检索结果-内蒙古大学图书馆

物理学报 2016年第21期65卷 314-325页

作者：杨孝敬杨阳李淮周钟宁北京工业大学国际WIC研究院北京100124 前桥工业大学生命科学与信息工程系首都医科大学安定医院北京100124

提出采用模糊近似熵的方法对功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)复杂度量化分析,并与样本熵进行比较.采用的22个成年抑郁症患者中,11位男性,年龄在18—65岁之间.我们期望测量的静息态fMRI信号复杂度与Goldberg... 详细信息

提出采用模糊近似熵的方法对功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)复杂度量化分析,并与样本熵进行比较.采用的22个成年抑郁症患者中,11位男性,年龄在18—65岁之间.我们期望测量的静息态fMRI信号复杂度与Goldberger/Lipsitz模型一致,越健康、越稳健其生理表现的复杂度越大,且复杂度随年龄的增大而降低.全脑平均模糊近似熵与年龄之间差异性显著(r=-0.512,p<0.001).相比之下,样本熵与年龄之间差异性不显著(r=-0.102,p=0.482).模糊近似熵同样与年龄相关脑区(额叶、顶叶、边缘系统、颞叶、小脑顶叶)之间差异性显著(p<0.05),样本熵与年龄相关脑区之间差异性不显著性.这些结果与Goldberger/Lipsitz模型一致,说明采用模糊近似熵分析fMRI数据复杂度是一个有效的新方法.

关键词：血氧水平依赖功能磁共振成像信号模糊近似熵样本熵抑郁症

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基于MED-FVMD模糊近似熵和FSVDD的运行可靠性评估方法

基于MED-FVMD模糊近似熵和FSVDD的运行可靠性评估方法

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作者：周能元燕山大学

学位级别：硕士

工业4.0的到来不仅要求机械设备更加智能化,也对机械设备的可靠性有了更高的要求。本文以机械设备运行状态信息为基础,以信号处理技术为主要手段,分别从信号采集、状态特征提取和运行可靠性评估三方面着手,提出了基于最小熵解卷积-快速... 详细信息

工业4.0的到来不仅要求机械设备更加智能化,也对机械设备的可靠性有了更高的要求。本文以机械设备运行状态信息为基础,以信号处理技术为主要手段,分别从信号采集、状态特征提取和运行可靠性评估三方面着手,提出了基于最小熵解卷积-快速变分模态分解、模糊近似熵和模糊支持向量数据描述的运行可靠性评估方法。首先,针对机械设备早期损伤状态信息易受到强背景噪声干扰而不易被提取的问题,提出一种基于最小熵解卷积-快速变分模态分解和模糊近似熵的状态特征提取方法。该方法利用最小熵解卷积对信号进行降噪,并增强原始信号中原本被噪声淹没的脉冲特性,利用快速变分模态分解对降噪后的信号进行分解,利用模糊近似熵量化经快速变分模态分解后所得的模态分量并构造特征向量。其次,针对机械设备运行可靠性评估中样本数据不足的问题,结合模糊支持向量数据描述在建立机械设备运行可靠性评估模型时只需要机械设备正常样本数据的优点,以及该方法能够区分数据置信度的特点,引入一种基于模糊支持向量数据描述的运行可靠性评估模型,并将所提评估模型应用于滚动轴承实测信号中,来验证其有效性。最后,在实验台上采集齿轮不同工况下的实验数据,利用基于最小熵解卷积-快速变分模态分解和模糊近似熵的状态特征提取方法对采集的信号进行状态特征提取并构建状态特征向量,然后利用基于模糊支持向量数据描述的运行可靠性评估模型对所构建的状态特征向量进行评估。结果表明,本文所提方法可以有效地评估出齿轮不同工况下的运行可靠性。

关键词：运行可靠性评估最小熵解卷积快速变分模态分解模糊近似熵模糊支持向量数据描述

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基于模糊近似熵的高速动车组粘着控制研究

基于模糊近似熵的高速动车组粘着控制研究

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作者：王会议西南交通大学

学位级别：硕士

高速铁路作为一种新的交通运输方式,在经济、社会迅速发展的进程中扮演着重要角色。我国是世界上高速铁路运营里程最长、运营速度最高、技术发展速度最快、系统技术最齐全的国家。随着我国高速铁路技术的迅速发展,高速动车组技术也取得... 详细信息

