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基于多元统计思想的信息变换理论研究: 2004年; 多元统计分析是研究客观事物中多种元素间相互依赖的统计规律的一个数学分支。多元统计分析中的一个重要部分——数量化理论更是一个具有发展前景的有效的信息变换工具。数量化理论利用信息定量变换的同时,也利用了定性变换,能更充分地利用得到的信息,更全面地研究并发现事物间的联系和规律性。数量化理论隐含了数值/数值,数值/符号,符号/符号,符号/数值变换的思想和方法,提出了一种全新的基于数量化理论的信息变换方法,应用该方法可以更好地研究复杂系统中急需解决的问题定量与定性信息的变换问题,同时可以将该理论扩展到需要定性定量变量综合集成表达领域的提升空间。; 李昕洪文学康健楠; 关键词：信息变换

基于无线传输的竞走训练智能裁判系统的研究: 2006年; 根据竞走运动的特点,设计了一种基于无线传输的竞走训练裁判系统。本系统主要有竞走犯规信号的捕获、信号的无线传输和USB上传等功能。主控制芯片采用超低功耗单片机MSP430F133,连接DS1302时钟芯片、Nord ic公司的无线收发芯片nRF905、Cygnal公司的UART转USB芯片CP2101等。给出了电路的设计,试验表明该系统取得了一定的预期效果,验证了系统的可行性。; 洪文学常立云康健楠; 关键词：竞走无线通信 USB接口

基于眼动追踪技术的孤独症谱系障碍儿童面孔异常加工识别研究被引量：2: 2022年; 目的:研究孤独症儿童对社交面孔的加工特点。方法:招募3—6岁孤独症儿童59名和性别年龄相匹配的正常儿童66名,采用眼动追踪技术记录注视过程,比较两组儿童注视差异,计算孤独症儿童眼动注视指标与量表的相关性,以及使用机器学习进行分类的准确率。结果:(1)与正常儿童相比,孤独症儿童更少地注视脸部、眼睛、嘴巴等社会信息丰富区域,而更多地注视背景、身体等社会信息贫乏区域;(2)孤独症儿童的注视时间与量表分数具有一定的相关性并且孤独症儿童的注视具有一定的偏侧性;(3)眼动注视时间可以提供较多的信息来区分孤独症儿童和正常儿童,支持向量机(SVM)最高分类准确率为78.60%。结论:孤独症儿童在面孔注视上存在缺陷;部分量表得分可以预测孤独症儿童的症状严重程度;SVM算法可以作为对孤独症儿童和正常儿童进行分类的辅助工具。; 康健楠韩晓雅耿新玲李小俚; 关键词：孤独症谱系障碍面孔加工

模糊传感器语义概念生成方法研究: 2005年; 模糊传感器作为一种可以感知、生成、处理模糊信号的新型智能传感器正逐渐受到国内外学者的关注。模糊传感器语义概念生成方法是其研究的核心。基于多元统计的数量化理论讨论了一种模糊传感器语义概念生成方法,该方法充分利用了数量化理论的特点——利用定性信息的同时也利用了定量信息,生成的语义概念更加符合人类的思维方式,从而为模糊传感器的研究提供了一个崭新的切入点。; 李长吾李昕洪文学康健楠; 关键词：模糊传感器

基于递归定量分析方法的孤独症儿童脑电信号特征提取与分类研究被引量：1: 2021年; 提取分析孤独症谱系障碍(ASD)患者脑电(EEG)信号特征对疾病的诊断治疗具有重要意义。本研究基于递归定量分析(RQA)方法探索ASD儿童和正常发育(TD)儿童EEG信号非线性特征差异。运用RQA方法提取受试者各脑区EEG信号递归率(RR)、确定性(DET)、平均对角线长度(LADL)非线性特征,并结合支持向量机对ASD儿童和TD儿童进行分类。研究结果表明,对于全脑区(包括:顶叶、额叶、枕叶、颞叶),当选取RR、DET、LADL三个特征组合时,得到84%的最大分类准确率,对应敏感性为76%,特异性为92%,曲线下面积(AUC)值为0.875;对于顶额叶区(包括:顶叶、额叶),当RR、DET、LADL三个特征组合时,得到最大分类准确率为82%,对应敏感性为72%,特异性为92%,AUC值为0.781。研究结果表明,RQA方法提取EEG信号的RR、DET、LADL特征能成为区分ASD儿童和TD儿童的客观指标,并结合机器学习方法能为ASD临床诊断提供辅助评价指标,同时,ASD儿童和TD儿童EEG信号的RR、DET、LADL特征差异在顶额叶区具有统计学意义,本研究根据脑区所承担的功能来分析ASD儿童临床特征,为今后的诊断和治疗提供了参考。; 赵杰张志明万灵燕李小俚李小俚; 关键词：孤独症脑电图

