基于EMD和SVM的抑郁症静息态脑电信号分类研究

以静息态脑电信号为基础,通过固有模态分解(empirical mode decomposition, EMD)算法对脑电信号进行信号去噪和特征值提取,通过支持向量机(support vector machine, SVM)算法对抑郁症患者和正常对照组人群的脑电特征值进行分类分析。 通过系统化的数据采集试验,采集了20位抑郁症患者和25位健康对照组的静息态脑电信号;对静息态脑电信号进行信号的去噪和特征提取;采用SVM算法对抑郁症患者和正常人对照组脑电特征值进行二值分类,分类正确率达到93.3%。 相较于传统的小波变换提取的特征值,分类准确率有明显的提高。     

石英砂着色工艺技术研究

从彩砂涂料的应用状况出发，简述了彩砂的基本性能要求，同时根据实验分析结果，开发了一种新的石英砂中温烧结着色技术，给出了着色工艺的主要流程和方法。     

铝热还原生产钒铁合金的工艺优化

钒铁是生产工具钢、耐热钢的一种重要中间合金,目前主要采用铝热法生产.本文应用决策树分类方法来分析铝热还原生产铁合金的工艺和技术参数,主要考查了原料品位、发热量、配铝系数、反应时间、喷吹时间、喷吹量等主要工艺参数对产品回收率、铝含量含量的影响,给出各工艺参数对它们的影响模式.由于处理的数据是实际生产数据,数据分析结果可直接用于指导改进生产工艺.     

注塑模具的电铸工艺

本文介绍一种具有溶液性能稳定,工艺范围宽,沉积速度快,沉积层应力低,脆性小,硬度高,耐蚀性好的Is—Ni电铸新工艺。     

石英砂着色工艺技术研究

从彩砂涂料的应用状况出发，简述了彩砂的基本性能要求，同时根据实验分析结果，开发了一种新的石英砂中温烧结着色技术，给出了着色工艺的主要流程和方法。     

基于等分符号化熵的情感脑电信号分析

如何提取有效的特征一直是情感研究的一个热点,结合脑电信号非线性方法中排列熵计算效率高,样本熵计算准确率高的优点,提出了等分符号化熵算法（ESE）,并试图验证这种新的特征在情感脑电分析中的有效性。该算法在相空间重构前对信号进行等概率符号化处理,用符号矢量的相等计算重构分量比例。仿真结果显示ESE算法在Logistic映射中计算效率与计算准确度均有良好的表现。并将ESE用于情感脑电信号的分析,结果表明部分脑区可以有效的区分正负性情感。表明此算法可以得到有效的衡量不同类型情感的特征。     

基于高斯核函数支持向量机的脑电信号时频特征情感多类识别

为了找到一种综合分析方法,提高对脑电信号情感多分类识别的分类精确度,将DEAP数据库中的脑电数据采用经验模态分解的方法分解为多个本征模函数,并对本征模函数按不同的时长窗口进行分片,提取其功率谱密度作为脑电信号特征.将被试对音乐视频的情感评价指数用于生成情感分类标签,按"唤醒度"和"效价"2个维度将评价指数映射到二维情感模型中,分成4类.采用"一对一"的高斯核函数支持向量机对脑电特征进行多分类分析.实验结果表明:高斯核函数支持向量机的最高分类准确度达到90.9%(22号被试),平均分类准确度达到68.3%.高斯核函数支持向量机能有效地从脑电信号中识别出不同的情感状态;同时,对于相同刺激,不同的被试产生的情感状态不同;并且,在清醒状态下,脑电信号的高频子波对情感分类有更高的分类精确度.     

高校信息化建设中信息标准的确立及应用

高校信息化建设发展到一定阶段,各应用系统之间必然要进行信息交叉引用。然而,各应用系统中信息存储及表示格式的不一致,给信息共享制造了障碍。在国家相关教育信息标准的基础之上建立各高校的信息标准及基础数据库,并将应用系统建立在对基础数据库的引用之上,无疑是解决信息共享的有效办法。北方工业大学计算机及网络管理中心在进行信息化建设的过程中,在信息标准化建设方面已经开展了相关工作,文章介绍了在信息标准建立过程中的经验及成果。