高速铁路作为一种新的交通运输方式,在经济、社会迅速发展的进程中扮演着重要角色。我国是世界上高速铁路运营里程最长、运营速度最高、技术发展速度最快、系统技术最齐全的国家。随着我国高速铁路技术的迅速发展,高速动车组技术也取得了长足进步。为了能够适应高速铁路的运营环境和条件,满足更加复杂多样、长距离、长时间、连续高速运行等要求,实现“一带一路”建设构想下“中国高铁走出去”的国家战略,高速动车组技术的研究具有重要意义。高速动车组在高速运行时,粘着条件变差,粘着系数变小,容易发生空转、滑行,研究高速动车组的粘着控制技术对提高高速动车组的安全性、舒适性和快捷性具有重要意义。本文在分析传统空转、滑行识别方法和粘着控制方法的基础上,设计了基于模糊近似熵的粘着控制方法,为实现高速动车组的空转、滑行识别和粘着控制提供了保障。首先,通过三种典型数据集来分析比较三种熵在度量信号复杂度时的算法性能。通过三种不同频率的周期正弦规则信号分析三种算法的连续性和相对一致性。通过两种MIX混合模型不规则随机信号分析三种算法的参数选择自由性和对数据长度的依赖性。通过四种虫口模型混沌序列不规则信号分析三种算法的抗噪能力。算法性能的比较,为模糊近似熵算法的应用提供依据。其次,提出了一种基于模糊近似熵的高速动车组空转、滑行识别方法。根据CRH5高速动车组试验的离线数据,将动车组动轮对的轮速信号作为一种时间序列信号,采用最大重叠方法,计算轮速的模糊近似熵值。当空转、滑行发生时,轮速发生迅速变化,相应的模糊近似熵值会产生突变,以此来判断动车组是否发生空转、滑行。然后,设计了一种基于模糊近似熵的空转、滑行识别和传统组合控制法相结合的高速动车组粘着控制方法。基于模糊近似熵算法的空转、滑行识别模块结合传统组合控制法的轮加速度、轮加速度微分参数,避免速度差空转、滑行识别方法的延迟性和加速度、加速度微分方法的误判性,有效识别高速动车组的空转、滑行状态,通过调整牵引电机的输出转矩,来扼制空转、滑行,实现高速动车组的再粘着控制。最后,设计了一种基于模糊近似熵的空转、滑行识别和传统组合控制法相结合的CRH5高速动车组粘着控制matlab-simulink仿真模型。通过仿真模型,仿真验证在不同路况和牵引、制动状态下该粘着控制方法的有效性,并与传统粘着控制方法组合控制法进行对比分析。

关键词：粘着控制空转、滑行识别模糊近似熵组合控制法

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基于模糊近似熵与辛几何的肌肉疲劳分析

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现代仪器与医疗 2013年第4期19卷 1-4页

作者：汪晨和卫星陈晓平江苏大学电气信息工程学院生物医学工程系

为探索人体肌肉在运动后疲劳程度的变化,本文运用非线性动力学中的模糊近似熵和辛几何2种方法 ,对12名健康受试者在腕关节负重60%最大自主性施力、直至力竭的情况下,采集静态表面肌电信号作为样本,进行处理分析。模糊近似熵是近似熵算... 详细信息

为探索人体肌肉在运动后疲劳程度的变化,本文运用非线性动力学中的模糊近似熵和辛几何2种方法 ,对12名健康受试者在腕关节负重60%最大自主性施力、直至力竭的情况下,采集静态表面肌电信号作为样本,进行处理分析。模糊近似熵是近似熵算法的改进,可以更好地衡量一个序列的复杂程度;辛几何则运用相空间重构原理,提取主分量谱。试验结果初步表明,应用上述2种方法可相互补充,对受试者的肌肉疲劳程度做出有效、定性的评估,而且2种方法对肌肉信号处理结果的一致性有助于进一步描述肌肉系统的生物力学特征。

关键词：表面肌电信号肌肉疲劳模糊近似熵辛几何香农熵

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不同维度肌电反馈下表面肌电信号的模糊近似熵分析

不同维度肌电反馈下表面肌电信号的模糊近似熵分析

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2015年中国生物医学工程联合学术年会

作者：孙文博宋嵘中山大学工学院 510006

为研究不同维度下的肌电反馈对人体关节运动过程中主动肌和拮抗肌的调控的影响,本文运用了非线性动力学分析中的模糊近似熵算法,对18名健康受试者分别在只针对主动肌的一维肌电反馈下和同时针对主动肌和拮抗肌的二维肌电反馈下,肌肉等... 详细信息

