陈冬冰
- 作品数：7 被引量：7H指数：2
- 供职机构：北京理工大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术社会学经济管理更多>>
- 基于脑信息特征人才选拔的决策模型被引量：1
- 2004年
- 本文对脑信息特征和它的宏观检测方法进行了介绍,并以管理人员和技术人员选拔为例介绍了基于脑信息特征的人才选拔的决策模型的确定方法.首先通过脑信息处理宏观检测方法得到管理人员和技术人员表征脑信息特征的数据,根据这些数据利用基于统计学习理论的支持向量机的方法建立基于脑信息特征的管理人员和技术人员选拔的决策模型.并对决策模型进行了改进提出了结合专家经验的人才选拔方法.实验分析表明该模型和选拔方法是可行的.这为人才选拔方面的研究提供了一种新的研究思路.
- 毕路拯李志祥吴平东刘莹陈冬冰王刚
- 关键词：支持向量机人才选拔
- 脑信息处理动态特征研究被引量：2
- 2006年
- 为提取脑信息处理过程中的动态特征参数,提出运用基于相空间重构思想的时间序列分维算法(G-P算法).讨论了G-P算法的3个重要参数(即无标度域、嵌入维数和延时)的确定规则,记录大脑在不同状态下的EEG信号并计算其关联维数.实验结果表明,EEG关联维数能够反映脑信息处理过程中的神经元群活动状态,可作为脑信息处理的非线性特征参数.
- 陈冬冰吴平东毕路拯韩巍王刚刘莹
- 关键词：脑电图关联维数
- G-P算法在脑学习机能研究中的应用被引量：1
- 2007年
- 运用非线性动力学理论,分析大脑信息处理运动的过程。由混沌动力学吸引子关联维数的物理意义出发,论证了关联维数值与神经元群电发放之间的关系。采用连续加算作业法,同步采集EEG信号,应用分形论中的G-P算法,获取EEG信号的关联维数。实验结果表明:连续加算作业法的下半时EEG信号的关联维数明显小于上半时EEG信号的关联维数。因此,基于G-P算法的关联维数可以作为脑学习机能的评价指数。
- 陈冬冰吴平东毕路拯韩巍
- 关键词：混沌脑电关联维数
- 神经元电发放活动的非线性动力学研究
- 2008年
- 以神经元离子通道模型Hodgkin-Huxley方程为研究对象,通过改变刺激电流的幅值与频率,用数值分析的方法考察神经元电发放活动的非线性动力学性质。结果表明,一定频率的刺激电流可以引起神经元电发放的混沌行为。
- 陈冬冰吴平东
- 关键词：动作电位非线性动力学混沌
- 基于神经元群选择理论的脑信息处理模型研究
- 2006年
- 从认识论的角度,分析了国内外脑机能模型的研究概况。总结脑信息处理的三个特性:选择性、适应性及协同性,并论述了涵盖此三个特性的神经元群选择理论。基于神经元群选择理论,提出神经元群的三种类型,并据此建立脑信息处理的模型。
- 陈冬冰吴平东毕路拯韩巍王刚刘莹
- 脑信息处理的特征研究
- 陈冬冰
- 关键词：非线性动力学混沌脑电事件相关电位
- EEG非线性特征参数的研究被引量：3
- 2006年
- 脑电图(EEG)记录了神经元群的电活动,为脑信息处理特征的研究提供重要的信息。基于相空间重构思想的时间序列分维算法(G-P算法)提取EEG信号的特征参数,讨论了G-P算法的三个重要参数,即无标度域、嵌入维数和延时的确定规则,记录大脑在不同状态下的EEG信号并计算其关联维数。实验结果表明,EEG关联维数可以有效地区分大脑不同状态的特征,关联维数可以作为脑信息处理的非线性特征参数。
- 陈冬冰吴平东毕路拯韩巍王刚刘莹
- 关键词：脑电图关联维数
