方慧娟
- 作品数：9 被引量：7H指数：2
- 供职机构：华中科技大学控制科学与工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术冶金工程生物学更多>>
- 基于多类最小二乘支持向量机的神经元信号识别
- 2007年
- 针对大脑运动皮层群体神经元信号与运动行为关系的分析,提出一种基于二叉树的最小二乘支持向量机多类分类算法。在对猴子进行三维空间中8个方向手臂运动实验记录的多通道神经元信号的分析中,通过与标准支持向量机和学习矢量量化神经网络的比较,说明该方法不仅与标准支持向量机同样具有比学习矢量量化方法更强的学习能力和预测能力,而且运算时间比标准支持向量机更短。比较结果表明最小二乘支持向量机对于神经元信号分析的有效性和优越性,进而有利于实现性能更高的用于神经康复的脑机接口系统。
- 方慧娟王永骥何际平刘珊
- 关键词：最小二乘支持向量机多类分类二叉树脑机接口神经康复
- 多脉冲发放的Spiking神经网络被引量：3
- 2008年
- 针对允许神经元发放多个脉冲的Spiking神经网络(SNN)的学习,提出采用更接近生物神经元的SRM模型,更全面地考虑了神经元在发放脉冲后的状态变化,并采用BP学习算法调整神经元的不应期.通过对XOR问题、IRIS数据集以及泊松脉冲序列的测试,表明这种多脉冲发放的SNN比单脉冲发放的SNN能够更有效地传递信息,提高学习速度.
- 方慧娟王永骥
- 关键词：SPIKING神经网络多脉冲不应期
- 竖炉球团自动控制系统的开发与研究
- 集散控制系统是随着现代生产规模不断扩大,生产工艺日趋复杂,对实现生产过程自动控制提出了更高的要求而产生的综合控制系统.它是综合了计算机、通信、CRT和控制技术而发展起来的,是当今工业控制的发展方向和主流,极大地促进了工业...
- 方慧娟
- 关键词：集散控制系统人工神经网络自适应控制竖炉球团组态软件
- 文献传递
- 脑运动神经系统的建模与辨识研究
- 脑机接口是一种实现大脑直接与外界环境进行交流并进行控制的新技术。随着多通道神经元信号采集技术与计算机控制技术的日益成熟，如何从大脑皮层神经元群体活动中提取运动信息的解码算法是整个脑机接口系统实现脑信号与外界环境联系的关键...
- 方慧娟
- 关键词：脑机接口肢体运动支持向量机计算机仿真神经网络
- SFCMAC及其在仿人手臂控制中的应用
- 2008年
- 将滑模控制(SMC)引入模糊小脑模型关节控制器(FCMAC),提出了一种多变量滑模FCMAC(SFCMAC).该控制器采用滑模函数转换输入信号,减小输入空间以降低网络存储空间,分粗调和微调两阶段训练网络参数,以保证控制系统的稳定性.将所提出的SFCMAC用于仿人手臂的轨迹跟踪控制,并与SMC,MLP和FCMAC比较,仿真结果表明该控制器能克服系统非线性和不确定因素的影响,控制效果良好.
- 刘珊王永骥方慧娟徐琦
- 关键词：滑模控制轨迹跟踪控制
- 机器人轨迹跟踪滑模控制研究被引量：2
- 2008年
- 针对多自由度机器人轨迹跟踪问题,设计了一种基于逆向动力学补偿的多输入多输出、降抖振滑模控制策略,给出该控制律的稳定性分析。仿真实验结果表明与鲁棒控制方法相比,控制效果明显得到改善;跟踪误差能在短时间内收敛到0,具有很好的抗干扰性能,并有效降低了抖振。
- 刘珊王永骥方慧娟徐琦
- 关键词：滑模控制机器人控制
- 脑运动神经系统的非线性建模与辨识
- 2009年
- 针对大脑运动皮层群体神经元信号与运动轨迹关系的辨识,分别建立了基于人工神经网络(ANN)和基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性具有外部输入的自回归NARX模型.在三维虚拟空间中对猴子手臂运动实验记录的多通道神经元信号进行分析,通过与线性ARX模型的比较,说明非线性模型比线性模型能够更好地描述脑运动神经系统,并且用最小二乘支持向量机建立的模型比人工神经网络建立模型的预测精度更高,泛化能力更强,适用于大脑皮层神经元信号的分析,有利于实现性能更高的脑机接口系统.
- 方慧娟王永骥何际平刘珊
- 关键词：计算机接口神经系统数学模型支持向量机
- 大冶铁矿球团厂竖炉工段生产自动控制系统被引量：1
- 2003年
- 介绍了大冶铁矿球团厂竖炉工段自动控制系统的设计思想、系统控制方案、系统组成及功能,给出了系统的硬件配置、软件配置及实现。自动控制系统的实现大大降低了工人的劳动强度,提高了生产效率,降低了生产成本,提高了球团矿的产量和质量。
- 方慧娟王永骥
- 关键词：温度控制神经网络
- 基于Spiking神经网络的脑运动分类研究
- 2008年
- 针对大脑运动皮层群体神经元信号与运动行为关系的分析,提出一种Spiking神经网络(SNN)的分类算法。SNN的网络连接权值与突触连接的延时参数采用改进的粒子群优化方法(PSO)进行训练。仿真结果表明SNN分类效果优于群体向量法(PV)分类效果,有利于实现性能更高的用于神经康复的脑机接口系统。
- 王博胡成玉方慧娟王永骥
- 关键词：脉冲神经网络粒子群优化脑机接口
