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基于一维残差卷积神经网络的脑电信号去噪方法: 一种基于一维残差卷积神经网络的脑电信号去噪方法，由选取脑电样本、构建含噪脑电信号样本、划分网络训练集和测试集、构建一维残差卷积神经网络、训练一维残差卷积神经网络、重建去噪脑电信号步骤组成。本发明构建了一个由残差网络连接组...; 吴晓军孙维彤张玉梅路纲

基于一维残差卷积神经网络的脑电信号去噪方法: 一种基于一维残差卷积神经网络的脑电信号去噪方法，由选取脑电样本、构建含噪脑电信号样本、划分网络训练集和测试集、构建一维残差卷积神经网络、训练一维残差卷积神经网络、重建去噪脑电信号步骤组成。本发明构建了一个由残差网络连接组...; 吴晓军孙维彤张玉梅路纲; 文献传递

基于宽度深度回声状态网络的脑电信号去噪方法: 一种基于宽度深度回声状态网络的脑电信号去噪方法，由选取脑电信号样本、模拟含噪脑电信号样本、划分网络训练集和测试集、构建网络模型、训练网络模型、验证测试集步骤组成。本发明使用了回声状态网络，学习过程只计算输出权值W<Sub...; 吴晓军孙维彤苏玉萍

基于宽度深度回声状态网络的脑电信号去噪方法: 一种基于宽度深度回声状态网络的脑电信号去噪方法，由选取脑电信号样本、模拟含噪脑电信号样本、划分网络训练集和测试集、构建网络模型、训练网络模型、验证测试集步骤组成。本发明使用了回声状态网络，学习过程只计算输出权值W<Sub...; 吴晓军孙维彤苏玉萍; 文献传递

基于学习网络社团特征的合作学习分组研究: 2017年; 基于社会网络,本文提出了学习网络的概念,并将学习行为与社会网络社团特征相连结,分析了学习网络小组与社会网络社团结构的关系,在问卷调查的基础上设计了基于聚集系数的分组方式并进行了实证研究,研究了小组聚集系数、密度、平均度对学习效果的影响,结果表明,合作学习与小组的社团特征相关,聚集系数、密度、平均度均超过阈值可以获得更好的学习效果。; 孙维彤李玫吴晓军张玉梅; 关键词：复杂网络社会网络学习网络

基于定位误差估计的锚节点布局优化被引量：4: 2018年; 大多数现有研究忽略了室内定位系统的最佳锚节点布局问题,传统多边测量定位算法误差分析中,存在误差面积不规则、计算困难等问题,作者提出了一种实现最小定位误差的锚节点布局方法。使用几何分析和实验分析相组合的方法研究定位误差和锚节点布局之间的关系,通过几何面积关系精确计算了双锚节点定位误差,提出了一种新的误差上限估计方法,这一误差上限反映了锚节点的位置和锚节点处的误差,可以用于比较任意两个锚节点布局之间的最大误差,描述误差的立体分布。引入耗散均匀搜索粒子群算法(dissipative uniform search particle swarm optimization,DUPSO),提出了一种新的多锚节点空间布局优化算法,找到了一种可以最大限度减少最大定位误差的最优布局。为了验证本文方法适用于各种规则、不规则环境以及不同数量锚节点最优布局的求解,仿真实现了不同数目锚节点和不同环境下锚节点的最优布局,并对不同的锚节点布局方法进行了比较。实验结果表明,使用锚节点的最佳布局,室内定位系统可以获得更高的定位精度。本文的布局优化算法是通用的,在实践中具有可行性和有效性。; 吴晓军孙维彤刘昊文张浩路纲张玉梅

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孙维彤