导读:本文包含了稳态特征论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:稳态,卷积,神经网络,特征,电位,线性,算法。
稳态特征论文文献综述
许敏鹏,程秀敏,明东[1]（2019）在《不同视觉注意状态调制稳态视觉诱发电位特征的可分性研究》一文中研究指出注意将我们的心理资源集中到感兴趣事件的处理上,是一种重要的行为和认知过程。识别注意力状态对提高工作绩效、减少失误的发生具有重要意义。然而,至今还没有能够直接并客观检测注意力状态的方法。基于视觉注意对稳态视觉诱发电位(SSVEP)具有调节效应这一事实,本文设计了10 Hz稳态视觉刺激背景下的go/no-go实验范式,以探究不同视觉注意状态调制SSVEP特征的可分性。实验记录了15名在校研究生志愿者高、低视觉注意力状态下的脑电信号,高、低视觉注意力状态由行为学反应情况判定。研究分析了高、低视觉注意力状态下SSVEP信号的差异,并采用相关分类算法对这种差异进行了识别。结果表明,判别典型模式匹配(DCPM)算法相比线性判别分析(LDA)算法和典型相关分析(CCA)算法分类识别效果更佳,正确率可达76%。研究结果证明,不同视觉注意状态调制的SSVEP特征具有可分性,这为视觉注意力状态的监测提供了新方法。(本文来源于《生物医学工程学杂志》期刊2019年05期）
徐桂芝,胡忠涛,王磊,齐志光,郭苗苗[2]（2019）在《基于CNN算法的稳态体感诱发电位的特征识别》一文中研究指出脑-机接口研究可为瘫痪病人的康复带来一种新的治疗方法。已有研究表明对手指或者正中神经施加一定频率的体感刺激,会引发相同频率且具有空间特异性的稳态体感诱发电位。为优化基于稳态体感诱发电位的脑-机接口的性能,通过快速傅里叶变换寻找12个健康被试的个人左手特定共振频率,采用事件相关谱扰动进行时频分析,检测其稳态体感诱发电位信号。基于共振频率对实验诱发的脑电信号进行1 Hz带通滤波,获得特定频带的数据,采用卷积神经网络(CNN)学习算法对其进行分类,并与采用共空间模式和支持向量机的特征提取及特征分类的方法(CSP+SVM)进行比较。所有被试的结果显示:基于共振频率滤波方法,采用CNN学习算法获得的离线分类准确率均高于85%,并且CNN学习算法的分类准确率显着性优于CSP+SVM的分类准确率(91.8%±5.9%vs 77.4%±8.5%,P<0.05)。因此,在基于稳态体感诱发电位的脑机接口的特征识别中,CNN学习算法相比传统使用的机器学习分类算法(如共空间模式+支持向量机)能够显着提升分类准确率,提高脑机接口的整体性能。(本文来源于《中国生物医学工程学报》期刊2019年03期）
田芳,周孝信,史东宇,陈勇,黄彦浩[3]（2019）在《基于卷积神经网络综合模型和稳态特征量的电力系统暂态稳定评估》一文中研究指出为了提高卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的分类性能,提出CNN综合模型,以及CNN与时域仿真相结合的暂态稳定评估解决思路。首先,构建若干个具有相同结构、不同参数的CNN模型进行训练和预测;然后根据一定的结果综合原则对若干个CNN模型的预测结果进行综合,得到"稳定"、"不稳定"和"不确定"3种分类预测结果;最后将结果不确定的样本送入时域仿真进行稳定评估。采用某省级电网算例进行了分类效果验证。结果表明,对于某故障形式,所提出的CNN综合模型,确定样本实现了100%的正确率,而结果不确定的样本占总样本的比例在6%以内,说明该模型具有良好的故障筛选性能。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年14期）
邓健,张丹,张伟,任成杰,郝雯晖[4]（2019）在《黄土丘陵区刺槐叶片-土壤-微生物碳氮磷化学计量学及其稳态性特征》一文中研究指出明确植物和微生物在植被恢复过程中的内稳态特性,对反映生物随恢复环境变化的适应性和阐明生态系统养分循环规律有重要意义。以黄土丘陵区恢复5年、10年、20年、30年和45年的刺槐(Robinia pseudoacacia)人工林为研究对象,测定刺槐叶片、土壤和微生物生物量C、N、P含量及其化学计量学指标,重点揭示了叶片和微生物生物量养分在恢复过程中随土壤养分变化的稳态性特征。