简介:目的:通过对志愿者观看3D影片之后的脑电信号进行主成分分析,选取最能代表立体视觉疲劳度的主成分,运用BP神经网络对疲劳等级进行建模,提高对疲劳度等级的预测准确度。方法:采集15名志愿者观看五部不同3D影片前后的脑电信号,先对脑电信号进行疲劳度分级并选取特征通道;再对特征通道的脑电信号进行主成分分析选取影响最大的特征主成分,利用BP神经网络进行建模,根据建立的模型对立体视觉引起的疲劳等级进行预测,将预测结果与已知的疲劳等级进行对比。结果:根据文献中的疲劳等级将实验结果分成三个等级;据累计贡献率超过90%选取的前四个主成分建立的预测模型,准确度达95.4%。结论:运用主成分分析和BP神经网络的方法对立体视觉疲劳度进行预测,预测准确度较高,与直接根据脑电特征参数建立模型的方式相比简便和准确,这一方法对立体视觉引起的疲劳度分级及预测提供了新的思路。
简介:小世界是一种以较低的连接和能量成本实现高效的信息分离与整合的网络结构,而人脑网络具有显著的小世界特性。在弥散张量成像(diffusiontensorimaging,DTI)脑网络的研究中,如何有效地量化和评估网络的小世界属性依然是研究中存在的一个关键问题。在研究文中,我们首先概括了已有小世界属性评估指标及其存在的问题,随后提出了一种新的基于网络全局效率和局部效率的小世界属性评估指标。为了验证该指标的有效性,我们基于75个中老年人的DTI脑网络对其进行了应用与评估。与传统指标相比,该指标对研究对象的年龄变化更敏感,并与多项认知评估量表的结果存在显著相关。网络节点随机化和网络失连接这两种攻击测试的结果也表明,新指标在DTI脑网络的研究中具有较高的准确性和稳定性。
简介:随着“互联网+”概念的普及,网络上的资源随之成倍增长.面对庞大的数据资源,传统的搜索引擎Baidu、Google等已经不能满足人们对于特定信息的获取需求.作为搜索引擎抓取数据的重要组成部分,网络爬虫的作用非常重要.本文主要介绍了网络爬虫的概念、组成模块以及工作流程,在通用爬虫的基础上提出一种聚焦型网络爬虫系统,以python和相应的第三方库为主要工具,通过定义采集函数和给定豆瓣网最新上映电影的网址,快速搜索该网址某电影的影评信息,对页面内链接和外链接进行有效爬取.然后,再对获取到的数据进行分词处理,根据关键词的出现频率生成词云.实验结果表明,该聚焦型爬虫系统能够将所有影评信息以JSON格式存储到本地,并通过词云直观的展示出来.
简介:2017年5月5日,同产客机C919首飞成功,举闻欢腾,使我不禁嘲想起在我的人生历程中,为我国空中交通管制系统装备研发、发展,付出努力的那些岁月和经历。1988年我凋任国务院重大技术装备领导小组办公室,任副主任,丰管交通运输产业。那时,我国交通运输运刀不足,特别是空中运输紧张繁忙,供不应求,成为制约经济发展的瓶颈。加强运输产业发展迫在眉睫,包括:空中、水路、铁路、公路、城市、港口、机场、交通枢纽管控设施,涉及飞机、船舶、机车、汽车、机械电子等制造部门。自动化交通管制系统是一项跨部门、跨学科、技术难度高、关联面广,成套性强、投资大、周期长的系统工程。
简介:重症监护室(IntensiveCareUnit,ICU)的监护种类繁多,然而许多监测大多都是有创监测,研究表明有创监测可能会增加患者出现并发症(如出血、感染)的风险,因此在重症监护病房(ICU)发展非侵入性的、连续的智能监控技术势在必行。深静脉血栓形成(DeepVeinThrombosis,DVT)可能引起严重发病率,常见于住院患者,尤其是术后人群。休克可能导致急性血流量减少,代谢异常,无氧代谢,细胞和器官功能障碍,如果时间延长,可能导致不可逆转的损害和死亡。ICU的患者基本都是危急重症,生命体体征不稳定,随时都可能会出现生命危险,需要医护人员24小时全天候监护,因此对ICU中医护人员进行疲劳监测很有必要。我们采用近红外光谱(Near-InfraredSpectroscopy,NIRS)这种非侵入性的、有效的、以及非电离测量的实时技术开发了一系列设备对DVT、休克、疲劳以及水分、深部组织温度和血流动力学参数的监测。与此同时,心电(EEG)、光学体积描记术(PPG)、压力脉搏波(PPW)等参数也是ICU监护中必不可少的,我们设计了一种无创、低成本监测系统,对系统中信号的稳定性进行了测试并验证了设备的可靠性。