张玉婷
- 作品数：7 被引量：9H指数：2
- 供职机构：辽宁师范大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金辽宁省教育厅基金资助项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 基于小波包分解的脑电信号分类方法研究
- 脑电接口(Brain-Computer Interfaces，BCI)为脑和外界提供了直接的交流工具，已经被学者们广泛研究。脑电信号(electroencephalogram，EEG)因为研究成本低而成为研究BCI的主要...
- 张玉婷
- 关键词：脑电信号特征提取小波包分解
- 基于小波包分解和近似熵的脑电信号分类被引量：1
- 2015年
- 为提高脑电信号分类准确率,提出基于小波包分解和近似熵相结合的特征提取方法。该方法利用小波包对信号的低频和高频进行分解,用近似熵对得到的叶子结点进行计算得到特征值,然后将其输入支持向量机进行分类。实验结果表明,该方法在两种思维结合识别中正确率最高达到了97.37%,取得了较好的分类效果。
- 张玉婷张永
- 关键词：脑电信号小波包分解近似熵支持向量机
- 幼儿体质游戏化评价方法的实证研究
——以平衡能力为例
- 现阶段,《国民体质测定标准》（幼儿部分）平衡能力的测定项目为走平衡木,在对幼儿进行实际测定时可以发现,有些幼儿并非平衡能力不好,而是因为恐惧心理无法完成该测试,测试项目无法真实的反映幼儿平衡能力的发展水平。而游戏是幼儿乐...
- 张玉婷
- 关键词：幼儿
- 文献传递
- 高二数学课堂教学中的学科教学知识的研究
- 经过几十年的研究，所有国家的教育研究人员和政策制定者都意识到，想要达到教育改革的成功，其中非常重要的是教师自身的专业发展状况。本研究以高二数学人教B版教科书、案例研究、课堂研究与学科教学知识（Pedagogical Co...
- 张玉婷
- 关键词：PCK课堂观察高二数学
- 文献传递
- 基于分层聚类及重采样的大规模数据分类被引量：5
- 2013年
- 针对大规模数据的分类问题,将监督学习与无监督学习结合起来,提出了一种基于分层聚类和重采样技术的支持向量机(SVM)分类方法。该方法首先利用无监督学习算法中的k-means聚类分析技术将数据集划分成不同的子集,然后对各个子集进行逐类聚类,分别选出各类中心邻域内的样本点,构成最终的训练集,最后利用支持向量机对所选择的最具代表样本点进行训练建模。实验表明,所提方法可以大幅度降低支持向量机的学习代价,其分类精度比随机欠采样更优,而且可以达到采用完整数据集训练所得的结果。
- 张永浮盼盼张玉婷
- 关键词：海量数据聚类重采样支持向量机
- 基于小波包和近似熵的脑电信号分类
- 脑电信号自动检测在临床上具有重要意义.前人研究脑电信号的非线性特征提取方法只有一种，本文尝试两种特征提取方法相结合，即基于小波包和近似熵相结合的特征提取方法.小波包可以对信号的低频和高频进行多层分解，得到的叶子结点由近似...
- 张玉婷张永王小燕
- 以任务型课堂为背景的差异教学在初中英语阅读中的应用研究
- 一直以来,我国的初中课堂普遍采用以教师为中心的传统教学模式,忽视了学生个体的学习兴趣、目标以及动机上的差异，学生在学习过程中容易产生两级分化的现象。就目前来说，全国的中学英语教学面临着许多困境。就这一现象来说,尊重学生间...
- 张玉婷
- 关键词：差异教学任务型课堂初中英语阅读教学英语阅读水平
- 文献传递
