上海市浦江人才计划项目(07PJ14031)
- 作品数：4 被引量：13H指数：3
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- 基于最小二乘支持向量回归建模方法的人机系统操作员功能状态分析
- 2012年
- 目的建立具有很强预测能力的数学模型来准确评估人机系统操作员功能状态(Operator Function-al States,OFS)。方法基于采集到的一系列操作员电生理信号及性能数据,采用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)方法对OFS建模。通过网格搜索和10-折交叉验证方法对模型参数进行优化,并将LSSVM与基于遗传算法的模糊建模方法进行比较。结果模型基本能反映OFS的实际变化趋势,输出误差在可接受的范围之内且与基于遗传算法的模糊建模方法得到的模型输出误差相比较小。结论 LSSVM方法具有更好的泛化性能,将其用于OFS评估是有效的。
- 秦攀攀张建华
- 关键词：最小二乘支持向量机电生理信号
- 基于小波包变换的过程控制操作员心率变异性分析
- 该文使用aCAMS作为实验平台,采集了11位被试,每位被试两次实验的心率信号。应用小波包分解,研究不同任务负荷水平下,过程控制操作员HRV的VLF、LF、HF成分的能量、高低频能量比LF/HF和小波包熵的变化,以及这五项...
- 王娆芬张建华王行愚
- 关键词：心率变异性小波包变换
- 文献传递
- 离散粒子群优化-贝叶斯线性判别分析算法用于视觉事件相关电位P300的分类被引量：3
- 2010年
- P300在头皮上的导联位置并不明确,目前对P300的分类研究中,采用的电极组合各不相同,且不同被试在同一电极组合下得到的分类效果存在一定差异,要使所有分类精度都达到最优比较困难。而采用全导联方式则增加了数据处理量,导致系统实时性要求不能满足。为解决该类问题,提出一种基于离散粒子群优化(DPSO)的算法对P300进行最优电极组合选择,并将其与F-score进行了比较。然后利用贝叶斯线性判别分析(BLDA)对P300进行分类,比较了最优电极组合和其他电极组合下的分类结果,表明了DPSO对脑电最优电极组合选择的有效性,并提出了一组可能普适的P300最优分类电极组合,对提高基于P300的BCI系统实时性有重要意义。
- 张宇王行愚张建华金晶
- 关键词：P300
- 人机系统操作员功能状态的神经模糊建模方法
- 本文的主要目的是评估人机系统中操作员功能状态(Operator Functional States,OFS)。在实验室环境下,用密封舱内空气管理自动化系统(automation enhanced Cabin Air Ma...
- 刘华张建华王行愚
- 关键词：自适应神经模糊推理系统人机交互
- 文献传递
- 基于EMD的左右手运动想象脑电信号分析研究被引量：5
- 2009年
- 基于经验模态分解(EMD)理论,提出一种左右手运动想象脑电信号分析方法。首先利用时间窗对脑电信号数据进行划分,对每段数据通过经验模态分解法将其分解为一组固有模态函数IMF,提取主要信号所在的IMF层去除信号中的噪声。对含有主要信号的几层IMF进行Hilbert变换,得到瞬时频率与对应的瞬时幅值。再提取左右手想象的特定频段mu节律和beta节律的能量信号作为特征,分别利用支持向量机(SVM)和Fisher进行了分类比较。对EMD和小波包在去噪和特征提取进行了比较。结果表明,EMD是一种很有效的去噪方法,经过EMD分解后提取的能量信号在区分左右手想象上更具有优势,识别率高。
- 应基光王行愚
- 关键词：EMD小波支持向量机
- 基于遗传算法的操作员功能状态模糊建模
- 本文基于采集到的一系列操作员电生理信号以及操作员性能数据(Performance Data)建立模型,对操作员功能状态(OFS,Operator Functional State)进行估计。采用模糊建模方法,使用遗传算法...
- 彭小迪张建华王行愚王娆芬
- 关键词：电生理信号遗传算法
- 文献传递
- 基于FastICA的P300电位快速提取方法被引量：5
- 2009年
- 从两个方面研究了快速独立分量分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)方法在诱发脑电P300少次提取中的应用,并给出了针对健康和残疾被试的实验结果。首先,利用FastICA对观测信号进行去噪,然后对去噪后的P300分量进行较少次叠加平均,并对提取出的健康和残疾被试的P300特征进行了详细的比较分析;然后,从模式识别的角度出发,逐渐减少叠加次数,分别考察了根据提取出的P300特征进行靶刺激和非靶刺激识别的难易程度。实验结果表明了FastICA方法用于P300较少次提取的有效性。
- 张宇张建华王行愚金晶
- 关键词：快速独立分量分析