为研究不同维度下的肌电反馈对人体关节运动过程中主动肌和拮抗肌的调控的影响,本文运用了非线性动力学分析中的模糊近似熵算法,对18名健康受试者分别在只针对主动肌的一维肌电反馈下和同时针对主动肌和拮抗肌的二维肌电反馈下,肌肉等长收缩状态时,肘关节伸展过程中的主动肌和拮抗肌的表面肌电信号进行了分析和处理.试验结果表明,在二维肌电反馈情况下,肘关节主动肌和拮抗肌的表面肌电信号的模糊近似熵相较于一维肌电反馈下都有显著下降.该结果表明二维肌电反馈可能引起了主动肌和拮抗肌间更强的相互抑制,可以帮助人体更好的调控主动肌和拮抗肌间的协调收缩情况。

关键词：肌肉生理学收缩状态肌电信号模糊近似熵

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基于特征选择的集成极限学习机故障辨识方法

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兰州理工大学学报 2025年第2期51卷 44-50页

作者：马驰赵荣珍原健辉郑玉巧兰州理工大学机电工程学院甘肃兰州730050 广州理工学院智能制造与电气工程学院广东广州510540

针对传统极限学习机神经网络在处理复杂数据时无法获得最佳分类性能的问题,提出了基于特征选择的集成极限学习机故障辨识方法.首先,选择合适的尺度对振动信号进行粗粒化分解,在不同尺度上计算振动信号的模糊近似熵,并构成高维数据集.然... 详细信息

针对传统极限学习机神经网络在处理复杂数据时无法获得最佳分类性能的问题,提出了基于特征选择的集成极限学习机故障辨识方法.首先,选择合适的尺度对振动信号进行粗粒化分解,在不同尺度上计算振动信号的模糊近似熵,并构成高维数据集.然后,通过邻域粗糙集算法对高维数据集进行属性约简,并且采用不同的邻域半径对数据集进行约简,从而产生不同的特征子集,同时将每个特征子集划分为训练集和测试集,进而输入极限学习机进行模式识别.最后,整合多个极限学习机的预测结果,依据相对多数投票法决定最终的辨识结果.实验证明,相比传统极限学习机,该方法可以提高滚动轴承故障类别的辨识精度,使故障分类结果更准确、更有效.

关键词：模糊近似熵特征选择分类器集成极限学习机

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基于最小熵解卷积-变分模态分解和优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法

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中国机械工程 2017年第24期28卷 3001-3012页

作者：姚成玉来博文陈东宁孙飞吕世君燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室秦皇岛066004 燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室秦皇岛066004 先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室(燕山大学) 秦皇岛066004

提出了一种基于最小熵解卷积和变分模态分解以及模糊近似熵的故障特征提取方法,并采用优化支持向量机对故障进行识别分类。首先利用最小熵解卷积方法降低噪声干扰并增强故障信号中故障特征信息,进而对降噪后的信号进行变分模态分解,并... 详细信息

提出了一种基于最小熵解卷积和变分模态分解以及模糊近似熵的故障特征提取方法,并采用优化支持向量机对故障进行识别分类。首先利用最小熵解卷积方法降低噪声干扰并增强故障信号中故障特征信息,进而对降噪后的信号进行变分模态分解,并利用模糊近似熵量化变分模态分解后包含故障特征信息的模态分量以构建特征向量,之后通过采用扩展粒子群算法优化惩罚因子和核函数参数的支持向量机,对故障样本训练并完成故障识别分类。将所提方法应用于滚动轴承不同损伤程度、不同故障部位的实验数据,验证了该方法的有效性。与基于局部均值分解的特征提取方法相对比,结果表明所提方法可以更精确地提取出滚动轴承故障特征,并能够更准确地完成不同故障的识别;通过与基于网格寻优算法优化的支持向量机方法和基于扩展粒子群优化的最小二乘支持向量机方法相对比,结果表明所提方法具有更好的分类性能,能达到更好的诊断效果。

关键词：故障诊断变分模态分解最小熵解卷积模糊近似熵支持向量机

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相关近似熵及在传感网数据故障检测中的应用

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华中科技大学学报（自然科学版） 2016年第2期44卷 86-91页

作者：张振海李士宁李志刚西北工业大学计算机学院陕西西安710072

针对模糊近似熵方法在生成时间序列数据特征过程中出现的依赖参数较多和计算复杂度较高的问题,提出了相关近似熵方法,并应用在传感网数据故障检测中.相关近似熵方法采用相关信息熵来计算向量空间中多维数据之间的相关度,通过计算向量空... 详细信息