结果表明:(1)随着恢复年限的增加,土壤、叶片和微生物生物量C、N、P含量表现为增加趋势;(2)不同恢复年限叶片、土壤、微生物生物量C∶N分别为17.03—26.03、9.55—16.94、5.57—10.76、C∶P分别为465.04—634.48、19.89—65.81和39.64—110.53、N∶P分别为17.89—37.03、1.24—4.68和7.15—10.26,除叶片C∶N随恢复年限增加而降低外,其他指标均表现为随恢复年限增加而增加或先增加后降低;刺槐林生长后期可能面临P限制;(3)叶片和微生物生物量C、N、P及其计量比大部分指标与土壤指标的关系能够被内稳态模型很好地模拟(P<0.01);其中叶片N∶P、微生物C、N对土壤养分变化较为敏感;其他指标比较稳定。研究表明植物和微生物在面对土壤养分变化时均会通过自我调节呈现内稳态性,说明刺槐在黄土丘陵区有较好的适应性;微生物对土壤养分的变化比植物更加敏感,其养分和计量比指标能较好地指示土壤恢复状况。(本文来源于《生态学报》期刊2019年15期）
刘玲[5]（2019）在《基于稳态特征的非侵入式负荷监测算法研究》一文中研究指出随着世界科学技术水平和经济实力的不断提高,终端能源中电能的比例越来越大,已经成为人们不可或缺的重要元素。而由于全球变暖和能源短缺已成为现代社会的两大问题。一些研究表明,人类生产活动是导致这两大问题出现的主要驱动力。长期以来,政府和公共机构一直在大力推进节能减排。因此,有效利用电能将带来显着的节能效果。研究表明,提供有关用电设备功率消耗的综合信息可以促进潜在的节能20%以上。功率消耗信息的可用性为电力系统操作和调度以及电网规划提供了显着的益处。因此,提供功率消耗信息的技术可以极大程度上提高资产利用率和能源效率。而获取和分析功率消耗信息的一个重要方法是非侵入式负荷监测(Non-intrusive load monitoring,NILM),它允许根据在单个输入端测量的总的功率消耗信号,而不是安装多个传感器来推断单个用电设备的功率消耗信号。为了提高非侵入式负荷监测的准确性和可推广性,从而更大可能地将非侵入式负荷监测推广到所有安装智能电表的居民用户。本文提出了一种可扩展、自适应的综合模型来解决负荷分解问题,该模型采用基于迭代模糊聚类算法(Iterative fuzzy c-cluster,IFCM)的可加性因子近似最大后验概率模型(Additive factorial approximate maximum a posteriori,AFAMAP)。为了确保该模型适应于其他家庭,本文应用隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)来获得每个用电设备的独立负荷模型,并且将迭代模糊聚类算法用于自适应地确定隐马尔可夫模型的运行状态数,随后所有用电设备的负荷模型集成建立数据库,以便其他居民用户的使用。最后,利用可加性因子近似最大后验概率模型基于隐马尔可夫模型构建的独立负荷模型来分解总功率消耗信号。为了验证该模型的有效性,本文使用开源数据集AMPds(Almanac of minutely power datasets)进行负荷分解的仿真研究,结果表明,与其他模型相比,所提出的模型分解结果更准确且效率更高。本文展开了以下四个方面的研究:(1)结合非侵入式负荷监测的理论研究,建立基于因子隐马尔可夫模型(Factorial hidden Markov model,FHMM)负荷分解模型。该模型通过预先设定聚类簇的数量,即隐马尔可夫模型运行状态数量,使用k均值聚类方法(k-means)确定运行状态对应的功率消耗,然后基于隐士马尔可夫模型对单个用电设备进行建模,最后用因子隐马尔可夫模型进行分解得到最终的分解结果。选择6种常用的用电设备作为研究对象,分析该方法的有效性。(2)为了提高非侵入式负荷监测的可推广性,本文提出了迭代模糊聚类算法来自适应的确定运行状态数和对应的功率,同样选择6种常用的用电设备作为研究对象,分析该方法的有效性。同时为了验证迭代模糊聚类算法选取的运行状态数量的最优性,逐一改变6个用电状态的运行状态数量,依次分析准确性。(3)本文为了进一步提高非侵入式负荷监测的准确率和效率,摒弃了传统的因子隐马尔可夫模型来对总的功率消耗信号进行分解,采用结合加法因子隐马尔可夫模型(Addictive factorial hidden Markov model,AFHMM)和减法因子隐马尔可夫模型(Difference factorial hidden Markov model,DFHMM)两者优势的可加性因子近似最大后验概率模型进行负荷分解。鉴于可加性因子近似最大后验概率模型带来了繁冗的计算量,本文提出了具有自适应阈值的非重迭窗口技术来判断待分解窗口是否发生状态改变,只对发生状态改变的窗口执行分解,最终展开仿真实验进行对比。(4)为了更好的将非侵入式负荷监测应用于实际中,本文除了对单个用电设备建立负荷模型,同时考虑在噪声场景下建立了Row(Rest of world)模型,最后用可加性因子近似最大后验概率模型对实际的总功率消耗信号进行负荷分解。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-18）
