基于EEG信号的轻度抑郁症异常脑拓扑结构研究
这是一篇关于脑电,轻度抑郁症,功能连接,图论,层次聚类,多示例学习的论文, 主要内容为随着计算机与生物信息技术的不断发展,许多研究都试图使用计算机对精神疾病进行辅助诊断,尤其是脑电(Electroencephalogram,EEG)由于其无创伤性、相对低成本、便捷性等优点,被广泛用于抑郁症的识别。然而,目前大多数EEG的抑郁症检测工作都是基于监督学习方法,监督学习需要在训练期间使用特定的标签来识别EEG中的每个示例。通常情况下,基于抑郁症检测的二分类监督学习模型要求在模型初始化前确定所选EEG频段数据以及对其进行标签化处理。然而,由于不同频段的EEG数据包含着许多生理和疾病信息以及动态变化,研究者们很难挑选出能够反映出抑郁程度的频段数据。更重要的是,在目前的方法中,模型的最终预测是通过对被试的所有示例进行平均而得到的分数。然而,深度学习的稳健拟合能力可能会导致没有表现出显著症状的示例对模型性能产生负面影响,从而影响结果。因此,为了解决上述问题,本文首先探讨了轻度抑郁症的异常脑拓扑结构,然后基于研究结果构建出一种针对轻度抑郁症进行辅助诊断的深度神经网络模型。主要工作和创新如下:1.针对轻度抑郁人群功能脑网络研究,本文采用最新的脑功能网络分析方法和层次聚类算法,首次根据视觉搜索范式中的脑电数据系统探索了轻度抑郁症患者的异常脑拓扑结构。行为结果显示,轻度抑郁症组的反应时间明显长于正常对照组。脑功能网络结果表明,两组之间的功能连接存在明显差异,半球间的长距离连接量远大于半球内的短距离连接。尤其在beta频段,轻度抑郁症患者的局部效率(Local Efficiency,LE)和聚类系数(Clustering Coefficient,CC)明显降低,额叶和顶枕叶的聚类结构遭到了破坏,额叶出现大脑不对称情况。此外,左额叶和右顶枕叶之间的长距离连接的功能连接平均值与抑郁症状呈明显的相关性。我们的结果表明,轻度抑郁症患者通过牺牲额叶和顶枕叶区域内的连接来实现两个区域之间的长距离连接,这可能为抑郁症的异常认知处理机制提供了见解。2.针对轻度抑郁症异常脑拓扑结构的多示例学习辅助诊断模型研究,本文基于多示例学习(Multiple Instance Learning,MIL)提出了一个名为CAMMIL(MIL Framework Combining Attention and Max-pooling,CAMMIL)的模型框架,它在示例层层面上使用最大池化层进行捕捉抑郁症状信息,并且在包层层面上使用注意力权重进一步整合每个示例的贡献。此外,本文还提出了一个脑区特征注意力融合CNN模块BRFAFNet(Brain Region Features Attention Fused CNN Net),该网络能够有效地使全脑特征嵌入到每个脑区中。本文的提出的方法达到了85%的准确率(Accuracy,ACC)和84.1%的ROC曲线下面积(Area under ROC Curve,AUC),与目前基于EEG信号的抑郁症检测先进方法相比,准确率最高提升了13.1%。此外本文还对轻度抑郁症识别中的频段选择问题进行了分析,结果发现轻度抑郁患者在beta频段的频段选择上有统计学上的差异。这可能为轻度抑郁症的研究和检测提供新的见解。上述研究表明,轻度抑郁症患者存在牺牲额叶和顶枕叶区域内的连接来实现两个区域之间的长距离连接的异常机制,这或许对抑郁症的异常认知处理机制提供了新的见解。其次本文提出的包含BRFAFNet的CAMMIL模型凭借其主动捕捉反映抑郁症状的频段数据、有效地将全脑特征嵌入到每个脑区特征中以及更高地模型评价指标,或许能够为轻度抑郁检测提供可靠的方法借鉴。另外,本文发现轻度抑郁患者在beta频段的频段选择上有统计学上的差异也具有重要意义。综上,本文发现了轻度抑郁症患者存在异常脑拓扑结构,以及通过该结构建立的CAMMIL模型可以提高轻度抑郁的识别率,为轻度抑郁的检测提供了新的视角。
