针对传统组合优化方法用于故障特征选择的缺陷问题,提出了基于人工免疫和混沌思想的混合粒子群优化算法的特征选择策略。引入混沌优化和人工免疫系统中的克隆选择机制,利用克隆和混沌变异等算子对算法进行改进,提高
基于改进邻域粒的模糊熵特征选择算法
采集癫痫小鼠模型在常态与致癫状态下的脑电信号以研究其癫痫脑电的自动分类。对经过噪声和伪迹消除预处理的脑电信号进行小波变换,获得不同频率子带的小波系数,对脑电信号及与癫痫特征波相关的小波系数提取相应的线
对于运动想象的论文挺有帮助的,里面介绍很详细
基于多特征meanshift的人脸跟踪算法
基于最小生成树的基因数据聚类算法及特征基因的选择算法 基因数据的这两个特点给研究提出挑战 传统的聚类算法不能够很好的处理超大规模的数据集,且对噪声数据敏感。 简单的分类器不能够准确的找到特征基因。
本研究提出了一种基于前额单通道的脑电信号和脑电信号中的眼电信号特征来检测疲劳状态的研究方法。在实验室环境下,对招募的435名被试进行研究。为确保疲劳状态计算数据的真实有效性,前期对每帧数据进行噪声检测
提出了一种基于多特征信息融合的运动目标轨迹聚类方法.针对视频监控目标的特点,引入轨迹均值、距离方向、运动方向和平均速度4个特征空间来描述目标的运动轨迹.首先,采用Mean-Shift算法对每个特征空间
目前针对未知的Android恶意应用可以采用数据挖掘算法进行检测,但使用单一数据挖掘算法无法充分发挥Android应用的多类行为特征在恶意代码检测上所起的不同作用.文中首次提出了一种综合考虑Andro
一篇关于多目标跟踪的文献。详细介绍了多特征目标跟踪在粒子滤波下的应用。