针对传统最大似然波达方向(maximum likelihood direction of arrival,ML-DOA)估计存在计算量大、估计精度差等问题,本文提出一种采用改进帝王蝶优化算法(improved monarch butterfly optimization algorithm,IMBO)的ML-DOA估计方法。I...针对传统最大似然波达方向(maximum likelihood direction of arrival,ML-DOA)估计存在计算量大、估计精度差等问题,本文提出一种采用改进帝王蝶优化算法(improved monarch butterfly optimization algorithm,IMBO)的ML-DOA估计方法。IMBO算法通过精英反向学习策略对初始帝王蝶种群进行优化,得到适应度值较优的初始帝王蝶个体,进而能够改善帝王蝶种群的多样性;引入差分进化算法启发的变异操作以及自适应策略对帝王蝶个体的寻优方式进行改进,扩大了算法的搜索空间;引入了高斯-柯西变异算子,自适应调整变异步长,避免算法陷入局部最优。将IMBO应用于ML-DOA,实验表明,与传统的DOA估计算法相比,在不同信源数目、信噪比以及种群数量下,本文提出的算法收敛性能更好,均方根误差更低,运算量更小。展开更多
目的:通过分析针刺干预卒中后运动障碍的功能性磁共振(fMRI)临床研究结果,筛选针刺阳明经穴干预该病的中枢核心、稳定核团,为针刺治疗本病的中枢作用机制提供可靠证据。方法:检索PubMed、Web of Science、中国知网、万方和维普文献数据...目的:通过分析针刺干预卒中后运动障碍的功能性磁共振(fMRI)临床研究结果,筛选针刺阳明经穴干预该病的中枢核心、稳定核团,为针刺治疗本病的中枢作用机制提供可靠证据。方法:检索PubMed、Web of Science、中国知网、万方和维普文献数据库,收集从建库—2022年12月使用fMRI观察针刺阳明经穴治疗卒中后脑区变化情况的研究。使用Ginger-ALE 3.0.2软件计算脑区激活似然评估(ALE)分布,最后使用DPABI软件进行图像整合。结果:共有20篇文献纳入研究,包括356名患者和144名健康人。结果显示,与健康人比较,缺血性卒中患者存在异常的大脑功能活动模式,异常的脑区主要与额叶、颞叶、边缘系统以及小脑有关;针刺阳明经穴对缺血性卒中后运动障碍患者左侧顶叶和小脑后叶(具体包括:顶下小叶、缘上回、中央后回以及下半月小叶、蚓锥体和小脑扁桃体)功能活动有稳定的调制作用。结论:卒中发生后相关运动支配脑区存在损伤与功能重塑;针刺阳明经穴可以稳定调节缺血性卒中后运动障碍患者优势侧运动-感觉系统功能活动。展开更多
针对将连续域蚁群优化算法应用于最大似然(maximum likelihood,ML)估计中存在计算量过大的问题,提出一种基于改进蚁群优化(modified ant colony optimization,MACO)算法的最大似然波达方向(maximum likelihood direction of arrival,ML-...针对将连续域蚁群优化算法应用于最大似然(maximum likelihood,ML)估计中存在计算量过大的问题,提出一种基于改进蚁群优化(modified ant colony optimization,MACO)算法的最大似然波达方向(maximum likelihood direction of arrival,ML-DOA)估计方法.采用精英反向学习策略获得较优初始解群体,结合全局跨邻域搜索和高斯核函数局部搜索对蚁群的寻优方式进行优化,扩大了算法的搜索空间并加快了收敛速度,最终得到ML估计方法的非线性全局最优解.仿真结果表明,与基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、蚁群优化(ant colony optimization,ACO)算法的ML估计方法相比,ML-MACO算法的收敛速度是ML-ACO算法的4倍,计算量是ML-ACO算法的1/3,分辨成功率高于ML-PSO算法和ML-ACO算法,估计误差小于ML-PSO算法和ML-ACO算法.ML-MACO算法以更低的计算量保持了ML算法的优良估计性能,收敛性能更优且估计精度更高.展开更多
文摘针对传统最大似然波达方向(maximum likelihood direction of arrival,ML-DOA)估计存在计算量大、估计精度差等问题,本文提出一种采用改进帝王蝶优化算法(improved monarch butterfly optimization algorithm,IMBO)的ML-DOA估计方法。IMBO算法通过精英反向学习策略对初始帝王蝶种群进行优化,得到适应度值较优的初始帝王蝶个体,进而能够改善帝王蝶种群的多样性;引入差分进化算法启发的变异操作以及自适应策略对帝王蝶个体的寻优方式进行改进,扩大了算法的搜索空间;引入了高斯-柯西变异算子,自适应调整变异步长,避免算法陷入局部最优。将IMBO应用于ML-DOA,实验表明,与传统的DOA估计算法相比,在不同信源数目、信噪比以及种群数量下,本文提出的算法收敛性能更好,均方根误差更低,运算量更小。
文摘目的:通过分析针刺干预卒中后运动障碍的功能性磁共振(fMRI)临床研究结果,筛选针刺阳明经穴干预该病的中枢核心、稳定核团,为针刺治疗本病的中枢作用机制提供可靠证据。方法:检索PubMed、Web of Science、中国知网、万方和维普文献数据库,收集从建库—2022年12月使用fMRI观察针刺阳明经穴治疗卒中后脑区变化情况的研究。使用Ginger-ALE 3.0.2软件计算脑区激活似然评估(ALE)分布,最后使用DPABI软件进行图像整合。结果:共有20篇文献纳入研究,包括356名患者和144名健康人。结果显示,与健康人比较,缺血性卒中患者存在异常的大脑功能活动模式,异常的脑区主要与额叶、颞叶、边缘系统以及小脑有关;针刺阳明经穴对缺血性卒中后运动障碍患者左侧顶叶和小脑后叶(具体包括:顶下小叶、缘上回、中央后回以及下半月小叶、蚓锥体和小脑扁桃体)功能活动有稳定的调制作用。结论:卒中发生后相关运动支配脑区存在损伤与功能重塑;针刺阳明经穴可以稳定调节缺血性卒中后运动障碍患者优势侧运动-感觉系统功能活动。
文摘针对将连续域蚁群优化算法应用于最大似然(maximum likelihood,ML)估计中存在计算量过大的问题,提出一种基于改进蚁群优化(modified ant colony optimization,MACO)算法的最大似然波达方向(maximum likelihood direction of arrival,ML-DOA)估计方法.采用精英反向学习策略获得较优初始解群体,结合全局跨邻域搜索和高斯核函数局部搜索对蚁群的寻优方式进行优化,扩大了算法的搜索空间并加快了收敛速度,最终得到ML估计方法的非线性全局最优解.仿真结果表明,与基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、蚁群优化(ant colony optimization,ACO)算法的ML估计方法相比,ML-MACO算法的收敛速度是ML-ACO算法的4倍,计算量是ML-ACO算法的1/3,分辨成功率高于ML-PSO算法和ML-ACO算法,估计误差小于ML-PSO算法和ML-ACO算法.ML-MACO算法以更低的计算量保持了ML算法的优良估计性能,收敛性能更优且估计精度更高.