针对模糊近似熵方法在生成时间序列数据特征过程中出现的依赖参数较多和计算复杂度较高的问题,提出了相关近似熵方法,并应用在传感网数据故障检测中.相关近似熵方法采用相关信息熵来计算向量空间中多维数据之间的相关度,通过计算向量空间在其维数由M维增加到M+1维时多维数据之间保持相关性的概率来判定一个时间序列的复杂程度.相对于模糊近似熵,相关近似熵方法将依赖参数从4个减少到了2个,并减小了计算复杂度.实验结果表明:相关近似熵生成的特征在大多数情况下显著优于模糊近似熵生成的特征,并且相关近似熵方法大幅度地缩短了传感器数据特征的生成时间.

关键词：无线传感器网络模糊近似熵相关近似熵相关信息熵数据故障检测

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基于表面肌电信号的颈部肌肉疲劳评价算法比较研究

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生物医学工程学杂志 2018年第1期35卷 31-37页

作者：杜云霄王殊轶 Ndaro Nyakuru Zaphlene 左艳上海理工大学医疗器械与食品学院上海200093

本研究旨在客观比较颈部肌肉疲劳评价算法的差异性,找出更加有效的颈部肌肉疲劳评价算法,为伏案姿势下颈部肌肉疲劳提供人因工程定量评价方法。本文利用无线生理仪采集了15名受试者使用记忆枕伏案12 min的颈部胸锁乳突肌的表面肌电信号... 详细信息

本研究旨在客观比较颈部肌肉疲劳评价算法的差异性,找出更加有效的颈部肌肉疲劳评价算法,为伏案姿势下颈部肌肉疲劳提供人因工程定量评价方法。本文利用无线生理仪采集了15名受试者使用记忆枕伏案12 min的颈部胸锁乳突肌的表面肌电信号,使用平均功率频率、谱矩比、离散小波变换、模糊近似熵以及复杂度5个算法计算出相应的肌肉疲劳指标;并使用最小二乘法对肌肉疲劳指标进行线性回归得出确定系数R^2与斜率k;确定系数R2可评价各种算法的抗干扰性;对斜率k进行柯尔莫哥洛夫—斯米洛夫检验得到最大垂直距离Lmax,Lmax可评价各种算法对疲劳程度的区分能力。统计结果表明,在抗干扰方面,模糊近似熵在不同高度的记忆枕下都具有最大的R^2,且模糊近似熵与平均功率频率、离散小波变换的差异具有统计学意义(P<0.05);在区分疲劳程度方面,模糊近似熵仍具有最大的Lmax,最大值达0.496 7。本文研究结果表明,模糊近似熵无论是在抗干扰性还是疲劳程度的区分能力上都优于其他算法,因此在进行颈部肌肉疲劳评价时,我们建议可将模糊近似熵作为一个较好的评价指标。

关键词：颈部肌肉疲劳评价模糊近似熵谱矩比离散小波变换人因工程

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基于ACT-R与fMRI融合的情绪与认知计算的信息加工过程研究

基于ACT-R与fMRI融合的情绪与认知计算的信息加工过程研究

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作者：杨孝敬北京工业大学

学位级别：博士

目的:为了理解情绪、认知和抑郁症交互作用关系,理解不同认知计算、不同情绪与认知、抑郁症患者完成不同情绪刺激下认知任务的神经机制;同时寻找一个适合分析BOLD信号数据的非线性动力学方法研究不同性别、不同年龄及抑郁症患者与正常... 详细信息

