山西省自然科学基金(2010011020-2)
- 作品数：11 被引量：41H指数：4
- 相关作者：李海芳邓红霞陈俊杰陈东伟游雅更多>>
- 相关机构：太原理工大学北京理工大学北京理工大学珠海学院更多>>
- 发文基金：山西省自然科学基金国家自然科学基金年山西省研究生优秀创新项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 彩色图像特征捆绑的自动模型构建
- 2013年
- 特征捆绑问题是认知科学和神经科学的中心问题之一。为了对彩色图像中颜色与形状这两种最基本特征实施捆绑,在简化脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的基础上,提出一种基于矢量的特征捆绑脉冲耦合神经网络模型。在该模型中,利用神经元的第1次脉冲发放时间将不同的特征进行分离,同时利用神经元的自身输入刺激将属于同一感知对象的不同特征进行捆绑。仿真实验结果表明,该模型能够很好地实现彩色图像特征的分离和捆绑,并实现迭代次数的自动判定,对脉冲耦合神经网络模型在彩色图像特征捆绑的研究和应用中具有一定的参考价值。
- 徐洁邓红霞李海芳
- 关键词：彩色图像特征捆绑脉冲耦合神经网络
- 视觉感知中特征捆绑建模方法的研究被引量：4
- 2011年
- 针对视觉感知中特征的捆绑问题,在传统脉冲耦合神经网络(PCNN)的基础上,提出一种基于强度的PCNN模型。在该模型中,神经元邻域内脉冲发放总强度将不同的特征分离开来,而神经元自身的脉冲发放强度又将属于同一感知对象的不同特征捆绑起来。仿真结果证明,该模型可以实现特征的分离和捆绑。
- 李海芳尹清
- 关键词：特征捆绑视觉感知脉冲耦合神经网络
- 颜色和形状特征分离和局部整合的研究
- 2014年
- 特征绑定是特征分离和整合的过程。为探究视觉系统处理图像颜色和形状特征的动态绑定过程,提出基于任务的独立成分分析(T_ICA)和最短距离聚类相结合的方法,并将其应用于任务态下采集的脑功能(fMRI)数据,实现颜色和形状处理功能的分离和局部整合。结果表明,T_ICA将f MRI数据分离成彼此独立的特征成分,其中包含有目标特征成分和其他成分;聚类方法实现了颜色功能和形状功能的局部整合,形成了两个分别处理颜色和形状的基本感知系统。通过研究人脑视觉特征绑定机制为计算机视觉捆绑的研究与应用提供一定的参考价值。
- 焦艳邓红霞李海芳
- 关键词：偏相关视觉皮层
- 静息态fMRI功能连接分析方法的研究与应用
- 2013年
- 鉴于寻找抑郁症诊疗生物指标的迫切需求以及日益成熟的fMRI数据分析技术和模式分类技术,进行了静息态fMRI的功能连接分析方法研究及应用。利用fMRI采集28名健康被试和38名抑郁症患者静息态功能磁共振数据,采用模型驱动的分析方法,从时域(相关分析、偏相关分析)和频域(相干分析、互信息分析)两个角度进行分析,对抑郁症患者和健康对照者进行选定脑区之间的各种方法的功能连接分析,研究结果表明抑郁症患者在脑功能连接上与健康对照组的显著异常,通过这些异常的指标作为特征进行模式分类,对于建立抑郁症诊疗的影像学指标起到了一定作用,从而可以更好地辅助抑郁症临床诊断和疗效评判。
- 陈东伟杨艳丽李海芳陈俊杰
- 关键词：静息态功能磁共振成像抑郁症
- 动态因果模型的研究综述
- 2013年
- 功能磁共振成像技术的发展为揭示脑区间的有效连接机制奠定了基础,而动态因果模型的研究将更有利于连接机制的研究,为揭示脑的奥秘提供了有效、直接的方法。阐述了动态因果模型的基本概念和原理,论述了不同类别的动态因果模型连接方式、方法;分析了不同类别模型间的区别,并通过贝叶斯模型选择进行模型辨识。通过总结前人所做的工作,得出动态因果模型在使用过程中应该遵循的规则,概括了存在的问题。结合已有的动态因果模型研究成果,展望了未来的研究方向和亟待解决的关键问题。
