论文部分内容阅读
基于语音信号的样本稀疏近似抑郁识别研究
【摘 要】
：
近年来,利用脑电、语音、面部表情、眼动、步态等生理及行为信号客观识别抑郁症的研究获得了许多成果。语音信号以其易获取、非侵入、成本低、信息量大等优点,成为这一领域的研究热点之一。实践中,抑郁患者语音数据一般采用多中心(地点)、多刺激(提问)方式获取,导致样本的特征边缘分布发生变化及产生弱标签问题,进而对识别模型的泛化能力形成挑战。本文针对多中心、多刺激问题,将仿射包和稀疏近似思想有效结合,构建了泛化
【出 处】
：
兰州大学
【发表日期】
：
2021年01期
其他文献
社团检测旨在发现复杂网络中最突出的结构特征,可广泛应用于计算机科学、生物学、医学等多个领域,为人类探索网络的本质,应对网络社会的挑战提供重要的理论依据。启发式的社团检测算法主要包括基于全局优化的算法和基于局部优化的算法,其中基于局部优化的算法由于具有良好的时间效率,受到广泛的关注。为进一步提升此类算法的准确性和稳定性,本文分析当前局部优化算法存在的缺点,提出两个基于局部优化的社团检测算法,主要的研
学位
抑郁症是一种严重危害患者身心健康的精神疾病,在近30年间,抑郁症的发病率急剧增长,并且目前仍处于上升期。但是我国对抑郁症的防治还处在传统的问诊和量表指数阶段,导致了难以高效识别,早期阶段识别率低等问题。脑电信号(Electroencephalography,EEG)在抑郁识别领域的有效性已被多项研究证明,但是基于EEG信号的轻度抑郁识别研究却仍处于起步阶段。眼动数据(Eye Movement,EM
学位
随着大数据时代的到来,高维数据特征约简方法在数据处理中发挥着不可替代的作用,局部线性嵌入算法(Local Linear Embedding,简称LLE)作为主要的流形学习特征约简方法在实际应用中暴露出一些问题,例如邻域值参数敏感、邻域集质量要求较高、距离度量无法适用于混合型数据。为了解决上述问题,本文提出两种改进的LLE算法,具体如下:(1)提出一种自适应邻域值调整和邻域点选取的局部线性嵌入算法(
学位
功能磁共振影像(functional magnetic resonance imaging,f MRI)与复杂网络理论、图论思想、机器学习以及统计分析方法的交叉联合促进了脑网络的研究。现代网络科学揭示人脑连接体具有小世界属性、无标度模式、分层模块化结构以及紧密连接的枢纽节点构成的富人俱乐部(rich club)与多样性俱乐部(diverse club)结构,知识的更迭推动了大脑疾病异常机理的研究。
学位
生物分子的三维结构是研究生物分子作用机理的基础,冷冻电镜单颗粒三维重构是获取生物大分子结构较为成熟的技术。该技术所面临的一个主要难题是通过大量随机分布并且投影方向未知的二维投影图像来重构一个可靠的三维结构模型。在整个三维重构过程中,首先要计算每个二维投影图像的投影方向。一种传统的计算投影图像投影方向的方法是基于等价线的,该方法中等价线的估计对于整个三维重构来说至关重要。本文研究了在傅里叶空间和实空
学位
气候变化背景下,全球水资源储量有所减少。黄河上游是黄河流域的主要产水区,其水文变化对全流域的自然环境和社会经济有重要影响。近年来黄河上游径流变化加剧且变化的非线性程度加强,该变化特征使得黄河流域中长期水文模拟和预测的准确性降低。在非线性变化程度加强的现实背景下,如何有效揭示径流时空演变特征以及提高径流模拟精度已成为亟待解决的科学问题。本研究选取兰州以上黄河流域7个典型水文站1969–2015年的水
学位
与传统的低频段无线通信系统相比,毫米波频段具有丰富的频谱资源,可以提供更大宽度的连续频谱用于无线通信,使系统的数据传输能力产生巨大的飞跃。然而,相比于低频段电磁波,毫米波的传输特性更加复杂,且随着通信距离的增加,信号的衰减较为严重。现有大规模天线形成波束成形(Beamforming,BF)技术,可以用于抵抗毫米波信号传输的路径损耗。但由于毫米波是高频段的电磁波,绕射能力较差,在自由空间中几乎是以直
学位
近年来,全世界抑郁症的确诊人数屡创新高,抑郁症诊断成为了各领域研究的热点问题。目前,抑郁症的诊断方法存在一定的主观性,可能会造成漏诊和误诊。随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)的发展,基于AI的抑郁症辅助评估方法逐渐受到大家的关注。目前较为主流的方法,包括利用音视频、文本以及生理信号指标等进行评估的方法,都存在需要病人配合、对病人产生一定的刺激等缺陷,因此提出一种无
学位
随着科技水平进步,人类社会对互联网的依赖越来越严重,这就使得恶意网络行为很容易给社会造成巨大经济损失。为了有一个安全稳定的网络环境,相关从业者开发各种防御技术来拦截或减缓网络攻击,优秀的防御技术能够有效的降低因网络攻击遭受的经济损失。然而,绝大部分网络攻击行为的防御,需要先发现该行为的存在和类型,即进行流量检测。本文结合实际的网络流量检测场景,研究一种基于深度包检测的恶意流量检测方法,通过对数据链
学位