基于知识挖掘的农村污水治理路径优化研究
这是一篇关于农村污水治理,知识图谱,路径优化,遗传算法,图论的论文, 主要内容为现阶段农村污水治理作为人居环境整治的主要内容其进程相对滞后,治理率仅为20%左右,成为污染农村环境、制约农村发展、影响居民身体健康的重要因素之一,科学、合理、因地制宜地推进农村污水治理势在必行。目前农村污水治理路径的制定仍然存在诸多困难,如:资金及人才缺乏、治理路径盲目借鉴城市污水治理等,对科学化、差异化、专业化治理农村污水提出了迫切需求;另一方面,一些算法在路径优化领域发展日益成熟。因此,挖掘农村污水治理领域现有知识和经验,并结合算法技术强大的计算及检索能力,为决策者推荐出适合当地使用的最优治理路径,是提高农村污水治理水平以及路径制定科学性、可解释性的重要手段。本研究把提高农村污水治理路径制定的科学性、可解释性作为总体目标,利用知识图谱的相关理论进行知识挖掘,并结合遗传算法优化技术,创新性地提出了基于知识图谱与遗传算法的农村污水治理路径优化方法。本研究的主要内容包括以下三个方面:(1)建立农村污水治理领域知识图谱。搜集了48个农村污水治理案例作为知识挖掘的重要数据来源,在领域专家的参与下,借助知识图谱相关理论,对领域知识实体进行抽取,包括村镇、治理模式、工艺技术、运维模式四大类,并定义其相互关系,包括实体关系及属性关系。通过构建实体关系体系及属性关系体系深度挖掘了农村污水治理领域涵盖的知识实体以及知识实体背后的属性,形成了农村污水治理知识图谱。(2)基于知识图谱的治理路径优化。借助图论将知识图谱转化成由节点和边组成的路径网络,基于关联度这一概念定义节点评分与边权值,节点评分的计算基于目标村镇与节点之间属性的相似度,边权值的计算基于实体节点共现分析,此时知识图谱完全转化为可量化的有向路径网;然后构建最优路径目标函数,使实际问题转化为寻找最长路径的优化问题;最后借助基于优先级编码的精英保留遗传算法对其求解。(3)农村污水治理路径优化的实证研究。本研究选取了一个污水治理信息较为全面的村镇作为目标村镇对提出的方法进行实证研究,首先提取目标村镇属性信息,并计算路径网络的节点评分、边权值以及局部路径长度,然后运用设计的路径优化算法寻找最优治理路径,最终经过讨论验证了路径优化结果的可靠性,证明了本研究提出的农村污水治理路径优化方法的有效性。本研究探索性的将知识图谱的相关理论与优化算法技术相结合,提出的农村污水治理路径优化方法具有很强的理论和现实意义,同时本研究提出的农村污水治理知识图谱构建思路、知识图谱网络化表示方法、路径优化算法设计可以广泛地推广到其他领域的方案生成及路径优化中。在现实中,该方法不仅能够提升决策效率,助力农村污水治理水平的提高,还保证了路径制定的科学性与可解释性。
基于EEG信号的轻度抑郁症异常脑拓扑结构研究
这是一篇关于脑电,轻度抑郁症,功能连接,图论,层次聚类,多示例学习的论文, 主要内容为随着计算机与生物信息技术的不断发展,许多研究都试图使用计算机对精神疾病进行辅助诊断,尤其是脑电(Electroencephalogram,EEG)由于其无创伤性、相对低成本、便捷性等优点,被广泛用于抑郁症的识别。然而,目前大多数EEG的抑郁症检测工作都是基于监督学习方法,监督学习需要在训练期间使用特定的标签来识别EEG中的每个示例。通常情况下,基于抑郁症检测的二分类监督学习模型要求在模型初始化前确定所选EEG频段数据以及对其进行标签化处理。然而,由于不同频段的EEG数据包含着许多生理和疾病信息以及动态变化,研究者们很难挑选出能够反映出抑郁程度的频段数据。更重要的是,在目前的方法中,模型的最终预测是通过对被试的所有示例进行平均而得到的分数。然而,深度学习的稳健拟合能力可能会导致没有表现出显著症状的示例对模型性能产生负面影响,从而影响结果。因此,为了解决上述问题,本文首先探讨了轻度抑郁症的异常脑拓扑结构,然后基于研究结果构建出一种针对轻度抑郁症进行辅助诊断的深度神经网络模型。主要工作和创新如下:1.