孟甲,刘怀思,张茜,袁成军,仝路[6]（2018）在《均质地层非稳态热传导特征分析》一文中研究指出基于在均质地层场地内进行的热响应试验,此文通过对地埋管热响应试验观测孔不同深度地温数据与稳态温度场理论分析特征对比,从时间和空间两方面总结了非稳态下均质岩体内竖直地埋管周围的热传导特征。分析发现:该次试验竖直地埋管排热过程中周围地层非稳态地温场的分布特征与根据公式求得的均质无限大介质中线热源排热形成的稳态地温场分布在空间分布形态上有一致性;持续排热工况下竖直地埋管的影响半径为一动态数值,与排热持续时间相关性较大。(本文来源于《山东国土资源》期刊2018年12期）
陈少宗,朱兵[7]（2018）在《针灸干预的作用特征与自稳态机制》一文中研究指出针灸疗法完全不同于药物疗法,现代针灸学总结了针灸调节作用的叁大特征,即双向良性调节、饱和调节、多靶点调节,但对于这叁大特征作用原理的认识并不深刻,原因是还原性的研究方法只能看到针灸调节的微观环节,无法看到整体状态下多靶点调节作用之间的协调与耦合,而这正是系统科学研究方法擅长探究的问题。神经-内分泌-免疫网络理论在针灸疗法防病治病的机制解释中发挥了重要作用,但这种机制的本质应当是人体的自稳态机制和自组织原理。针灸调节的根本机制是机体的自稳态机制对针刺干预的整合与利用,而自稳态机制是自组织系统的典型特征,自组织特性是生物进化的结果。(本文来源于《山东中医杂志》期刊2018年11期）
吴学谦,李菲菲,颜艳,陈虬[8]（2018）在《基于局部二值模式及马尔科夫稳态特征的人脸识别》一文中研究指出传统LBP算法通常采用统计直方图特征来表达人脸图像信息,故无法包含空间结构信息。针对此问题,文中提出一种基于局部二值模式(LBP)和马尔科夫稳态特征(MSF)的人脸识别方法。该算法避免了上述传统LBP算法的缺陷,使得LBP直方图特征之间的相对位置信息得以保留。在此基础上引入分块统计LBP-MSF的方法,从而使统计特征能体现人脸整体结构信息。在FERET标准人脸数据库上的实验结果表明该算法对于提高人脸识别率非常有效,可得到优于传统LBP算法的最高96%人脸识别率。(本文来源于《电子科技》期刊2018年08期）
吴明涛,王晓冬,姚天福[9]（2018）在《致密气藏气井非稳态线性渗流特征分析新方法》一文中研究指出压裂后的致密气藏气井在生产过程中的较长时间内均表现为非稳态线性渗流,因此对该类气井线性流特征分析是进行气藏开发方案设计及生产数据分析的理论基础。针对致密气藏非稳态渗流方程,首先定义考虑应力敏感效应的拟压力函数,将天然气非线性渗流偏微分方程初步线性化。再利用Boltzmann变换方法将偏微分方程转化为常微分方程,通过打靶法结合四阶龙格库塔方法求解方程。将计算所得结果与数值模拟器Eclipse对比,二者吻合度较高,验证了模型的正确性。定流压生产时,分析压敏指数对气井早期产量变化以及压力场分布的影响,结果表明:压敏指数越高,产量递减越迅速,压力场延滞效应越严重。将模型运用到实际气井生产数据分析当中,可得到较为准确的结果。研究成果为致密气藏气井非稳态线性渗流特征的分析提供了一种快捷而精确的半解析求解模型。(本文来源于《天然气地球科学》期刊2018年07期）
