李煜
- 作品数：4 被引量：16H指数：3
- 供职机构：上海海洋大学信息学院更多>>
- 发文基金：上海市科委科研计划项目国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：电子电信环境科学与工程医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 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。
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- 关键词：脑电波小波支持向量机
- 基于单神经元PID的WSNs邻居节点级功率控制算法被引量：2
- 2015年
- 针对无线传感器网络(WSNs)中功率控制算法不能实时地调整节点功率和能量消耗较大等问题,提出了一种基于单神经元PID的邻居节点级功率控制算法。该算法结合WSNs传输功率模型,通过实时地控制邻居节点的数量,调整每个节点的功率,动态控制网络的能耗。仿真结果表明:该算法能根据网络连通性要求调整传感器节点的功率,实时性好,收敛速度快,有效地降低了网络的整体能耗。
- 何世钧谢圣东熊中敏唐莹莉李煜
- 关键词：无线传感器网络功率控制单神经元PID
- 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。
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- 关键词：盲信号分离非负矩阵分解
- 基于支持向量机的绿潮灾害影响因素的权重分析被引量：4
- 2015年
- 根据2012~2013年南黄海海域绿潮浒苔遥感监测分布面积数据及温度、天气状况、风向、风力、浪高5个影响绿潮浒苔扩散的气候因子,建立了相应的支持向量机回归模型.通过模型中各影响因素权重的变化分析绿潮灾害的发展过程,并与传统的单因素分析法进行对比,支持向量机回归更能准确得出各影响因素的权重及权重的变化规律.通过对权重变化规律的分析,给出在绿潮发生过程中漂浮、爆发和消亡阶段的划分依据.
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- 关键词：支持向量机回归灾害过程