- 邓红霞游雅李海芳
- 关键词：模型辨识
- 基于自适应Lempel-Ziv复杂度的情感脑电信号特征分析被引量：4
- 2014年
- 脑电信号是研究人类情感的主要手段之一。将Lempel-Ziv复杂度算法应用在脑电情感分类方面,并对其进行相应改进。针对脑电信号变化微弱的情况,在二值化过程对原有二值化方法进行改进,采用自适应方法调整信号分段区域,提取脑电情感数据特征,刻画了相邻点之间的相互关系和细节信息。探究不同情感状态下、不同电极复杂度的变化规律,采用SVM进行特征分类,验证了所提取特征的质量和有效性。
- 张栋陈东伟游雅李海芳
- 关键词：脑电信号情感识别特征提取
- 基于体素的fMRI数据分类研究及其应用被引量：4
- 2015年
- 使用机器学习方法分类f MRI(functional magnetic resonance imaging)数据已经逐渐广泛被应用到探索大脑认知的研究中。在探索人脑视觉区域对颜色特征和形状特征的捆绑图像认知研究中,使用血氧含量水平BOLD(blood oxygen level dependent)最大值、BOLD变化累计值作为特征值训练SVM分类器,使用BOLD变化时间序列方差及均值组合作为特征值训练多个SVM弱分类器,并使用Adaboost算法将多个SVM分类器集成到一起构造集成分类器,以此来判断人正在观察的图像的类型。实验结果表明,使用BOLD时间序列方差及均值组合作为特征构造的集成分类器分类正确率较高,对比不同视觉区域对特征捆绑任务识别正确率,发现V3区对图像复杂度的改变比较敏感,与特征捆绑的任务联系比较紧密。该方法可以应用到脑机接口BCI(brain computer interface)等领域。
- 张兵董云云邓红霞李海芳
- 关键词：SVM分类FMRI特征捆绑
- 静息态脑功能网络的社团结构研究被引量：3
- 2012年
- 为了探索人脑的工作机制,提出将社团划分算法应用于人脑功能网络。利用功能磁共振(fMRI)采集28名健康被试静息态脑功能数据,构建了基于时间序列的脑功能网络;根据模块度和网络全连接理论对网络中的边数划定阈值范围,利用层次聚类算法和贪心算法对脑网络进行社团划分,实验结果证明两种算法的划分结果基本一致,验证了人脑功能网络具有模块化结构;进而分析了脑网络社团结构在跨阈值范围内的差异化表现,提出了研究脑功能网络的边数有效阈值范围是180至320条边。挖掘脑网络的社团结构有助于研究脑病变机理,以辅助脑疾病的诊断治疗。
- 王艳群李海芳郭浩陈俊杰
- 关键词：复杂网络社团结构模块度
- 性格、心情和情感的多层情感建模方法被引量：19
- 2011年
- 针对情感模型没有很好地考虑个性因素的影响问题,提出一种性格、心情和情感的多层建模方法.通过分析影响情感的因素和人情感状态的变迁过程,建立性格、心情与情感的映射,并研究性格与情感、心情衰减的关系,构建心情和情感衰减函数.通过心理学实验得到情感状态波动时各种情感相互影响的数据,并通过统计分析相应规律生成情感影响因子矩阵,融入性格和心情变化、情感激活阈值和情感的相互作用建立多层情感模型.最后通过所设计的情感预测系统和人对相应图像情感理解的比较,验证了文中方法的有效性.
- 李海芳何海鹏陈俊杰
- 关键词：映射关系情感模型
- 应用两阶段遗传算法优化求解动态因果模型被引量：1
- 2014年
- 动态因果模型是分析脑区间有效连接最有效果的方法。针对经典遗传算法在搜索最优动态因果模型DCM(Dynamic Causal Models)的后期,变异幅度过大这一缺陷进行改进,提出两阶段遗传算法。利用网上的真实数据集实验表明,相对于经典遗传算法,两阶段遗传算法计算结果更优越。
- 张彬邓红霞李海芳
