国家自然科学基金(61272345)
- 作品数：16 被引量：58H指数：5
- 相关作者：钟宁周海燕黄佳进杨孝敬黄智生更多>>
- 相关机构：北京工业大学前桥工业大学阿姆斯特丹自由大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国际科技合作与交流专项项目国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信电气工程更多>>
- 基于神经网络的动力电池SOC研究被引量：7
- 2016年
- 利用神经网络进行了动力电池荷电状态(SOC)预测研究。在分析磷酸铁锂电池充放电机理的基础上,采用levenberg-marquardt(LM)算法建立了动力电池的BP(back propagation)神经网络模型,并进行了电池SOC值的预测。结果表明,基于神经网络的电池SOC预测方法具有较高的精度,可用来预测磷酸铁锂电池的SOC值。
- 杨孝敬钟宁
- 关键词：动力电池神经网络
- 抑郁症静息态EEG前后部脑电活动被引量：7
- 2014年
- 抑郁症病人静息态EEG存在左右脑半球神经电活动强度不对称的现象。分析了抑郁症的大脑前后部脑电信号不对称性的变化,并在正常组、抑郁症未用药组和抑郁症用药组三组被试中进行了分析。分析过程首先将静息态EEG进行快速傅里叶变换(FFT),将时域的EEG信号转换为频域的相关信息。将频域划分频带,导出各个频带各个通道的电压密度后,用电压密度值计算比较脑前后部神经电活动的相对强弱。结果发现正常人脑前部神经电活动强于脑后部,抑郁症未用药病人脑前部神经电活动弱于脑后部。用药的抑郁症病人脑前后部神经电活动的相对强弱有所改善。该结论有助于基于生物标记的抑郁症自动诊断和和治疗效果预测。
- 廖智舟李川周军周海燕秦裕林丰雷冯媛
- 关键词：抑郁症
- 基于复杂网络的手机基站网络研究
- 2014年
- 将北京智能交通系统中的手机数据抽象成复杂网络,结合网络图论思想,将网络的节点换作手机数据中的基站,网络的边则产生于有关联的基站之间,那么就建立起一个手机基站网络的模型.在统计了大量手机数据的基础上,研究北京地区基站网络的复杂网络特性.统计分析表明,北京地区的基站网络具有较小的平均路径长度和较高的聚类系数(典型的小世界特性),其节点的度分布具有无标度特性.基站网络的复杂网络特性研究为手机基站的布局和通信公司运营质量的提高,提供了新思路.
- 高占友黄佳进钟宁黄智生
- 关键词：复杂网络基站小世界
- 传感器语义处理中面向数据的工作流设计
- 2015年
- 为了实现Web中不同传感器系统之间的数据共享和互操作,在结合语义传感器Web(Semantic Sensor Web)概念的基础上,以建筑结构安全监测的传感器及感测数据为例设计了语义模型.同时,为了使得Web中各系统可以自动进行传感器的语义处理,提出面向数据的工作流处理方法,分析了该技术的特点和与传统工作流技术的区别,在该方法中以数据驱动处理,通过传感器数据的自动识别调用相应的处理模块,可以实现感测数据的自动提取、自动标注等处理方法,从而形成Web中有特定含义的传感器语义数据.最后以建筑结构安全监测系统中工作流的设计为例说明了该技术的具体应用.
