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基于SVM决策树的自适应相数ECT图像重建算法被引量：1: 2019年; 在电容层析成像(ECT)技术的实际应用中,多相流是最普遍存在的流体类型,而被测场域中存在的介质种类常常是未知的。为了解决测量时出现多相流相数未知的情况,利用支持向量机(SVM)决策树算法在分类精度和分类速度上的优点,提出采用基于SVM决策树的电容层析成像图像重建算法对未知相数进行相数预测及图像重建。仿真结果表明,该算法能够实现多相流相数自适应,并提高图像重建精度。; 黄星琪何世钧周汝雁黄智伟; 关键词：多相流电容层析成像图像重建

基于小波支持向量机的小鼠脑电波与呼吸的关系被引量：3: 2015年; 目的:以小鼠为实验对象,利用以Morlet小波支持向量机(Wavelet Support Vector Machine,WSVM)为神经元的神经网络模型研究小鼠的呼吸与脑电波之间的关系。方法:本文通过对在小鼠睡眠和清醒状态下测得的呼吸信号进行分析,得出两种状态下呼吸频率范围分别为:1.59 Hz^1.98 Hz、1.75 Hz^2.70 Hz,进而根据呼吸频率范围确定与呼吸有关的脑电波信号的频率段并将其分离出来,建立了以WSVM为神经元的神经网络模型。通过该模型定量分析了小鼠在两种状态下与呼吸相关的脑电波的相位变化率和呼吸频率之间的映射关系,得出该模型的最小留一法(Leave-OneOut,LOO)误差及对分离出的脑电波信号相位变化率的预测的均方误差(Mean Square Error,MSE),并与传统以径向基函数为核函数的支持向量机(RBF-SVM)模型的最小LOO误差及预测精度进行对比分析。结果:以WSVM为神经元的神经网络模型的最小LOO误差为0.08907,低于RBF-SVM的最小LOO误差0.089 272,因此具有更好的泛化性,且前者的预测MSE为0.286 658,小于后者的MSE(0.291 373)。结论:基于WSVM的神经网络在定量描述脑电波与呼吸之间的关系中是一种比较有效的方法,它为解释脑电波与其他复杂动作的关系从而实现人机互动提供了一种机制。; 唐莹莉何世钧李煜谢圣东; 关键词：脑电波小波支持向量机

相似度检测法在遗传性疾病和遗传位点上的应用: 2017年; 在生物学中,寻找致病位点、表现型性状差异及疾病的易感性等都属于分类问题,目的是把等待处理的样本进行分类,找出异常数据。相似度的优点在于类与类之间寻找异常数据,将相似度检测运用于致病位点的查询,结合卡方检验和支持向量机,能更精确地找到致病位点。实验中相似度检测得到的致病位点和卡方检验得到的致病位点都有可能是该病的致病位点,致病位点可能存在于两者的集合之中,同时根据支持向量机的小样本、非线性问题中表现出许多特有的优势,在实验中使用支持向量机进行建模,在模型精度较高的基础上确定各个位点的权重,权重大的位点对结果的影响明显,达到筛选出最有可能致病的位点的目的。; 何世钧程小龙张婷周媛媛朱吉光; 关键词：遗传性疾病遗传位点

一种基于TOA测距的室内三维质心定位算法研究被引量：5: 2017年; 针对现有的室内三维定位技术定位精度较低的问题,提出了一种基于到达时间(TOA,time of arrival)测距的室内三维质心定位方法。在COMSOL软件中,建立真实的物理场仿真环境,将筛选出的4个基站坐标分别作为球心,基站与终端间的距离分别作为半径,构建出三维球体定位模型,对质心定位算法进行仿真。通过在相同实验条件下仿真实验表明,相比于传统质心定位的算法和基于RSSI的质心定位算法,改进的定位算法在精度上得到了提高,对环境也具有良好的适应性。; 何世钧黄智伟黄星琪

基于投影梯度的非负矩阵分解盲信号分离算法被引量：7: 2016年; 在盲信号分离过程中,基于乘性迭代的非负矩阵分解(NMF)存在运算量大、收敛速度慢等问题。为此,在投影梯度法的基础上提出一种新的NMF盲信号分离算法。通过增加行列式约束、稀疏度约束和相关性约束条件,将最优化问题转化为交替的最小二乘问题,将投影梯度法应用于基于约束的NMF盲信号分离过程。仿真结果表明,该算法能减小重构误差,在维持源分离信号稀疏性的基础上实现混合信号的唯一分解。与经典NMF算法和NMFDSC算法相比,其收敛和分解速度更快,重构信号的信噪比更高。; 李煜何世钧; 关键词：盲信号分离非负矩阵分解

基于物联网的海洋环境监测系统的研究被引量：51: 2011年; 针对当前海洋环境监测的现状,为实现海洋环境监测的自动化,设计了一种基于物联网技术的海洋环境监测系统。该系统综合运用无线传感器网络技术、嵌入式计算技术、3G无线通信技术、GIS空间信息处理技术等,实现了海洋环境动态在线监测、数据实时处理及可视化展示的功能。; 何世钧陈中华张雨周文君; 关键词：物联网海洋环境监测无线传感器网络 3G

基于空间向量遗传聚类的海洋环境监测数据分析被引量：1: 2012年; 给出了一种空间向量遗传聚类分析方法,对海洋环境监测得到的多参数数据进行分析。采用空间向量遗传聚类方法对采样点的温度,盐度,pH,DO等参数进行聚类,并将聚类结果投影到环境监测参数特征空间,便可以在特征空间中直观地对监测区某一时段采样点进行多参数数据分析,获知各采样点水质状况。通过对不同时段采样点数据的聚类分析,还可以对监测区海水变化趋势进行判断。此方法不仅能挖掘出采样点数据的关联性,而且使得对多采样点多参数数据的分析变得直观、清晰,提高了对海洋环境监测数据的分析效果。; 周汝雁陈中华代岩岩赵世亭何世钧; 关键词：遗传聚类海洋环境监测

介电常数未知条件下ECT图像重建的SVC算法: 2017年; 在电容层析成像(ECT)系统的实际应用中,两相流和多相流是最普遍的流体情况。不仅是由于被测介质的介电常数会随着温度等环境的变化而变化,而且还由于被测场域中存在其他介质,会使得测量时出现介质未知的情况。利用支持向量机(SVM)算法具有良好泛化性的特点,提出采用基于SVC(support vector classification)的电容层析成像图像重建算法对未知介电常数对象进行图像重建。仿真结果表明,该算法能有效适应介质多样性变化,即对于不同介质,该算法都能有较高的图像重建精度。; 何世钧张婷程小龙; 关键词：介电常数图像重建支持向量分类机

多权值电容归一化方法的研究被引量：4: 2017年; 基于并联模型且考虑了不同介质满场分布时电容值对测量电容值的影响,提出了一种多权值电容归一化方法,所建模型不仅适用于两相流还适用于两相流以上的多相流。实验结果表明:在包含2种以上介质的多相流图像重建中,使用多权值模型的图像重建精度的均方差为0.0044,明显优于并联模型的0.0322,因此,多权值模型能够提高图像重建算法精度。分析重建图像发现,该模型还能提高物场中心处的灵敏度,使得物场中心处物体的成像误差减小,从而提高重建图像质量。; 何世钧张婷何海洋程小龙周媛媛; 关键词：计量学多相流电容层析成像图像重建

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上海市科委科研计划项目(10510502800)

文献类型

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主题

机构

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