【摘 要】
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目的:针对脑电信号普遍存在的数据维度高、难以预测的问题,提出一种多重分形去趋势波动分析特征提取方法与长短时记忆网络(LSTM)相结合的脑电信号分类方法.方法:首先对信号样本进行多重分形去趋势波动分析计算得到脑电信号样本的多重分形谱,计算广义Hurst指数hq和广义维数Dq之间的函数关系;然后对多重分形谱进行分析,找出最具代表性的坐标值作为信号的特征向量;最后将其用于LSTM进行训练和分类测试.实验采用波恩大学采集的经过处理的癫痫脑电数据集.结果:当训练样本占总体样本比例超过10％之后,LSTM分类器的测试
【机 构】
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安徽医科大学生物医学工程学院,安徽合肥230032;安徽医科大学第一附属医院放射科,安徽合肥230032
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目的:针对脑电信号普遍存在的数据维度高、难以预测的问题,提出一种多重分形去趋势波动分析特征提取方法与长短时记忆网络(LSTM)相结合的脑电信号分类方法.方法:首先对信号样本进行多重分形去趋势波动分析计算得到脑电信号样本的多重分形谱,计算广义Hurst指数hq和广义维数Dq之间的函数关系;然后对多重分形谱进行分析,找出最具代表性的坐标值作为信号的特征向量;最后将其用于LSTM进行训练和分类测试.实验采用波恩大学采集的经过处理的癫痫脑电数据集.结果:当训练样本占总体样本比例超过10％之后,LSTM分类器的测试准确率均稳定在98％以上;当占比超过80％时LSTM分类器的测试准确率达到了100％;即使训练样本较少时也有95％之上的准确率.结论:该算法有良好的准确率和稳定性.
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目的 建立丹蛇清脂颗粒的薄层色谱鉴别和含量测定方法,并制定丹蛇清脂颗粒的质量标准.方法 采用薄层色谱法对处方中的丹参和白花蛇舌草进行定性鉴别;采用高效液相色谱法测定处方丹参中丹参酮ⅡA的含量.结果 薄层色谱鉴别斑点清晰,分离良好,阴性无干扰;丹参酮ⅡA在0.03894～0.38944μg范围内呈良好的线性关系(r=0.9999),平均加样回收率为99.92％,相对标准偏差(RSD)为0.72％(n=9).结论 本研究建立的关于丹蛇清脂颗粒的定性定量方法操作简便,专属性强,结果准确可靠,可有效控制丹蛇清脂颗
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