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1.
针对上肢外骨骼控制信号产生与外部设备响应存在时间滞后导致脑机接口(BCI)系统实时性差的问题,采集被试手部自主抓握前运动相关皮质电位(MRCP) ,提出基于非线性复杂度特征样本熵 (SampEn)与线性幅值特征融合算法的手部运动意图预测方法. 从时频、神经复杂度分析不同大脑状态之间存在的差异,通过特征融合实现对手部抓握运动意图的预测. 基于特征融合意图离线预测准确率最高可达88.46%,可以在人体手部自主运动发生时刻?1 400 ms实现对手部运动预测. 与平静时期手部静止状态相比,被试产生手部抓握运动意图时脑电信号的功率谱与复杂度均产生明显变化,为基于手部运动意图预测提前驱动机器人实现人机协同提供控制策略. 相似文献
2.
针对传统双馈风电机组(DFIG)低电压穿越(LVRT)能力不足问题,提出了储能型双馈风电场联合STATCOM的无功协调控制。该控制是在网侧变流器(GSC)原有的模型上将超级电容经隔离型DC/DC变换器并联到风机直流侧,以此吸收故障期间直流侧产生的不平衡功率;在发生低电压故障时,根据超级电容投入情况,对两侧变流器和并联在风机出口母线上的STATCOM进行无功协调控制来支撑电网电压;同时超级电容储能装置采用电压电流双闭环控制,满足了系统稳定性和经济性的要求。仿真结果表明:该方法应用在风电并网系统中可以使DFIG的LVRT能力得到极大的提升。 相似文献
3.
近年来,我国小流域山洪灾害发生频繁,使人民群众的生命财产造成了巨大的损失。本文选取了喀左县甘招镇的4个典型沿河村落,通过典型设计暴雨计算、洪水推求、水位流量关系建立,反推计算出不同时段的预警雨量指标,成果为各级防汛指挥部门的防洪减灾工作提供了科学依据。 相似文献
4.
本文对在施工过程中剪力墙、柱混凝土产生孔洞分析原因,采取预防措施及修补方案作简要介绍。 相似文献
5.
MODIS数据不仅具有较高的过境频率和光谱分辨率,还具有成本低、覆盖面广等优势。受地球曲率的影响,MODIS L1B数据大多存在一种重叠效应,即Bowtie效应,主要发生在图像的边缘地带,该效应制约了MODIS遥感数据的进一步分析及应用。针对遥感影像几何畸变问题,提出一种不基于传统星历表的Bowtie效应消除算法,采用相关系数法确定每个扫描带的重复行数,根据不同分辨率的MODIS L1B数据,使用相对应的重采样方法对图像进行重采样处理。通过与其他Bowtie效应消除算法的对比实验及分析,证明该算法不仅能够有效去除Bowtie效应,而且执行速度较快,具有较高的工程应用价值。 相似文献
6.
浮点数位宽的深度神经网络需要大量的运算资源,这导致大型深度神经网络难以在低算力场景(如边缘计算)上部署。为解决这一问题,提出一种即插即用的神经网络量化方法,以压缩大型神经网络的运算成本,并保持模型性能指标不显著下降。首先,基于Octave卷积将输入特征图的高频和低频成分进行分离;其次,分别对高低频分量应用不同位宽的卷积核进行卷积运算;第三,使用不同位宽的激活函数将高低频卷积结果量化至相应位宽;最后,混合不同精度的特征图来获得该层卷积结果。实验结果证实了所提方法压缩模型的有效性,在CIFAR-10/100数据集上,将模型压缩至1+8位宽时,该方法可保持准确率指标的下降小于3个百分点;在ImageNet数据集上,使用该方法将ResNet50模型压缩至1+4位宽时,其正确率指标仍高于70%。 相似文献
7.
