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摘要:单幅图像超分辨率(SISR)是指从一张低分辨率图像重建高分辨率图像.传统的神经网络方法通常在图像的空间域进行超分辨率重构,但这些方法常在重构过程中忽略重要的细节.鉴于小波变换能够将图像内容的“粗略”和“细节”特征进行分离,提出一种基于小波域的深度残差网络(DRWSR).不同于其他传统的卷积神经网络直接推导高分辨率图像(HR),该方法采用多阶段学习策略,首先推理出高分辨率图像对应的小波系数,然后重建超分辨率图像(SR).为了获取更多的信息,该方法采用一种残差嵌套残差的灵活可扩展的深度神经网络.此外,提出的神经网络模型采用结合图像空域与小波域的损失函数进行优化求解.所提出的方法在Set5、Set14、BSD 100、Urban100等数据集上进行实验,实验结果表明,该方法的视觉效果和峰值信噪比(PSNR)均优于相关的图像超分辨率方法....
摘要:针对全局特征描述过分依赖精确定位、背景减除和跟踪技术等问题,同时也为了解决视角变化、噪声和遮挡等干扰带来的影响,对基于局部特征描述的视频人体动作识别方法进行了研究,提出了一种基于判别性区域提取的视频人体动作识别方法.首先通过迭代训练和筛选过程对视频的内容进行分析和学习,自动提取视频中有代表性和区分性的判别性区域,然后使用词袋模型对提取到的判别性区域进行统计和描述,最后采用支持向量机方法确定人体运动的类型.在KTH和Youtube数据集上分别对提出的方法进行了论证,结果表明:该方法具有较高的识别准确率,同时对复杂背景等干扰不敏感....
[期刊论文] 胡兵 乔元华
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北大核心 CSTPCD CSCD CBST
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摘要:用上、下解和单调迭代技术研究一类具有脉冲积分条件的非线性一次常微分方程极值解的存在性....
[期刊论文] 胡兵 乔元华
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北大核心 CSTPCD CSCD CBST SA
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摘要:本文讨论具有脉冲积分条件的脉冲积分-微分方程混合类型的极值解的存在性.主要工具是上下解和单调迭代技术....
[期刊论文] 胡兵 乔元华
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北大核心 CSTPCD CSCD CA
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摘要:讨论了一类一次脉冲积分微分方程反周期边值问题的解的存在性.得到了一个新的比较结果,使得新的比较结果的条件比原来的参考文献中的条件要弱一些.最后用新得到的条件证明了极值解的存在性....
[期刊论文] 胡兵 乔元华
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北大核心 CSTPCD CSCD CA
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摘要:讨论一类具有脉冲积分条件的非线性一次脉冲泛函微分方程反周期边值问题的解序列的存在性、一致收敛性和二阶收敛性。主要工具是单调迭代技术和拟线性方法。...
摘要:为了进一步了解细胞力学,综述了细胞中力信号的传递途径有物理传导、力感受器、机械力敏感离子通道及其他力信号传导途径.其中详细叙述了在内皮细胞与非内皮细胞上均存在机械力敏感性离子通道,这些调节离子转运的通道可能在细胞感受机械力并将其转变为生化信号中发挥重要作用.在此基础上提出了其传导机制可能有配体和受体、结构改变、血小板在凝血中的机制等.受体和配体分子之间的结合具有特异性和可逆性,可通过粘附概率和接触时间的相关性求得动力学参数....
摘要:为了探讨蛋白C对凝血酶激活的纤维蛋白抑制剂(thrombin activatable fribrinolysis inhibitor,TAFI)的作用的影响,近而更深一步弄清楚血凝块形成初期TAFI对纤维蛋白溶解的调节机理,根据生物试验建立了一个关于蛋白C和TAFI的凝血动力学模型.通过对模型的动力学分析和数值模拟得到:凝血酶激活的纤维蛋白抑制剂刺激因素必须大于一个阈值纤溶系统才能发挥作用;当TAFI少量缺乏时,对血液凝固的影响不是太大;只有当TAFI的缺乏达到一定程度时,才会导致疾病的发生;但当TAFI过量时对系统的影响很大;系统对TAFI的需求随着蛋白C的增加而增加....