程凯[10]（2018）在《柔性双稳态余弦梁跳跃特征分析与设计》一文中研究指出双稳态结构所特有的变刚度、阈值跳跃及稳态保持等特征使得其在传感器、驱动器、隔振与俘能装置中具有重要的应用需求。针对双稳态余弦梁在静力学和动力学中表现出的强非线性力学行为,论文基于大变形有限元方法,建立了双稳态柔性结构的跳跃行为分析模型,数值模拟了双稳态余弦梁跳跃的全过程,分析了影响双稳态力学特征的关键因素,提出了控制双稳态跳跃的新方法,建立了双稳态余弦梁的分岔振动模型,数值模拟了双稳态余弦梁在周期性外界激励下的振动响应,讨论了双稳态余弦梁振动的影响因素,并提出控制双稳态余弦梁振动特征的新方法。基于无预应力双稳态余弦梁的静动力学特性,结合局域共振原理和阵列设计思路,设计了频带可调的阵列式减振结构,为双稳态器件及减振结构的设计提供了理论支持,具体内容包括:(1)基于大变形有限元方法建立了双稳态余弦梁的分岔跳跃分析模型,采用分步位移载荷循环加载/卸载的方法数值模拟了分岔跳跃过程中存在的可能屈曲模态及其转换方式,得到了其对称跳跃分岔的完整解。系统研究了弧形梁结构参数和加载方式对双稳态跳跃不连续点(尖点)的影响关系,引入结构品质因数作为双稳态跳跃“尖点”的判据,分析得到了产生尖点与否的分界谱图,得到了具有稳定单一跳跃路径的双稳态结构参数分布范围,为双稳态跳跃特征的精确设计与控制提供理论依据。提出变预应力控制双稳态余弦梁跳跃特征的方法,通过在双稳态余弦梁轴向加载预应力的方式,改变结构分岔跳跃特征,并调整结构跳跃阈值力和行程,实验验证了所提出的双稳态跳跃控制方法的有效性,对于扩大双稳态结构复杂工况的适应性提供了技术支持;(2)受简谐激励的无预应力双稳态余弦梁非线性动态分岔特性研究,建立了双稳态余弦梁非线性振动分析模型,采用参数化扫描的方法分别研究了激励幅值、激励频率和结构参数等对余弦梁动力分岔特性的影响关系,提出了变预应力控制双稳态余弦梁振动分岔的控制方法,即通过调节轴向预应力载荷来改变结构的动态分岔频率,可有效调整结构的分岔频段;(3)基于所设计的具有特定跳跃特征的双稳态余弦梁结构,设计了频带可调的阵列式减振结构,通过稳态之间的转换来调节减振带宽和频点,系统研究了可调减振特性的机理,研究了结构参数等对阵列结构可调减振频带特性的影响关系。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-06-01）
稳态特征论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
脑-机接口研究可为瘫痪病人的康复带来一种新的治疗方法。已有研究表明对手指或者正中神经施加一定频率的体感刺激,会引发相同频率且具有空间特异性的稳态体感诱发电位。为优化基于稳态体感诱发电位的脑-机接口的性能,通过快速傅里叶变换寻找12个健康被试的个人左手特定共振频率,采用事件相关谱扰动进行时频分析,检测其稳态体感诱发电位信号。基于共振频率对实验诱发的脑电信号进行1 Hz带通滤波,获得特定频带的数据,采用卷积神经网络(CNN)学习算法对其进行分类,并与采用共空间模式和支持向量机的特征提取及特征分类的方法(CSP+SVM)进行比较。所有被试的结果显示:基于共振频率滤波方法,采用CNN学习算法获得的离线分类准确率均高于85%,并且CNN学习算法的分类准确率显着性优于CSP+SVM的分类准确率(91.8%±5.9%vs 77.4%±8.5%,P<0.05)。因此,在基于稳态体感诱发电位的脑机接口的特征识别中,CNN学习算法相比传统使用的机器学习分类算法(如共空间模式+支持向量机)能够显着提升分类准确率,提高脑机接口的整体性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
稳态特征论文参考文献
[1].许敏鹏,程秀敏,明东.不同视觉注意状态调制稳态视觉诱发电位特征的可分性研究[J].生物医学工程学杂志.2019
[2].徐桂芝,胡忠涛,王磊,齐志光,郭苗苗.基于CNN算法的稳态体感诱发电位的特征识别[J].中国生物医学工程学报.2019
[3].田芳,周孝信,史东宇,陈勇,黄彦浩.基于卷积神经网络综合模型和稳态特征量的电力系统暂态稳定评估[J].中国电机工程学报.2019
[4].邓健,张丹,张伟,任成杰,郝雯晖.黄土丘陵区刺槐叶片-土壤-微生物碳氮磷化学计量学及其稳态性特征[J].生态学报.2019
[5].刘玲.基于稳态特征的非侵入式负荷监测算法研究[D].华南理工大学.2019
[6].孟甲,刘怀思,张茜,袁成军,仝路.均质地层非稳态热传导特征分析[J].山东国土资源.2018
[7].陈少宗,朱兵.针灸干预的作用特征与自稳态机制[J].山东中医杂志.2018
[8].吴学谦,李菲菲,颜艳,陈虬.基于局部二值模式及马尔科夫稳态特征的人脸识别[J].电子科技.2018
[9].吴明涛,王晓冬,姚天福.致密气藏气井非稳态线性渗流特征分析新方法[J].天然气地球科学.2018
[10].程凯.柔性双稳态余弦梁跳跃特征分析与设计[D].大连理工大学.2018
论文知识图
