一种基于EMD分解的睡眠脑电图梭形波自动识别方法.pdf
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基于ICA和EMD融合的睡眠脑电图预处理算法优化与应用研究
一、绪论
1.1研究背景与意义
睡眠作为人类生命活动中不可或缺的一部分，对身体健康和认知功能起着至关重要的作用。睡眠障碍不仅会影响日常生活质量，还与多种神经系统疾病、心血管疾病以及精神疾病的发生发展密切相关。脑电图（Electroencephalogram，EEG）作为一种能够直接记录大脑电活动的技术，在睡眠研究和临床诊断中具有不可替代的地位。通过分析睡眠脑电图的特征，如脑电波的频率、振幅、节律等，可以准确判断睡眠状态和睡眠分期，为研究睡眠机制、诊断睡眠障碍以及评估治疗效果提供重要依据。
然而，在实际采集睡眠脑电图的过程中，不可避免
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刘旭花等 一种基于知识库的图像对象自动识别方法
一种基于知识库的图像对象自动识别方法
刘旭花 孟祥增 刘俊晓 吴鹏飞
山东师范大学传播学院
,
济南
,
, 一
摘 要 针对图像分析与对象识别的原理及图像数据的特征
,
采用 数据库访问技术
,
提出了一种图像对象的
自动识别方法 首先建立对象视觉特征知识库
,
然后读取图像数据进行图像分析
,
通过相似度计算来确定各区域
的对象名
,
最后将分析结果写入数据库
,
识别结果显示到界面上
,
从而实现数据库中图像对象的自动识别 实验
结果表明了该方法的有效性
。
关键词 图像分析 对象识别 知识库
·
一 ,
一 ,
!
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114463705 A
(43)申请公布日 2022.05.10
(21)申请号 202210116560.8 G06T 7/246 (2017.01)
(22)申请日 2022.02.
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基于XGBoost的震相自动识别方法研究
一、引言
地震作为自然界中一种常见的地质灾害，其预警和监测对于保护人民生命财产安全具有重要意义。震相识别作为地震监测的重要环节，对于准确判断地震波的传播特性和地震参数具有至关重要的作用。传统的震相识别方法主要依赖于人工解译，然而这种方法效率低下且易受人为因素影响。因此，研究基于自动识别技术的震相识别方法显得尤为重要。本文提出了一种基于XGBoost的震相自动识别方法，旨在提高震相识别的准确性和效率。
二、XGBoost算法概述
XGBoost（ExtremeGradientBoosting）是一种基于梯度提升决策树的集成学习算法，具有较高的预测精度和良
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一种基于卷积神经网络的人体粪便自动识别方法[发明专利]
一、背景技术
(1)随着社会的发展和科技的进步，人体粪便作为健康监测的重要指标，其检测与分析在临床医学和公共卫生领域具有极其重要的意义。传统的粪便检测方法主要依赖于人工观察，存在效率低、主观性强、易受人为因素干扰等问题。为了提高粪便检测的准确性和效率，近年来，人工智能技术在医学影像分析领域的应用日益广泛。
(2)卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为一种深度学习模型，在图像识别领域取得了显著的成果。CNN能够自动提取图像特征，具有较强的鲁棒性和泛化能力，使其在医学图像分析中具有广泛
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(71)申请人 成都阿莱夫信息技术有限公司