[期刊论文] 乔元华 曾衍钧
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北大核心 CSTPCD CSCD CBST
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摘要:凝血酶激活的纤维蛋白抑制剂(TAFI)和蛋白C在血液凝固的的过程中起着重要的调节作用,TAFI的作用主要发挥在纤溶阶段,但两者对血液凝固的调节不是孤立的.为了了解TAFI的作用的影响,近而更深一步弄清楚血凝块形成初期TAFI对纤维蛋白溶解的调节机理,本文根据生物学实验建立了一个关于TAFI和蛋白C的凝血动力模型.通过对模型的动力学分析和数值模拟得到了一些新的结论,这些结论或许会对临床医学提供有益的启示,另外还得到了一些与临床医学及实验相吻合的定性结论,展现出模型化方法的重要作用及预测能力....
[期刊论文] 乔元华 刘剑利 曾衍钧
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北大核心 CSTPCD CSCD AJ CA CBST
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摘要:为了提取一些能够体现基因序列中编码区和非编码区这两个功能域特征的序列片段--特征序列,本文提出了一个为编码区和非编码区搜索特征序列的新方法.然后应用聚类分析方法验证特征序列提取方法的可靠性.聚类结果表明我们提取的特征序列能够反映基因序列中编码区和非编码区的特性,从而说明提出的提取特征序列的方法是可靠的....
摘要:内皮细胞的炎症反应和凋亡是动脉粥样硬化过程中的关键环节,因此通过建立HUVEC(人脐静脉内皮细胞)体外培养模型,以LPS(脂多糖)刺激,观察其损伤效应.并在此基础上施加两种大小剪切力,以探讨流体动力学对血管内皮细胞凋亡的影响.同时,观察此过程中IL-6及IL-8的变化.结果显示,LPS加入细胞培养中可明显诱导HUVEC的凋亡,并随着作用时间的延长,细胞凋亡率也相应增加.在此基础上,将两种大小剪切力与LPS共同作用于细胞,发现剪切力(15dyn/cm2)可以抑制LPS诱导凋亡,而剪切力(4dyn/cm2)效果则不明显.同时,剪切力与LPS这两种均能单独诱导IL-6及IL-8分泌的刺激因素并不能协同作用,剪切力会抑制LPS诱导的IL-6分泌.且剪切力(15dyn/cm2)比剪切力(4dyn/cm2)时的抑制作用要强....
摘要:采用膜片钳技术以全细胞方式在鼠脑微血管内皮细胞中记录到一种延迟外向电流.机械力作用下可引出一外向电流,膜电位为30mY时其大小为(54.12±53.23)pA,60mV时为(106.13±47.42)pA,90mA时为(154.01±53.22)mV.说明血管内皮细胞上存在机械敏感性通道,并且这种通道不同于以往在内皮细胞上发现的机械力激活的内向整流性通道.不同的流动剪切力对体外培养的人脐静脉内皮细胞c-fos和c-myc蛋白表达产生不同的影响.c-fos蛋白表达在静态时非常低,在4dynes/cm2和10dynes/cm2的剪应力都可诱导c-fos蛋白水平迅速增加,尤其是10dynes/cm2的剪应力.并随时间的增加而增加,到1.0h时达到高峰,随后下降,2.5h时接近基础水平.c-myc蛋白在静态时表达也非常低,经剪切力作用后缓慢增加....
[期刊论文] 乔元华 曾衍钧
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CSTPCD CSCD AJ CA EI
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摘要:目的研究正反馈和负反馈反应在凝血放大中的动力学作用.方法运用模型化方法就凝血的中心反应建立动力学模型.结果当β≥β0(存在但不易由模拟结果得到)时系统才有正平衡解;逐渐增加κ2的值,发现因子Xa的浓度从轻微的振荡到一个正平衡解改变为逐渐增加到一个正平衡解;当κ3超出正常生理意义的8倍,系统开始出现极限环解.结论很显然Xase必须大于一个阈值凝血反应才能放大,此阈值随APC浓度的增加而增大.通过进一步分析系统的震荡及周期性与APC的关系,发现震荡有可能发生在病理情况下, 另外根据数学动力学原理,尝试着给出了血友病治疗的理论依据....
