国家自然科学基金(61170136)
- 作品数：5 被引量：12H指数：2
- 相关作者：陈俊杰梁红相洁陈东伟强彦更多>>
- 相关机构：太原理工大学北京理工大学珠海学院山西省财政税务专科学校更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省自然科学基金山西省软科学研究计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于MCI患者脑功能网络的分类研究被引量：7
- 2014年
- 为辅助轻度认知障碍(MCI)的诊断提供新的方法,构建了早期轻度认知障碍、晚期轻度认知障碍及正常对照的静息态脑功能网络。基于复杂网络理论计算了脑功能网络的节点属性并进行了组间差异分析,将具有显著差异的属性值作为分类特征,使用支持向量机算法对所有被试进行了分类研究。实验结果表明,该方法可以用于MCI的辅助诊断,具有一定的应用价值。
- 梁红相洁
- 关键词：支持向量机
- 大型云计算系统中虚拟机的放置优化算法被引量：1
- 2017年
- 为了减少骨干网络内的数据流量,研究确定和优化虚拟机在数据中心的放置问题。虚拟机放置问题是一个HL问题,但是它在大型的云计算系统中表现不能令人满意。为了解决这个问题,重新建模,提出MF模型,利用可变聚合方法和添加有效不等式加强这个模型。通过大量的实验表明,在运行时间和计算资源方面该模型是可行有效的。
- 高燕飞陈俊杰强彦
- 关键词：虚拟机云计算MF模型
- 情感识别中脑电信号Lempel-Ziv复杂度的研究被引量：3
- 2014年
- 在生理信号中,基于脑电信号的情感识别越来越引起研究者的重视。Lempel-Ziv复杂度测量是一种有效的非线性脑电信号分析方法,同时在情感脑—机接口系统中还可以用于进行情感的识别。文章在传统Lempel-Ziv复杂度算法的基础上,提出一种新的Lempel-Ziv复杂度算法,从而更好地进行基于脑电信号的情感识别。首先进行脑电信号的预处理,通过小波包变换来保留脑电信号的低频信号;然后利用非线性滤波器来移除脑电信号中的奇异值;进一步我们提出一种有效的自适应Lempel-Ziv复杂度算法来度量脑电信号的复杂度,并应用此特征值来识别情感。实验结果证明此方法可以从脑电信号中提取出更多有效的模式。同时,它还能够精确地检测到脑电信号的振荡情况,从而提取出不同情感状态下脑电信号中本质的非线性特性。
- 陈东伟陈俊杰
- 关键词：脑电信号非线性动力学情感识别
- 基于随机分块模型的静息态功能脑网络可信度优化
- 2016年
- 为了提高静息态功能脑网络可信度,引用基于随机分块模型的网络重构方法对脑网络进行重构。通过网络指标的分析,验证该方法在脑网络中的适用性,找到网络中的虚假边;采用网络最大联通子集的方法来分析虚假边对网络连通性的影响。实验结果表明,该方法可用于脑网络的重构,通过重构可以找到影响脑网络连通性的虚假边,提高了连通性的可信度。
- 王希郭浩陈俊杰
- 关键词：复杂网络
- 基于fMRI脑机接口的数据分类方法的研究被引量：1
- 2017年
- 为了解决脑机接口中功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)信号的数据分类问题,提出了使用后顶叶皮层进行特征选择的支持向量机分类方法。首先通过核磁设备采集数据,对数据预处理后,将后顶叶皮层的体素选择为特征,然后把血氧水平依赖(blood oxygen level dependent,BOLD)值的峰值和累积变化作为特征提取,最后使用支持向量机进行数据的分类。实验表明,选择后顶叶皮层作为特征是可行的;使用BOLD峰值的分类精度要高于使用BOLD累积变化的分类精度。
- 张巍陈俊杰
- 关键词：脑机接口功能磁共振成像支持向量机血氧水平依赖
