经网络和D-S证据理论辨识两相流流型

提出一种基于电容层析成像(ECT)系统、神经网络和证据理论辨识两相流流型的方法。这种方法采用神经网络与D-S证据理论相结合的方法来辨识两相流流型,并对两相流的几种常见流型进行了辨识。仿真实验结果表明:此种方法在两相流流型辨识中具有较高的判别精度,为两相流流型辨识提供了一种有效的手段。     

动态划分序列模式挖掘算法

在对海量数据进行序列模式挖掘时,由于产生的候选序列数量大并且需要反复遍历数据库,会带来存储受限及时效性问题.为此,基于无共享分布式环境,提出一种动态划分序列模式挖掘算法DPSPM.通过分布数据降低数据库扫描的规模,降低I、O开销,使用分派函数指定选举节点,降低通信开销,设计动态列表存储候选序列,降低内存开销,多个子过程异步运行,提高算法的执行效能.实验结果表明,DPSPM算法在较小支持度情况下对中大型数据库有较好的搜索效率.     

基于元胞自动机的股票价格宏观变化的研究

为了研究股票价格在宏观上的变化趋势以及产生这些变化的主要因素.提出了一种新的基于元胞自动机的模型分析股票价格宏观变化,构建了新的股票价格变化规则以及新的股票交易量的变化模型,假设了两大类影响股票价格宏观变化趋势的肉素,同时也细化了股票交易量的函数.模拟了当影响因素都利好,影响因素都利空以及影响因素利好利空交替出现的情况下,股票价格在宏观上的变化情况.仿真结果在一定程度上模拟了股票价格的宏观变化情况和股票价格变化的波动壤集性,说明了假设的两大类因素的合理性以及演化模型的正确性.     

基于表面波激励的等离子体单极天线的研究

等离子体天线是一种新型的非金属介质天线,在电控、隐身等方面具有优异性能.在等离子体天线基本工作原理的基础七,利用非磁化冷等离子体理论,为了研究柱型等离子体表面波的产生方式,得出了维持稳定等离子体的能量关系.又采用等离子体表面波的色散关系理论,计算了不同激励功率下表面波波数沿等离子体天线轴向的变化,通过改变激励功率和碰撞频率来控制等离子体天线方向图.结果表明,等离子体天线具有良好的辐射性能,并且通过改变激励源功率可以实现等离子体天线参数的电控.     

基于手势识别的机器人人机交互技术研究

研究了基于视觉的动态手势识别技术,采用基于肤色的高斯模型与改进的光流场跟踪算法结合的方 法,实现了复杂背景下实时的手势跟踪,具有快速和准确的特点,且具有较好的鲁棒性．对于动态手势识别器,采 用了隐马尔可夫模型（HMM）作为训练识别算法．考虑到动态手势特征本身的一些特点,对HMM 参数优化算法重 估式加以修正,调整了算法比例因子,从而推导了最佳状态链的确定算法、HMM 参数优化算法．最后将研究开发 的动态手势识别算法成功地应用到了基于网络的远程机器人控制系统中．     

序列模式挖掘研究与发展

序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要研究课题,它在很多领域中都有着广泛的应用.首先讨论了序列模式挖掘的相关背景,然后对序列模式挖掘进行分类,并在此基础上对每一类序列模式挖掘算法的特点进行了介绍和比较;最后,对序列模式挖掘未来的研究重点进行展望,以便研究者对序列模式挖掘做进一步的研究.     

中文比较句识别及比较关系抽取

比较是一种具有一定说服力的评估方式,利用机器进行比较句的识别以及比较关系的抽取可以对观点挖掘、信息推荐等应用提供重要的依据。该文通过构建中文比较模式库以实现中文比较句的自动识别。在此基础上,该文通过选取比较主体、比较客体及其上下文的词、词性、位置、语义以及比较属性的领域知识等特征,利用条件随机域模型进行中文比较关系抽取。实验结果表明,中文比较模式库的构建有助于比较句的自动识别,而在词、词性、位置等Baseline特征中融入语义、领域知识及启发式规则特征后,基于条件随机域的比较关系抽取结果有了显著的提高。