针对轻度抑郁人群功能脑网络研究,本文采用最新的脑功能网络分析方法和层次聚类算法,首次根据视觉搜索范式中的脑电数据系统探索了轻度抑郁症患者的异常脑拓扑结构。行为结果显示,轻度抑郁症组的反应时间明显长于正常对照组。脑功能网络结果表明,两组之间的功能连接存在明显差异,半球间的长距离连接量远大于半球内的短距离连接。尤其在beta频段,轻度抑郁症患者的局部效率(Local Efficiency,LE)和聚类系数(Clustering Coefficient,CC)明显降低,额叶和顶枕叶的聚类结构遭到了破坏,额叶出现大脑不对称情况。此外,左额叶和右顶枕叶之间的长距离连接的功能连接平均值与抑郁症状呈明显的相关性。我们的结果表明,轻度抑郁症患者通过牺牲额叶和顶枕叶区域内的连接来实现两个区域之间的长距离连接,这可能为抑郁症的异常认知处理机制提供了见解。2.针对轻度抑郁症异常脑拓扑结构的多示例学习辅助诊断模型研究,本文基于多示例学习(Multiple Instance Learning,MIL)提出了一个名为CAMMIL(MIL Framework Combining Attention and Max-pooling,CAMMIL)的模型框架,它在示例层层面上使用最大池化层进行捕捉抑郁症状信息,并且在包层层面上使用注意力权重进一步整合每个示例的贡献。此外,本文还提出了一个脑区特征注意力融合CNN模块BRFAFNet(Brain Region Features Attention Fused CNN Net),该网络能够有效地使全脑特征嵌入到每个脑区中。本文的提出的方法达到了85%的准确率(Accuracy,ACC)和84.1%的ROC曲线下面积(Area under ROC Curve,AUC),与目前基于EEG信号的抑郁症检测先进方法相比,准确率最高提升了13.1%。此外本文还对轻度抑郁症识别中的频段选择问题进行了分析,结果发现轻度抑郁患者在beta频段的频段选择上有统计学上的差异。这可能为轻度抑郁症的研究和检测提供新的见解。上述研究表明,轻度抑郁症患者存在牺牲额叶和顶枕叶区域内的连接来实现两个区域之间的长距离连接的异常机制,这或许对抑郁症的异常认知处理机制提供了新的见解。其次本文提出的包含BRFAFNet的CAMMIL模型凭借其主动捕捉反映抑郁症状的频段数据、有效地将全脑特征嵌入到每个脑区特征中以及更高地模型评价指标,或许能够为轻度抑郁检测提供可靠的方法借鉴。另外,本文发现轻度抑郁患者在beta频段的频段选择上有统计学上的差异也具有重要意义。综上,本文发现了轻度抑郁症患者存在异常脑拓扑结构,以及通过该结构建立的CAMMIL模型可以提高轻度抑郁的识别率,为轻度抑郁的检测提供了新的视角。
下含D2D蜂窝网资源分配方法研究
这是一篇关于D2D通信,资源分配,图论,功率控制,公平的论文, 主要内容为下含D2D蜂窝网(DUCN)是一种新型的网络架构。简单而言,是将端到端直接通信技术(D2D)引入蜂窝网,通过信道复用,为蜂窝(CE)链路和D2D链路统筹分配授权频段资源。这样,一方面,提高了频谱使用效率,另一方面迎合了物联网(IoT)等技术引发的本地通信需求剧增的移动互联网发展趋势。针对DUCN开展有效的资源分配算法研究,不仅可以有效控制同道干扰水平,而且能提升网络多种性能。移动通信网频带持续增宽、速率持续增加的发展特点,与有限的频谱资源之间的矛盾,决定了蜂窝小区用户密度持续增加的客观规律。因此,本文重点研究了DUCN密集用户蜂窝小区的资源分配问题。1.提出一种基于二部超图的信道分配算法。针对多条链路可以复用同信道的应用场景,首先将资源分配问题归结为以最大化系统和速率为优化目标的整数规划问题。为求解该NP-hard问题,首先引出二部超图的概念,其次建立二部超图边的感知比较构造法则,最后提出基于二部超图的链路匹配算法。仿真结果表明,与二部图算法相比,所提算法在同等条件下可实现系统频谱效率提升40b/s/Hz左右,系统容量提升0.5倍左右。