国家自然科学基金(61263047)
- 作品数：12 被引量：36H指数：4
- 相关作者：柯铭张其文刘光耀杨晓萍陈旭辉更多>>
- 相关机构：兰州理工大学厦门理工学院兰州大学第二医院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金甘肃省自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生哲学宗教更多>>
- 灰度极值加权求和图像振铃效应评价算法被引量：3
- 2019年
- 在图像盲复原过程中,对模糊核的过估计会产生误差,导致图像振铃效应;现有算法无法对振铃的严重程度进行有效评估,针对这个问题,提出一种振铃效应的评价方法。从振铃效应产生的物理机理出发,分析图像盲复原所致振铃效应的原因和对图像质量的影响;通过提取振铃图像过冲与涟波区域,并对该区域梯度值进行加权统计,定量化表征振铃效应的严重程度。实验结果表明,当模糊核参数σ值超过3时,算法的结果曲线随着参数增大呈单调递增状态,SSIM评价结果变化幅度趋于零。算法可以有效地评价不同复原算法和不同复原参数下的复原图像中的振铃效应。
- 柯铭张天明秦爱景王波白旭
- 关键词：振铃盲复原
- 节点与边混合动态模型在癫痫患者脑网络中应用研究
- 应用脑成像技术探究大脑结构及功能特性是脑科学研究的重要内容。本文采用静息态磁共振成像（Functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI）数据，构建脑功能网络，利用复杂网络理论及相继故障...
- 彭超
- 关键词：癫痫
- 文献传递
- 基于监督协同近邻保持投影的人脸识别算法被引量：1
- 2015年
- 基于流形学习理论的近邻保持嵌入算法(Neighborhood Preserving Embedding,NPE)能够发现数据集中隐含的内蕴结构,但当训练样本不足时,无法准确发现数据的内在流形结构,从而影响算法的识别效果。针对这一问题,对NPE算法进行改进,提出了监督协同近邻保持投影算法(Supervised Collaborative Neighborhood Preserving Projection,SCNPP)。该算法在类别信息的指导下构建近邻图,使同类样本间的几何关系得到保持,利用协同表示弥补NPE因样本不足造成的表示误差,以一个有效保持样本近邻关系、准确发现数据内在流形结构的权值矩阵计算投影矩阵,提高分类效果。在FERET、AR和Extended Yale B人脸数据集上的实验验证了该算法的有效性。
- 张其文庄新磊
- 关键词：人脸识别流形学习
- 原发性全面强直阵挛癫痫全脑比率低频振幅的静息态fMRI研究被引量：6
- 2013年
- 目的:探讨原发性全面强直阵挛癫痫(GTCS)发作间期静息态下全脑功能活动特点。方法:选取原发性GTCS患者21例(GTCS组),以及21名与GTCS组在性别、年龄、受教育程度、利手等相匹配的健康志愿者(正常对照组),采用3.0T MR扫描仪进行梯度回波-平面回波成像(GRE-EPI),获取被试者全脑静息态数据,利用DPARSF软件进行静息态数据预处理,计算并对比GTCS组与正常对照组全脑比率低频振幅(fALFF)改变的脑区,观察fALFF改变的脑区与患者国立医院癫痫发作严重程度量表(NHS3)评分的相关性。结果:与正常对照组相比,GTCS组较正常对照组fALFF减低的脑区为扣带回、额内侧回、右侧岛盖、左侧缘上回(t值为-4.63^-3.88,P值均<0.01),GTCS组较正常对照组fALFF升高的脑区为小脑后叶/小脑扁桃体、右侧梭状回、颞下回(t值为5.21~6.04,P值均<0.01)。GTCS患者的NHS3评分与左侧顶叶、顶下小叶、右侧枕颞内侧回、颞下回的fAIFF呈正相关(P<0.01),与额内侧回、额上回、左侧岛叶、颞上回的fALFF呈负相关(P<0.01)。结论:GTCS发作间期扣带回、额内侧回、颞下回、小脑后叶、小脑扁桃体等脑区功能活动异常,这些功能区的异常可能与GTCS患者的发病机理及临床表现有关,提示借助fALFF可以帮助我们更深入解释GTCS的临床表现及病理生理机制。