近年来,合成孔径雷达(SAR)在改善溢油检测方面得到了广泛应用。然而,由于其特殊的成像机理,乘性相干斑噪声和其他物理现象引起的暗斑一直影响着溢油检测的精度。单独使用一种特征很难对图像上的油膜和类油膜现象进行区分,针对这一问题提出了利用多特征融合结合深度残差网络(ResNet)的方式来区分全极化图像上的油膜和类油膜现象。实验中将C波段的三种极化特征:极化散射熵(Entropy)、平均散射角(Alpha)和单次散射特征值相对差异度(SERD)组合在一起,形成一个优化特征子集,在确定的三种极化特征对应的特征图上选取多个感兴趣区域作为ResNet网络的训练集和测试集。该实验所用训练集由3 600个原油样本、3 600个生物油样本和3 600个乳化油样本(共计10 800个)组合而成。测试集由600个原油样本、600个生物油样本和600个乳化油样本(共计1 800个)组合而成,最终得到97.56%的分类精度。用同样的实验数据采用同是深度学习的VGG和AlexNet分类算法进行油膜和类油膜的分类,并与ResNet算法分类结果进行对比分析。为了减弱过拟合现象以及获得更可靠的实验结果,分别进行了[K]-交叉验证和ROC曲线实验。结果表明所提出的算法是有效的。 相似文献
8.
采用两种基于人工神经网络(ANN)的经验学习方法,即双层感知器(DLP)模型和Elman反馈(EF)模型,分析应力腐蚀破裂(SCC)数据,预测奥氏体不锈钢在高温水(HTW)中的SCC敏感性,对304不锈钢(SS)和316SS的两组SCC数据,DLP模型经过长时间的训练周次并不收敛,而EF模型在有限的时间内收敛到一稳定值。304SS和316SS的SCC敏感性依赖于温度(T)、溶解氧浓度(DO)、氯离子浓度([Cl^-])以及电位(E).采用EF模型,待预测样本数据被包含在训练数组里(方法Ⅰ)比不包含(方法Ⅱ)的情况有更高的预测率.用于EF模型的SCC阈值(ThV)影响预测率,当ThV≤0.6时,对304SS而言,预测率的范围大约是0.66~0.90(方法Ⅰ),0.60—0.79(方法Ⅱ);对316SS,预测率范围约为0.81~0.98(方法Ⅰ),0.78~0.90(方法Ⅱ).从预测率平均值来看,预测率服从正态分布,0.5应为最佳阈值.EF模型对定性预测ASS在高温水中的SCC行为有较高的预报率,是一个很有用的工具。 相似文献
9.
在阿尔兹海默症分类问题中,超图神经网络可以从被试间的超图关系中提取特征,在表示学习复杂图结构方面具有很好的优势,但大多数模型都直接或间接地将超图所表示的被试间的高阶复杂关系分解,转化为简单的二元关系进行特征学习,没有有效利用超边的高阶信息,因此提出了基于线-超图神经网络(line-hypergraph neural network, L-HGNN)的阿尔兹海默症分类模型,该模型利用稀疏线性回归表征被试间多元相关性,借助超图和线图的转换在神经网络模型中实现节点的高阶邻域信息传递和超边整体结构特征学习,同时,结合注意力机制生成更具区分性的节点嵌入,进而用于阿尔兹海默症的辅助诊断.在ADNI数据上与常用的两种方法比较,实验结果表明,该方法能有效提高分类准确率,在阿尔兹海默症早期诊断上具有重要的应用价值. 相似文献
10.
怀沙河是北台上水库入库河流,作为北京市应急水源,其水文情势对首都供水保障有重要影响。运用NAM模型构建了怀沙河降雨-径流过程模型,对模型参数进行了率定,模拟结果和实测流量过程能够较好的吻合,模拟精度纳西效率系数为0.642。利用该模型对怀沙河流域局地暴雨洪水过程及洪水的淹没分布情况进行分析后认为,流域出口处的最大流量是30.8m3/s,与西沟水文站观测的最大流量31.0m3/s比较接近。 相似文献