目的:为了理解情绪、认知和抑郁症交互作用关系,理解不同认知计算、不同情绪与认知、抑郁症患者完成不同情绪刺激下认知任务的神经机制;同时寻找一个适合分析BOLD信号数据的非线性动力学方法研究不同性别、不同年龄及抑郁症患者与正常对照组的差异,找出不同性别、不同年龄以及抑郁症患者和正常对照组的非线性动力学特征。方法:设计没有进位和退位的两位数加减法计算以及正性、中性和负性情绪刺激下加减法计算两个实验设计,分别采集来自在校大学生完成加减法计算任务、在校大学生完成不同情绪刺激下加减法计算及抑郁症患者和正常对照组完成不同情绪刺激下加法计算任务的三套实验数据,依据脑信息学系统方法学原理,利用ACT-R meets fMRI技术,分别建立上述三套数据的高级认知信息加工假设模型并仿真,模拟反应时尽可能接近真实反应时数据,模拟BOLD信号变化率和真实BOLD信号变化率有效拟合。采用模糊近似熵方法对不同性别、不同年龄的抑郁症患者以及抑郁症患者和正常对照组的熵值之间差异进行分析和研究。结果:被试完成加法计算任务的反应时间比完成减法计算任务的反应时间短,被试完成加法计算任务的正确率比完成减法计算任务的正确率高;在校学生完成正性情绪刺激下加法计算任务的反应时间小于完成中性情绪刺激下加法计算任务的反应时间小于完成负性情绪刺激下加法计算任务的反应时间,同时在校学生完成正性情绪刺激下加法计算任务的正确率大于完成中性情绪刺激下加法计算任务的正确率大于完成负性情绪刺激下加法计算任务的正确率,减法计算任务亦有相似的行为数据结果,只是比对应的加法计算任务的行为数据更为显著;正常对照组完成不同情绪刺激下加法计算任务的反应时间小于完成中性情绪刺激下加法计算任务的反应时间小于完成负性情绪刺激下加法计算任务的反应时间,正常对照组完成不同情绪刺激下加法计算任务的正确率大于完成中性情绪刺激下加法计算任务的正确率大于完成负性情绪情绪刺激下加法计算任务的正确率,抑郁症患者组统计结果与正常对照组相似,且比正常对照组差异显著。不同性别的抑郁症患者组的模糊近似熵值之间没有显著性差异,其样本熵值也没有显著性差异,不同年龄抑郁症患者组的模糊近似熵值之间有显著性差异,而其样本熵值没有显著性差异,抑郁症患者的模糊近似熵值显著大于正常对照组的模糊近似熵值。结论:正常人完成减法计算任务采用的策略比完成加法计算任务采用的策略复杂,正常人具有正性情绪偏向和负性情绪偏离,而抑郁症患者则是正性情绪偏离和负性情绪偏向;模糊近似熵更适合处理fRMI BOLD信号数据。本文在研究方法上参考了国内外相关研究成果,依据脑信息学系统方法学原理,利用ACT-R平台建立相应的认知假设模型并仿真,同时对抑郁症患者和正常对照组完成不同情绪刺激下认知计算任务的信息加工过程从更细时间微粒上进行解释和验证。提出采用模糊近似熵方法研究不同性别、不同年龄以及抑郁症患者和正常对照组之间的差异。本文在研究内容上也是一种新的尝试,本文属于探索性研究。本文的主要创新点如下:1.针对被试完成加法计算和减法计算的任务信息加工过程差异问题,分别建立了对应的认知假设模型,模拟数据和真实数据的有效拟合,证明了假设模型的有效性。采用ACT-R建模的方式对加法计算和减法计算任务的信息加工过程差异性进行解释和验证,加法计算的处理可能运用了数字事实的检索和数字编码的数量操作两种机制,并且以前者为主;而减法计算的完成则以后者为主。该结果与Deheane提出的三联体模型相一致。2.针对正常人完成不同情绪刺激下加减法计算任务的差异问题,依据行为实验数据、事后问卷调查表结果,分别对其信息加工过程建立了对应的ACT-R模型。采用ACT-R结合fMRI技术对正常人完成不同情绪刺激下加减法计算任务之间的差异问题进行了分析和研究,提出了正常人具有正性情绪偏向和负性情绪偏离的特点。3.针对抑郁症患者具有情绪功能障碍和认知功能障碍问题,提出了抑郁症患者与正常对照组完成不同情绪刺激下加法计算的ACT-R假设模型并进行了仿真验证。模拟数据和真实数据的有效拟合验证了假设模型的有效性,从更细的时间微粒上解释正常对照组和抑郁症患者完成不同情绪刺激下加法计算任务的脑区内部信息加工过程。4.针对不同性别、不同年龄的抑郁症患者及抑郁症患者和正常对照组的BOLD信号非线性动力学之间差异性问题,提出采用模糊近似熵的方法对其进行分析和研究,并与样本熵进行比较。结果表明,模糊近似熵更适合BOLD信号数据分析,从而可能为抑郁症患者的临床诊断和康复治疗提供了一个新的客观量化指标,为抑郁症患者的BOLD信号研究提供一个新的手段和方法。本文从计算机建模角度对抑郁症患者的情绪与认知功能障碍进行了研究,获得了一些结论,丰富了抑郁症、情绪和认知交互作用的研究内容,有利于从更细的时间微粒方面了解人脑内部各脑区信息加工过程与脑

关键词：抑郁症情绪认知计算认知模型模糊近似熵

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