- 王海渊黄佳进黄智生钟宁
- 关键词：工作流语义标注传感器
- 基于统计分布熵的抑郁症脑电信号分析
- 2015年
- 针对目前抑郁症研究和诊断中量化分析参数和分析方法不足的情况,本文提出和定义一种能对脑电活动的状态分布进行描述、并能用来计算和区分抑郁症患者和正常人脑电活动差异的统计分布熵方法。应用该方法对抑郁症患者和正常对照组的脑电信号统计分布熵进行数值计算,然后分析讨论它们之间的差异,最后对结果进行了统计分析。实验结果表明:抑郁症患者脑电的状态分布熵在部分脑区显著高于正常健康人,表现出较强的差异性。证明该统计分布熵能够表征大脑电活动的分布状态,提供反映其活动是否发生异变的信息,可以作为度量大脑电活动分布状态和分析脑电信号是否异常的一个物理参数。这对其用作诊断其他脑精神疾病的物理指标也具有积极意义。
- 王凯明周海燕郭家梁杨孝敬王刚钟宁
- 关键词：脑电信号抑郁症
- 静息态脑电信号动态功能连接分析被引量：14
- 2015年
- 静息态脑功能连接分析是近年来脑研究的一个热点问题,对于某些脑疾病的诊断及成因理解具有重要意义.已有的脑功能连接研究基本上都假设功能连接网络在一段时间内是稳定不变的,但越来越多的证据表明它应该是随时间动态变化的.对25名被试睁眼和闭眼状态的64电极脑电生理信号,采用独立成分分析、滑动时间窗、低分辨率脑电断层溯源、图论等方法和技术进行动态功能连接分析,展现了睁眼和闭眼两种基线状态下视觉网络、默认网络等功能连接网络随时间的动态变化,并对动态连接矩阵进行主成分分析得到了在整个时间段内具有代表意义的功能连接模式.该结论支持和补充了传统稳态脑功能连接的研究,也将为相关实验设计以及脑电信号临床研究提供基线选择依据.
- 杨剑陈书燊皇甫浩然梁佩鹏钟宁
- 关键词：脑电图静息态
- 基于信念网络的协同过滤图模型的推荐算法被引量：8
- 2016年
- 信息检索模型现已应用于协同过滤算法.文中使用信息检索中的信念网络模型统一描述基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤,提出基于信念网络的协同过滤图模型的推荐算法.针对信念网络便于结合附加信息源的特性,将专家信息添加到协同过滤图模型中,为用户提供决策支持,以此解决推荐系统数据稀疏的问题.实验表明文中算法能提高推荐精度.
- 朱昆磊黄佳进
- 关键词：信息检索个性化推荐
- 抑郁症脑电α波左右不对称性与认知行为的相关性研究
- 抑郁症的静息态脑电α波表现出左右不对称性,这可能与大脑右侧负性活动加强有关。而抑郁症的一种典型认知障碍是负性加工偏向,尤其是外界信息与自我相关时,该现象更加明显。近年来的研究表明静息态脑活动可能反映了脑功能的内在的、本质...
- 马小萌钟宁郭家梁张明辉丰雷付冰冰王刚周海燕
- 关键词：脑电抑郁症
- 基于振幅-周期二维特征的脑电样本熵分析被引量：4
- 2016年
- 样本熵可以有效反映一维时间序列中新模式的生成概率,但缺乏对二维序列复杂度的表征能力.基于对传统样本熵方法的改进,提出一种在振幅-周期二维空间描述波形复杂度的方法,二维样本熵反映了波形振动在振幅-周期空间中新模式的生成概率.通过仿真实验证明了这种方法描述波形复杂度的有效性,当波形的复杂度特征表现为振幅-周期的交互作用时,二维样本熵对复杂度的描述比一维条件下的样本熵更加有效.基于二维样本熵对抑郁症组和对照组的脑电复杂度进行分析,结果表明,抑郁症组在Alpha频段左侧顶区和左侧枕区的二维样本熵显著低于对照组,表明在上述频段和位置,抑郁症患者脑电中新模式的生成概率显著低于正常人,这一特征可能成为抑郁症的潜在生物标记.
- 郭家梁钟宁马小萌张明辉周海燕
- 关键词：脑电抑郁症
- 基于领域相关性度量的抑郁症药物概念抽取被引量：1
- 2016年
- 开发基于生物医学文献的抑郁症药物本体自动学习技术,对于抑郁症辅助诊疗有着重要的指导意义。概念抽取是面向文本的本体学习的基础。然而,现有的本体概念抽取算法在解决特定、细粒度领域的概念抽取问题时性能较差。借鉴传统的领域相关性及领域一致性的思想,综合使用对数似然比和领域关联函数进行抑郁症药物领域的概念抽取。实验结果表明,该算法能够降低抑郁症其他相关领域对概念抽取的影响,同时改善低频术语的领域隶属度计算,提高了准召率。
- 王宁宁陈建辉
- 关键词：本体学习概念抽取抑郁症对数似然比
