吴清
- 作品数：43 被引量：91H指数：5
- 供职机构：河北工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金天津市科技计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电气工程文化科学更多>>
- 一种多维小波网络的构造性算法被引量：12
- 2003年
- 在探索单尺度径向小波框架与径向基函数网络对函数逼近特性相似的基础上 ,构造了单尺度径向基小波网络 .针对在高维应用中出现的维数灾难 ,以减少其对维数的依赖性为出发点 ,实现了限制网络规模过大的方法 ,主要包括根据输入样本的时频信息和小波的时频定位区间 ,采取多种措施自适应地从小波栅格中挑选恰当的小波基 ;根据输出样本信息 ,考虑权值的不同重要程度 ,利用自适应正交投影算法完成了网络结构大小及其连接权值的自动确定 .通过将该方法应用到脑电逆问题的求解实例中 。
- 吴清沈雪勤颜威利
- 关键词：神经网络函数逼近
- 头皮测量电极对脑电逆问题求解结果的影响
- 研究了非侵入式头皮测量电极的数量及其接触电阻对基于电流源分布模型的脑电逆问题求解结果的影响.仿真计算表明,电极数量在一定范围内可大大提高源的定位精度,但个别电极的接触电阻会严重影响其定位的可靠性.
- 吴清李颖颜威利
- 关键词：接触电阻脑电信号脑电图机
- 文献传递
- 基于显著区域检测的SURF特征匹配优化算法被引量：2
- 2017年
- 针对传统SURF匹配算法在特征点选取阶段选取了大量不符合匹配预期的特征点,增加了后期匹配的运算复杂度,提出一种SURF算子和显著区域检测相结合的方法。为使检测出的极值点和预期匹配的目标更加接近,用SURF算子构建出尺度空间图像后对该空间作显著区域检测,再对特征点赋显著度权值并通过孤立点剔除和局部冗余筛选出目标点,筛选后的特征点比传统方法得到的特征点数量明显减少,在降低时间复杂度的同时匹配精度提高了18%。特征匹配时引入RANSAC算法剔除误匹配点对,对匹配结果作进一步修正。实验表明,与传统SURF算法比较,改进算法在实时性和匹配精度方面均更优。
- 陈谦吴清
- 关键词：SURF算法显著区域检测特征值RANSAC算法
- 生物医学电磁场问题研究与发展
- 本文总结了本课题组在生物医学电磁场问题中的主要研究成果,包括脑电正逆问题的计算软件,电阻抗层析成像的研究和强磁场对细胞的生物学效应等.
- 颜威利李颖郭鸿涌徐桂芝吴清
- 关键词：电磁场脑电逆问题强磁场生物学效应
- 文献传递
- 基于有性繁殖的小生境遗传算法与多峰函数优化
- 该文提出了一种基于有性繁殖的小生境遗传算法。简单遗传算法已经成功地应用到很多进化优化问题上，但是对于复杂多峰函数寻优时，容易出现早熟收敛现象。为了解决这个问题，该文结合自然界最常见的有性繁殖和“小生境”现象，赋予了遗传个...
- TIAN Yulong田玉龙WU Qing吴清ZHAO Weiguo赵卫国
- 关键词：计算机理论小生境遗传算法多峰函数优化有性繁殖
- 一种目标物体的防护检测方法、装置、设备及存储介质
- 本发明实施例公开了一种目标物体的防护检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取摄像头拍摄的图像信息，确定图像信息中的目标物体，并判断图像信息中是否存在与目标物体相关的防护装置；若确定图像信息中存在与目标物体相关的防...
- 吴清张英泽魏玮高娜李彦儒孙旭旦
- 文献传递
- 关于脑电产生源求解问题的研究被引量：3
- 2002年
- 根据头皮记录到的多道脑电信号反演人脑内部电活动源的信息,是一个跨学科的交叉性课题,其研究成果将在探索人的感觉、认知过程及神经疾病诊断等方面具有重要作用.本文主要分析了目前有关脑电产生源求解问题中的几大类研究方法:基于等效偶极子源的参数定位法;基于电流分布源模型的图象重建法以及神经网络在源定位中的应用等,介绍了各自所取得的进展及其发展前景.
- 吴清颜威利
- 关键词：神经网络
- 基于梯度的虹膜定位方法被引量：2
- 2005年
- 为了提高虹膜定位的速度以及虹膜定位的准确性,依据虹膜图像灰度的分布特性及良好的环状性质,检测出瞳孔边缘以减少参与Hough变换的点数,进而定位虹膜内边缘.对于外边缘定位采用基于灰度梯度的微分积分圆形检测算子的方法.实验结果表明,此种方法能够准确地进行虹膜内外边缘定位,避免了含有大量其它区域对定位带来的影响.
- 吴景玮吴清
- 关键词：虹膜定位HOUGH变换灰度梯度
- 生物医学电磁逆问题求解方法研究
- 饶利芸何任杰李颖徐桂芝颜威利吴清贺士娟宋朝昀
- 该课题提出了基于同伦思想的改进的修正牛顿-拉夫逊法，提出了信息融合研究方法，并对三维真实模型的重建算法进行了研究，对脑电/脑磁正问题的边界元方法进行了有效改进，对LORETA算法进行了改进。该研究达国际先进水平。
- 关键词：
- 关键词：生物医学
- 基于多维输出支持向量回归机的脑电源定位被引量：4
- 2009年
- 脑电源定位是根据头皮观测电位进行逆问题计算的过程。文章把采用近似迭代变权最小二乘法方法的多维输出支持向量回归机应用到脑电源定位中。与单变量输出支持向量机回归建模相比,采用该方法建立的多变量系统模型结构较为简单,计算工作量小,速度快。为了发现头皮电位和脑内部产生源的关系,选择使用了单个等效偶极子源和四层同心球头模型。实验结果表明,多维支持向量回归机方法在脑电源定位问题求解中具有运行速度快,鲁棒性好等特点。
- 李建伟汪友华吴清