Mg掺杂锐钛矿相TiO_2的第一性原理计算被引量：1: 2013年; 利用基于密度泛函理论的第一性原理对不同浓度Mg掺杂锐钛矿相TiO2的电子结构和光学特性进行理论计算.结果表明,随着Mg掺杂浓度的增大,锐钛矿相TiO2的晶格膨胀程度越大,带隙宽度增大并且吸收边蓝移；不同掺杂浓度下Mg的3s和2p轨道对锐钛矿相TiO2的价带和导带组成贡献较小；在波长约为200～595、595～800 nm的光区内,Mg掺杂锐钛矿相TiO2的光吸收能力分别减弱和增强.; 郑树凯吴国浩赵瑞康健楠刘素平; 关键词：密度泛函理论第一性原理锐钛矿

一种基于外差探测的光纤Bragg光栅温度传感器被引量：3: 2006年; 提出了一种基于光纤B ragg光栅的温度传感器,阐述了光纤B ragg光栅的温度传感机理,用2个相同的光纤B ragg光栅构成折叠式M ach-Zehnder(M-Z)干涉仪,其中一个光栅作为参考臂,另一个作为传感臂:采用外差探测技术来测量外界的温度物理量。当温度发生变化,B ragg光栅的波长也随之改变。外差探测用来探测传感臂和参考臂由于温度变化引起的输出信号的频率差异。对其动态测量范围和灵敏度也进行了分析。; 李志全汤敬康健楠赵彦涛; 关键词：光纤光栅外差探测动态范围灵敏度

基于奇异谱分析方法的孤独症儿童脑电信号特征提取及分类被引量：3: 2019年; 孤独症谱系障碍是一种复杂的神经发育障碍,其早期发现和精确诊断非常重要.脑电图由于其具有较高的时间分辨率,是一种常用的神经成像技术.本文提出奇异谱分析方法对脑电信号进行伪迹去除和节律提取,通过从正常儿童和孤独症儿童脑电信号中提取统一α节律AFu,求其能量并使用支持向量机方法进行分类比较结果;进一步,使用加权重心点探究个体化α峰值频率PFA及节律AFi,使用SSA方法提取AFi后重复上述进行分类比较.结果显示,未经SSA处理的脑电数据提取AFu相对能量作为特征,分类准确度为81.36%,而使用SSA预处理后,分类准确度提升至89.83%,验证了SSA方法伪迹去除的有效性;使用个体化α节律AFi相对能量作为特征,SVM分类准确率降低至81.36%,而将个体化α节律AFi相对能量和α峰值频率PAF作为共同特征可得到94.92%的分类准确率.此结果揭示孤独症儿童脑电节律异常体现为两个方面:频段分布和功率调制,即孤独症儿童α节律出现了低频偏移及相对能量的降低.本研究从方法验证及病理揭示的角度为孤独症儿童的辅助诊断提供了有力的技术手段和科学依据.; 赵杰宋佳佳陈贺李小俚康健楠; 关键词：孤独症脑电奇异谱分析

孤独症儿童脑电与眼动追踪研究被引量：9: 2018年; 孤独症谱系障碍(ASD)是一种复杂脑发育障碍,儿童时期是孤独症问题行为诊断和干预的关键时间窗.本研究基于脑电和眼动追踪来探索孤独症儿童和正常儿童的发展规律.实验1为脑电发展研究,共招募351名年龄范围为3~9岁的儿童(孤独症组:80名,健康对照组:271名),记录静息态脑电,通过Pwelch方法对儿童脑电进行相对功率谱分析,并建立线性模型探索年龄和诊断组别主效应.结果发现,随着年龄的增长,孤独症儿童慢波波段相对功率谱的发展趋势和正常组具有相似的下降趋势,但是在alpha波段,孤独症儿童的发展趋势与正常儿童存在着显著偏差.实验2为眼动注视模式研究,共招募了293儿童(孤独症组:104名,健康对照组:189名),以一岁作为间隔对孤独症儿童兴趣区域注视时间统计分析,发现孤独症儿童注视共同注意缺失,而更多注意视频材料中的背景和身体部分.经研究表明,脑电神经振荡活动和眼动注意特征可用于儿童发展的客观发育评价,并能揭示脑电特征和注视行为模式随年龄变化的规律,有助于孤独症儿童的早期识别.; 韩俊霞康健楠欧阳高翔佟祯丁萌张丹李小俚; 关键词：孤独症脑发育脑电图

基于面孔加工异常的孤独症儿童识别被引量：2: 2020年; 眼动追踪技术在孤独症谱系障碍的早期诊断中具有潜在的应用价值.为研究孤独症儿童对不同面孔加工的特点,应用机器学习算法对其进行自动识别,本研究选取3~6岁孤独症儿童40名和性别、年龄相匹配的正常儿童41名观看异国陌生面孔、本国陌生面孔和本国熟悉面孔,根据两组儿童眼动坐标数据,使用机器学习算法进行自动划分兴趣区、特征选择和分类,来判断不同面孔的扫描模式是否可以用于识别孤独症儿童,并从准确率、特异性、敏感性和可靠性4个方面对分类模型进行评估.结果显示,基于不同面孔扫描模式的机器学习算法可以提取足够的信息来区分孤独症和正常儿童,最大分类准确率为90.28%,对应AUC(area under the ROC curve)为0.9317.因此,眼动追踪技术结合机器学习能够为临床诊断提供辅助的评价指标.; 崔冬韩晓雅陈贺韩俊霞李小俚李小俚; 关键词：孤独症面孔加工

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