[专利] 发明专利 CN201910940945.4
北京工业大学 2020-01-14
摘要:本文公开了一种癫痫时期特征提取及分类方法。首先,对原始的癫痫脑电数据进行随机打乱预处理,并分别划分4折的训练集和测试集。其次,采用结合方法对预处理后的数据提取特征,一方面,通过WPT或STFT‑PSD提取非线性的时频特征,然后,在得到的时频特征上再结合PCA算法提取脑电数据的主成分特征,并消除噪声和冗余特征,并作为特征提取的最终特征。最后,采用脉冲神经网络对提取的特征做分类分析,脉冲神经网络算法不仅考虑个体互助和信息交互,拥有很强的鲁棒性;并且它模拟的神经元更加接近大脑中真实的神经元,考虑更多的时间信息,拥有更强的计算能力。
[专利] 发明专利 CN201910178711.0
北京工业大学 2019-08-06
摘要:本发明公开一种基于LSTM的脑电信号源定位方法,包括以下步骤:步骤(1)、模拟脑电数据生成;步骤(2)基LSTM的定位模型构建、步骤(3)、模拟脑电数据训练定位模型;步骤(4)、真实脑电数据预处理;步骤(5)、针对真实脑电数据的信号源定位。采用本发明技术方案,可以根据采集的脑电信号推测出信号源在颅内位置。
[专利] 发明专利 CN201910183172.X
北京工业大学 2019-07-05
摘要:本发明公开一种基于HELM并结合PTSNE流形和LDA特征融合的运动想象脑电分类方法,并提高其分类准确率。在特征提取方面,一方面,用PCA结合LDA方法提取线性特征,既可以消除噪声,又可以考虑训练数据的标签信息;另一方面,通过PTSNE和LDA获得非线性结合特征,可以发掘脑电中复杂的非线性内在流形特征。在特征分类方面,采用有高分类准确率的HELM算法做运动想象脑电信号分类识别。
[专利] 发明专利 CN201910085487.0
北京工业大学 2019-06-07
摘要:一种基于频带注意力残差网络的脑电分类方法,属于模式识别和生物信息学领域。首先,对原始脑电信号进行预处理来去除信号中的噪声和伪迹;然后,采用固定长度的滑动窗口对预处理后的N导脑电信号进行分段,总共得到S段N导子信号;再使用小波包分解对S段N导子信号进行分解和重构,每段数据的每一导信号均分解为F个子频带信号;之后,将每个频带的多导分解结果转化为电极相关矩阵;再以F个频带的电极相关矩阵作为频带注意力残差网络的输入来完成对脑电信号的分类。与现有的技术相比,本发明优点:使用频带注意力模块来获取频带重要性权值,为每个样本赋予个性化的频带注意力分布。
[专利] 发明专利 CN201810339486.X
北京工业大学 2018-09-21
摘要:本发明公开了一种基于半监督深层生成对抗网络的癫痫发作预测方法,采用指定长度的滑动窗口对N导原始脑电样本的每一导脑电数据进行分段加窗处理,分割时相邻子窗之间叠加扩容处理,共得到S段子信号;分别对S段子信号进行短时傅立叶变换,获得频谱信号,并将得到的频谱数据转换成图片形式表示。将处理好的图片信息分别按照有标签训练样本、训练样本标签、无标签训练样本输入到半监督深层生成对抗网络中的判别器中进行训练与分类。向生成器中输入Z维噪声数据,经过生成器生成与无标签数据分布相似的伪数据图像。通过半监督学习形式逐渐释放癫痫发作预测对有标记数据的依赖,获得更好的分类准确率。
[专利] 发明专利 CN201711170746.7
北京工业大学 2018-02-16
摘要:本发明公开一种基于词袋模型和极限学习机的癫痫发作预警方法,将采集的多电极脑电进行预处理;将癫痫前期和癫痫间期的脑电信号片段分别进行聚类并做成两个字典,构成了癫痫脑电信号的局部表达;将一个时间窗内的局部信号投影到做好的字典上,提取时间窗内的直方图作为其特征;将顺序的多个时间窗的特征序列连接起来,考虑序列的特征;将提取到的序列特征输入极限学习机(ELM)中,分类输入序列为癫痫前期或癫痫间期;若分类为癫痫前期,则发出警报,若分类为癫痫间期,则报告正常。
[专利] 发明专利 CN201710271606.2
北京工业大学 2017-09-01
摘要:本发明公开了基于图像自编码的神经网络特征学习方法,属于特征学习和图像检索技术领域。首先通过多标签图像数据集的分割标签构造训练图像集对应的分割训练图像集,然后初始化卷积神经网络和自编码神经网络的权重,使用随机梯度下降法训练自编码神经网络,提取每张训练样本对应的分割图像的隐含变量并进行归一化。随后,使用该隐含变量作为训练集原始图像对应的训练目标,训练卷积神经网络,并提取测试集合图像库中的每幅图像对应的特征向量,通过计算查询图像和图像库中每幅图像的特征向量间的欧式距离,并将距离按从小到大的顺序排列,得到相似图像检索结果。本发明使训练出的神经网络提取的特征在多标签检索任务上取得了更加优秀的检索效果。
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