2.针对最多允许一条CE链路和一条D2D链路同时共占信道的应用场景,基于有向加权二部图设计一种低复杂度的信道分配算法。首先将以最大化系统和速率为优化目标的资源分配问题归结为整数规划问题。考虑到干扰是决定两条链路能否共用信道的决定因素,将最优化问题转化为以最小化干扰链路信道增益为目标的问题。该问题可看作“一对一双向偏好”最优匹配问题。为求解该问题,引出有向加权二部图及相关概念,相应地对所求问题进行“一次建模、两步转化”,最终转化成了可用加权二部图求解的形式。为了降低寻找最优匹配的难度,提出一种贪婪算法,该算法复杂度仅为O(n)。仿真表明,与加权二部图算法相比,所提算法不仅复杂度下降两个数量级,而且在一定范围内实现的系统吞吐量与容量等性能比加权二部图算法略优。3.研究了以共道链路间传输速率公平性为目标的功率控制问题。首先将建立的系统模型归结为以系统和速率最大化为目标的联合优化问题。为了降低求解该问题的难度,将问题解耦为信道分配和功率控制两个子问题。在假设已得到最优链路匹配集合的基础上,重点研究功率控制问题,分别得出基于公平性原理的最佳发射功率的闭式解、基于系统吞吐量最大化的最佳发射功率的有限搜索域,以及满足公平性前提下基于系统吞吐量最大化的最佳发射功率的有限搜索域。仿真结果表明,所得结论有助于提升共道链路传输速率的公平性。
基于EEG信号的轻度抑郁症异常脑拓扑结构研究
这是一篇关于脑电,轻度抑郁症,功能连接,图论,层次聚类,多示例学习的论文, 主要内容为随着计算机与生物信息技术的不断发展,许多研究都试图使用计算机对精神疾病进行辅助诊断,尤其是脑电(Electroencephalogram,EEG)由于其无创伤性、相对低成本、便捷性等优点,被广泛用于抑郁症的识别。然而,目前大多数EEG的抑郁症检测工作都是基于监督学习方法,监督学习需要在训练期间使用特定的标签来识别EEG中的每个示例。通常情况下,基于抑郁症检测的二分类监督学习模型要求在模型初始化前确定所选EEG频段数据以及对其进行标签化处理。然而,由于不同频段的EEG数据包含着许多生理和疾病信息以及动态变化,研究者们很难挑选出能够反映出抑郁程度的频段数据。更重要的是,在目前的方法中,模型的最终预测是通过对被试的所有示例进行平均而得到的分数。然而,深度学习的稳健拟合能力可能会导致没有表现出显著症状的示例对模型性能产生负面影响,从而影响结果。因此,为了解决上述问题,本文首先探讨了轻度抑郁症的异常脑拓扑结构,然后基于研究结果构建出一种针对轻度抑郁症进行辅助诊断的深度神经网络模型。主要工作和创新如下:1.针对轻度抑郁人群功能脑网络研究,本文采用最新的脑功能网络分析方法和层次聚类算法,首次根据视觉搜索范式中的脑电数据系统探索了轻度抑郁症患者的异常脑拓扑结构。行为结果显示,轻度抑郁症组的反应时间明显长于正常对照组。脑功能网络结果表明,两组之间的功能连接存在明显差异,半球间的长距离连接量远大于半球内的短距离连接。尤其在beta频段,轻度抑郁症患者的局部效率(Local Efficiency,LE)和聚类系数(Clustering Coefficient,CC)明显降低,额叶和顶枕叶的聚类结构遭到了破坏,额叶出现大脑不对称情况。此外,左额叶和右顶枕叶之间的长距离连接的功能连接平均值与抑郁症状呈明显的相关性。我们的结果表明,轻度抑郁症患者通过牺牲额叶和顶枕叶区域内的连接来实现两个区域之间的长距离连接,这可能为抑郁症的异常认知处理机制提供了见解。2.针对轻度抑郁症异常脑拓扑结构的多示例学习辅助诊断模型研究,本文基于多示例学习(Multiple Instance Learning,MIL)提出了一个名为CAMMIL(MIL Framework Combining Attention and Max-pooling,CAMMIL)的模型框架,它在示例层层面上使用最大池化层进行捕捉抑郁症状信息,并且在包层层面上使用注意力权重进一步整合每个示例的贡献。