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基于改进层次分析法的供应商评估: 2023年; 针对传统层次分析法中专家评估的不确定度和判断结果均一化处理的问题,改进层次分析法,引入可信度计算,并增加对专家判断确定度的分析。对专家分组,设定专家小组的权重并优化计算,提高了专家判断的可信度,解决计算结果均一化的问题。最后,通过某公司的供应商评估体系进行实例分析,采用多种计算方法,对比改进前后的结果,验证了改进方法的有效性。; 刘丽; 关键词：层次分析法供应商评估判断矩阵

基于虚拟现实技术的脑机交互反馈系统设计被引量：9: 2011年; 为训练受试者调整自身状态,以便于产生适应识别算法的EEG信号,本文设计了基于虚拟现实反馈方式的脑机交互反馈系统。该系统将脑-机接口技术与虚拟现实技术相结合,首先在3DMAX中建立虚拟人模型,然后在虚拟现实中为角色模型添加设计好的动作,最后系统通过实时调用数据库来控制角色模型的动作。仿真结果表明受试者可实时地对虚拟人的反馈动作与自己的想象运动进行比较,及时调整自己以达到想象运动与反馈动作的一致性。研究结果初步证明了该反馈系统的可行性,本研究为BCI反馈系统的设计提供了良好的思路。; 杨帮华刘丽陆文宇李海飞; 关键词：脑机接口虚拟现实

基于Java3D的脑机交互应用系统设计: 2012年; 目的为在理想环境下研究脑机交互(brain computer interface,BCI)系统,并为系统的实际应用开发做铺垫,本文基于Java3D设计了脑机交互应用系统。方法 EEG信号经分析处理后转换成的实时控制命令,通过TCP/IP协议传给Java3D应用系统,实时控制虚拟小车运动。该应用系统的设计分三步:首先搭建虚拟场景,包括对场景模型的建立以及对场景的布局设计;其次设计虚拟小车的运动,实现小车前进和旋转的连续运动;最后对场景中的模型配置进行碰撞检测,用基于运动想象的EEG分析结果实时控制小车运动,检验本系统的功能。结果 EEG信号可以实时控制虚拟小车进行连续运动,且碰撞检测功能正常。结论研究结果初步证明该应用系统的可行性,为BCI应用系统的设计提供了新颖思路并奠定了良好基础。; 刘丽杨帮华陆文宇何美燕; 关键词：JAVA3D 应用系统

脑机接口中基于BISVM的EEG分类被引量：1: 2013年; 针对脑电信号(EEG)分类问题,提出基于批处理增量式支持向量机(BISVM)的分类方法.将所有数据通过批处理进行分组,采用第1组数据在SVM中建立初始分类器模型,将剩余组内数据顺序作为新增样本,对满足卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件的样本进行增量学习和减量去学习,不断判断KKT条件并更新参数,丢弃错误样本,对初始分类器模型进行更新.对2008年脑机接口竞赛数据及本实验室采集数据,用小波包分解(WPD)结合共空间模式(CSP)进行特征提取,SVM、ISVM及BISVM分类.结果表明,BISVM的平均分类准确率相对SVM及ISVM分别提高了3.3%及0.3%,BISVM平均训练时间相对ISVM从1.076s减少到0.793s.BISVM为改善计算机对大脑的适应性,实现快速实时在线的脑机接口系统奠定基础.; 杨帮华何美燕刘丽刘丽; 关键词：脑机接口脑电

脑机接口中基于WPD和CSP的特征提取被引量：27: 2012年; 针对脑机接口(brain computer interface,BCI)中2类运动想象任务的特征提取问题,提出了一种小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)与共同空间模式(common spatial pattern,CSP)相结合的脑电信号特征提取方法。该方法首先选择7个重要导联的脑电(electroencephalograph,EEG)信号,用‘haar’小波基进行三阶WPD分解;然后对每个导联分解后的其中5个子带进行重构,获取相关频域信息;最后对重构后信号利用CSP特征提取,获得六维特征向量。CSP与WPD相结合能够充分利用WPD的时频特性,有效避免CSP要求输入导联数过多、缺乏频域信息等缺陷。对2008年国际BCI竞赛数据和本实验室实验数据,采用该方法进行特征提取,通过概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)分类。2种数据源分类正确率分别为92%和80%,相对于单纯的CSP特征提取,正确率分别提高5%和20%。实验结果表明:WPD与CSP相结合的特征提取算法能提取明显的特征,进而提高BCI的识别正确率。; 杨帮华陆文宇何美燕刘丽; 关键词：脑机接口脑电小波包分解

基于支持向量机的沼气中CH_4浓度预测被引量：3: 2012年; 组建了沼气检测的实验系统,采用国家标准混合气获取大量的浓度标定数据,分析了目前广泛应用的甲烷浓度预测算法及影响预测结果的因素,讨论了支持向量机在CH4浓度预测中的应用,在此基础上研究了将多通道探测器的电压输出及环境温度共同作为支持向量机的输入,实现CH4浓度的预测。将该方法与线性插值法、多项式回归法、神经网络法等多种方法进行比较,预测结果的平均绝对误差减小了0.44%～1.99%。初步试验结果表明该方法在CH4浓度检测中具有一定的应用前景。; 杨帮华李海飞张永怀刘丽陆文宇; 关键词：沼气 CH4 SVM

一种运动想象脑机接口训练系统的设计被引量：2: 2012年; 目的为提高运动想象的脑机接口训练速度和效率,本文设计了一种训练系统。系统功能主要包括参数设置、EEG采集、特征提取、分类及其结果反馈、分类器模型建立。方法在训练系统设计中,首先使用VC++编写的脑电信号采集软件获取脑电信号,而后通过TCP/IP实现与MATLAB之间的数据传输,在MATLAB中实现特征提取与分类识别,并将识别结果实时反馈给受试者,使受试者能够及时调整自身状态,并选择合适的反馈方式,从而在较短时间内生成有效的分类器模型。结果该系统具有接口方便、功能强大、界面友好的特点,通过建立的在线系统对训练系统进行了初步检验。结论该系统可使使用者进行方便有效的训练,进而缩短训练时间并提高脑机接口系统的识别正确率,为脑机接口应用系统的实现奠定了基础。; 杨帮华陆文宇郑晓明刘丽; 关键词：脑机接口

脑机接口中一种多类运动想象任务识别新方法: 2015年; 目的针对脑机接口中三类运动想象任务,提出一种最小二乘法自适应滤波结合独立成分分析以及样本熵(RLS-ICA-Samp En)、多类共同空间模式(CSP)、增量式支持向量机(ISVM)相结合的脑电识别新方法,以解决脑机接口中多类运动想象正确率低的问题。方法首先采用ICA将EEG分离,然后利用样本熵自动识别分离后的噪声,再采用RLS对识别出来的噪声进行滤波,最后进行信号重构,得到去除噪声的脑电信号。多类CSP采用"一对一"CSP与多频段滤波相结合,对去噪后的脑电信号进行特征提取。通过"一对多"方式的ISVM对三类运动想象脑电信号获取的特征向量进行分类。为检验新方法的有效性,将本文方法与多类CSP+ISVM(方法 1)及RLS-ICA+多类CSP+ISVM(方法 2)进行比较。结果对三类想象任务而言,本文方法识别正确率与方法 1和2相比均高8%左右。结论与方法1和2比较,RLS-ICA-Samp En、多类CSP、ISVM相结合的脑电识别新方法能更好地适用于多类运动想象任务识别。; 韩志军杨帮华何美燕刘丽; 关键词：脑机接口独立分量分析

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刘丽