- 刘光耀杨晓萍张喆蒋健韩月东马强华柯铭
- 原发性全面强直阵挛患者脑网络的相继故障算法研究
- 2016年
- 目的:利用复杂网络相继故障算法探究癫痫病患者功能上的变化。方法:对15例GTCS患者与15例年龄相仿正常志愿者f MRI数据进行建模,依据相继故障算法对重要节点进行攻击,探讨癫痫病患者功能上的改变。结果:与正常对照组相比,癫痫病患者功能上发生了变化,在对重要节点攻击时相继故障较正常对照组的规模更大,而对非重要节点攻击时,较正常对照组鲁棒性更强。结论:癫痫病患者脑区功能发生了异常。
- 柯铭曹照李质婧杨晓萍
- 关键词：核磁共振
- 基于链接强度的兴趣相似社区聚类算法被引量：1
- 2017年
- 传统的社交网络社区划分分为两种,一种是以链接属性进行划分,另一种是以用户自身属性进行划分.近年来出现了融合节点自身属性和链接属性的社区划分算法,但是这些算法只是单纯地将链接属性融为节点自身属性进行划分,忽略了链接属性强弱对节点间兴趣度的反映程度.针对这些问题,对微博中用户的链接属性进行了分类,采用直接链接节点链接关注度和间接链接节点链接关注度的概念,以链接强度为搜索顺序,提出一种基于链接强度的兴趣相似社区划分算法.实验表明,本算法划分的社区内链接度质量较高且用户兴趣相似.
- 张其文尚明珍
- 关键词：兴趣相似度
- CLM模型在青少年肌阵挛癫痫患者脑网络中应用被引量：4
- 2019年
- 目的:利用Crucitti-Latora-Marchiori (CLM)相继故障模型探究青少年肌阵挛癫痫(juvenile myoclonic epilepsy, JME)患者脑功能网络紊乱。方法:利用基于体素的形态学分析法(Voxel-Based Morphometry, VBM)获取癫痫患者组和正常对照组两组差异脑区(右侧顶下小叶尾区),依据CLM模型对正常人脑右侧顶下小叶尾区进行攻击,探讨右侧顶下小叶尾区异常是否与青少年肌阵挛癫痫患者脑功能网络紊乱有关。结果:对正常对照组右侧顶下小叶尾区进行模拟攻击后,发现正常对照组的网络变化结果与癫痫患者的脑功能网络属性存在相似性。结论:右侧顶下小叶尾区可能是导致JME患者脑功能紊乱的重要脑区之一,其在脑区间的连接和信息的传输中可能具有举足轻重的地位。
- 柯铭彭超李晓旭刘光耀
- 关键词：青少年肌阵挛癫痫
- 基于LSTM的滚动预测风机发电量研究被引量：5
- 2020年
- 针对风能产业持续发展、占比不断增加、风电固有的不稳定性给电网安全运行带来的隐患,提出一种基于长短期记忆网络LSTM的滚动预测风机发电量模型。对风机输出功率进行预测,为电网调度、机组组合、风机维护等操作提供依据,有效保障电网安全运行。以风机历史数据作为训练与测试数据,将当前时段模型的输出数据组装成下个时段模型输入数据对模型参数进行动态的自动微调,以提高模型预测准确率。实验结果表明,随着测试数据的增加,滚动预测模型可以进一步提高预测准确率。
- 柯铭刘凯赵宏
- CLM相继故障模型在正常人静息态fMRI脑网络上的研究
- 2018年
- 利用CLM模型对正常人静息态的大脑模拟攻击,研究人脑功能网络的鲁棒性及脆弱性。对18例正常志愿者的静息态f MRI数据进行复杂网络建模,然后对关键脑区模拟攻击。攻击负荷最大节点,发现脑网络全局效率与容量系数呈正相关。同时,整个脑网络具有较高效率。结果表明,脑网络具有较稳定的拓扑结构和较强鲁棒性。
- 柯铭曹黎
- 关键词：磁共振成像
- 一种改进的基于RFID中间件的冗余数据清洗算法被引量：10
- 2013年
- 针对RFID中间件冗余数据处理问题,提出一种改进的基本临近有序法(SNM)算法.通过对大量RFID数据进行分组,采用随机因子改变窗口大小对数据进行清洗,并在算法的实现过程中采用循环处理方式.经实验证明该改进算法能有效提高数据处理效率,并在召回率和数据处理时间上均优于原SNM算法.
- 陈旭辉王馨柯铭
- 关键词：RFID中间件冗余数据数据清洗
