-
题名面向躯感网的心电融合特征分析方法
- 1
-
-
作者
周金治
郑淋文
黄静
涂道鑫
赖健琼
-
机构
西南科技大学信息工程学院
特殊环境机器人技术四川省重点实验室
-
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第9期30-33,共4页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(51475453)
四川省科技创新苗子工程项目(19MZGC0201)。
-
文摘
针对躯感网(BSN)穿戴设备的存储能力和计算能力受限的特点,为有效提高心电(ECG)分析模型识别率和效率,提出面向躯感网的ECG融合特征提取方法。采用Pan-Tompkins算法实现对QRS波群实时快速检测和时域特征提取;采用轻量级稀疏自编码(SAEs)网络对连续ECG信号进行深度特征提取和降维;通过向量张成的方式完成特征融合。使用MIT-BIH数据库中的ECG数据进行仿真实验,结果表明:基于融合特征的ECG分析模型精确度高,耗时少,能够满足面向躯感网的ECG特征提取的性能要求。
-
关键词
躯感网
心电信号
Pan-Tompkins算法
稀疏自编码
特征融合
-
Keywords
body sensor network(BSN)
electrocardiograph(ECG)signals
Pan-Tompkins(PT)algorithm
sparse auto-encodings(SAEs)
feature fusion
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP21
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名一种基于稀疏因子图的大数据近邻传播聚类算法
被引量：1
- 2
-
-
作者
赖健琼
周金治
-
机构
西南科技大学信息工程学院
特殊环境机器人技术四川省重点实验室
-
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第10期270-277,共8页
-
基金
特殊环境机器人技术四川省重点实验室基金项目(13ZXTK07)
四川省科技项目(19MZGC 0201)。
-
文摘
针对标准AP聚类算法在处理大规模数据时复杂度增加、效率降低等问题,提出基于稀疏因子图的大数据近邻传播聚类算法DPCA_AP。利用基于密度峰值聚类算法的决策图对相似矩阵进行稀疏化,利用稀疏矩阵组建因子图,将吸引度和归属度的消息值在稀疏因子图的边上进行更新迭代,得到聚类结果。该算法在保证聚类效果的同时,通过降低算法的复杂度使得聚类效率提高。在随机生成的数据集和Iris、Wine、Yeast、Balance Scale和Heart等公共数据集上的测试验证了其有效性。
-
关键词
决策图
稀疏因子图
稀疏矩阵
DPCA聚类
AP聚类
-
Keywords
Decision graph
Sparse factor graph
Sparse matrix
DPCA clustering
AP clustering
-
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名自适应AP聚类算法研究
被引量：4
- 3
-
-
作者
赖健琼
-
机构
西南财经大学天府学院智能科技学院
-
出处
《计算机时代》
2022年第4期38-42,共5页
-
文摘
偏向参数和阻尼因子是影响AP聚类算法聚类效果的两个重要参数,但他们均取固定值。随着数据量的改变,原有参数取值不能使算法聚类结果达到最优。鉴此,本文提出自适应AP聚类算法,当数据量发生改变时,自动调整并获取最优的偏向参数和阻尼因子,最终得到最优聚类结果。与原来算法相比,改进后的算法能自动消除震荡,还可获取最优聚类结果,提高聚类结果的准确性和算法快速性。通过人造数据集和Iris数据集实验,证明了自适应AP聚类算法的有效性。
-
关键词
AP聚类
自适应AP聚类
偏向参数
阻尼因子
-
Keywords
AP clustering
adaptive AP clustering
bias parameter
damping factor
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名基于网络时代下传感器原理与应用课程教学改革研究
被引量：1
- 4
-
-
作者
赖健琼
陈亮
-
机构
西南财经大学天府学院智能科技学院
绵阳城市学院信息与控制工程学院
-
出处
《电脑知识与技术》
2022年第20期130-132,138,共4页
-
文摘
传统的教学模式以“教师为主”和“重理论轻实验”的教学方法,学生“只动手不动脑”的学习方法。这一教学模式已经逐步不适应在新时代背景下以培养应用型人才为目标的教学模式。针对这一问题,提出了一种“一体两翼三课四评五检”的混合教学模式。即在教学项目的设计,教学过程的执行,课程教学考核方式,教学效果评价方式等方面进行改革。经过对课程进行整体教学改革,不仅仅能够提高学生的动手、剖析问题和处理问题的能力,还能够为学生参加TI杯以及其他各种大赛夯实基础,使学生能够真正做到“学以致用”和“手脑合一”,从而实现新时代应用型人才的培养。
-
关键词
传感器原理与应用
项目驱动
线上线下
教学改革
“一体两翼三课四评五检”
-
分类号
G642
[文化科学—高等教育学]
-
-
题名模糊神经网络数据融合在体域网中的应用
被引量：1
- 5
-
-
作者
涂道鑫
周金治
赖健琼
-
机构
西南科技大学信息工程学院
特殊环境机器人技术四川省重点实验室
-
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第8期148-151,156,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(51475453)
四川省科技项目(19MZGC0201)。
-
文摘
针对无线体域网(WBANs)多体征参数的时变性、非线性和强相关性等特征,为有效提高医疗监测系统对病人生理变化预警的正确率,提出面向体域网的数据融合算法。采用模糊神经网络(FNN)建立数据融合决策模型,同时应用改进的粒子群优化(PSO)算法对模糊系统参数进行寻优。通过PhysioBank数据库中重症监护室真实数据进行网络训练与测试,测试结果表明:数据融合模型能够有效处理复杂的生理参数,同时取得了高检出率与低误报警率。
-
关键词
无线体域网(WBANs)
生理变化预警
数据融合
模糊神经网络
粒子群优化算法
-
Keywords
wireless body area networks(WBANs)
early warning of physiological changes
data fusion
fuzzy neural network
particle swarm optimization(PSO)algorithm
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于改进灰色预测模型的交通事故预测模型研究
被引量：3
- 6
-
-
作者
潘翱翀
赖健琼
-
机构
西南财经大学天府学院
-
出处
《计算机时代》
2022年第5期33-38,共6页
-
文摘
为了提高交通事故数据预测的准确度,采取GM(1,1)和OSDGM(1,1)等单一模型,对2008-2019年我国交通事故死亡人数数据进行分析。根据GM(1,1)和OSDGM(1,1)模型建立最优加权组合模型,使用Verhulst模型对建立的加权组合模型进行残差修正,并借助灰色模型精度评价指标对预测结果进行检验。预测结果表明,GM(1,1)、OSDGM(1,1)模型和改进的灰色预测模型的预测结果的平均相对误差分别为4.35%、4.30%和1.19%,且改进的灰色模型通过精度指标检验,说明改进灰色预测模型具有较高的精度。
-
关键词
GM(1
1)模型
OSDGM(1
1)模型
VERHULST模型
最优加权组合模型
-
Keywords
GM(1,1)model
OSDGM(1,1)model
Verhulst model
optimal weighted combination model
-
分类号
U491.31
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
-