此外,本文还提出了一个脑区特征注意力融合CNN模块BRFAFNet(Brain Region Features Attention Fused CNN Net),该网络能够有效地使全脑特征嵌入到每个脑区中。本文的提出的方法达到了85%的准确率(Accuracy,ACC)和84.1%的ROC曲线下面积(Area under ROC Curve,AUC),与目前基于EEG信号的抑郁症检测先进方法相比,准确率最高提升了13.1%。此外本文还对轻度抑郁症识别中的频段选择问题进行了分析,结果发现轻度抑郁患者在beta频段的频段选择上有统计学上的差异。这可能为轻度抑郁症的研究和检测提供新的见解。上述研究表明,轻度抑郁症患者存在牺牲额叶和顶枕叶区域内的连接来实现两个区域之间的长距离连接的异常机制,这或许对抑郁症的异常认知处理机制提供了新的见解。其次本文提出的包含BRFAFNet的CAMMIL模型凭借其主动捕捉反映抑郁症状的频段数据、有效地将全脑特征嵌入到每个脑区特征中以及更高地模型评价指标,或许能够为轻度抑郁检测提供可靠的方法借鉴。另外,本文发现轻度抑郁患者在beta频段的频段选择上有统计学上的差异也具有重要意义。综上,本文发现了轻度抑郁症患者存在异常脑拓扑结构,以及通过该结构建立的CAMMIL模型可以提高轻度抑郁的识别率,为轻度抑郁的检测提供了新的视角。
基于NX的复杂曲面数控加工规划自动生成研究
这是一篇关于复杂曲面,加工规划,加工特征,图论,多属性决策的论文, 主要内容为复杂曲面的数控铣削精加工工艺规划是整个数控加工过程中的重要环节。由于复杂曲面的形状具有灵活多样性,传统的精加工数控编程方法需要对复杂曲面的三维造型和加工制造语义进行分析,判断出合适的铣削方法、驱动方法、刀具等加工策略,以及对加工参数进行选择和设置。该过程存在编程效率低、人为判断失误、加工参数选择保守等现象。为避免上述情况发生,本文以NX软件中的数控铣削方法为研究对象,开发了一套复杂曲面数控铣削精加工工艺规划自动生成的原型系统。本文主要研究内容如下:(1)原型系统的框架设计。分析了NX CAM系统中常用于复杂曲面精加工的铣削方法对应的加工工艺规划流程,确定了原型系统的主要功能,包括加工策略自动决策功能和数控加工参数规划与推荐功能,并采用模块化的设计原则设计出了整体结构的框架。(2)曲面特征与加工策略关联关系的研究。结合NX CAM系统中数控加工规划操作的定义和数控加工理论,加工特征被定义为复杂曲面中具有几何特征和加工信息的独特对象,并与特定铣削方法、驱动方法、刀具几何参数相关联;建立基于NX二次开发的加工策略自动决策模块,并对待加工曲面的加工特征自动识别,从而获得表面特征信息。(3)数控加工参数规划与推荐算法的研究。采用按层排序的方式对NX CAM系统中铣削方法的加工参数进行图论建模,并分析影响加工参数选择的因素,其中包括条件因素和实例关联因素;用复杂曲面的表面特征信息和加工制造语义信息来表达条件因素,并且基于复杂曲面实例库的图论模型改进Page Rank算法,该算法用来决定实例关联因素;采用基于信息熵的多属性决策方法获得两种因素的综合影响因素,进而决策出每一层中的最优加工参数;建立基于Neo4j图数据库开发的数控加工参数规划与推荐模块,实现待加工曲面的数控加工参数规划和相关参数值的推荐,从而获得最优加工参数信息。(4)原型系统的实现。利用CSV文件便利的存储和读取特性,进行NX二次开发模块和Neo4j图数据库开发模块之间的信息交互,实现了复杂曲面数控铣削精加工工艺规划的自动生成。(5)利用原型系统进行实例验证。通过对比实例原有的精加工工艺规划和原型系统生成的规划,包括刀路轨迹、表面质量等方面的对比分析,验证了原型系统的可行性和有效性。原型系统有效解决了复杂曲面在精加工数控编程过程中的工艺规划问题,提高了数控加工工艺规划的质量和数控编程的效率。
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