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基于脑电信号的特征选择模型用于评估驾驶员的认知负荷
摘要：近年来，研究的重点是生成机制来评估受试者在执行各种需要高度集中注意力的活动（例如驾驶车辆）时的认知工作量水平。这些机制已经实现了多种分析认知工作量的工具，而脑电图 (EEG) 信号由于其高精度而最常使用。然而，实现 EEG 信号的主要挑战之一是找到适合识别认知状态的信息。在这里，我们提出了一种基于机器学习技术的使用 EEG 信号信息进行模式识别的新特征选择模型，称为 GALoRIS。GALoRIS 结合遗传算法和逻辑回归来创建一个新的适应度函数，该函数识别和选择有助于识别高和低认知工作量的关键 EEG 特征，并构建一个能够优化模型预测过程的新数据集。我们发现，GALoRIS 使用从多个 EEG 信号中提取的信息来识别与受试者驾驶车辆时的高和低认知工作负荷相关的数据，将原始数据集减少了 50% 以上，并最大限度地提高了模型的预测能力，实现了 90% 以上的准确率。
研究论文 遗传密码的 Hadamard 矩阵和三角函数
摘要：编码的代数理论是现代代数应用领域之一。遗传矩阵和代数生物学是进一步理解遗传密码模式和规则的最新进展。遗传密码由DNA和RNA中的四种核苷酸（A、C、G、T）的组合编码而成。DNA决定了生物体的结构和功能，包含完整的遗传信息。DNA碱基对（A、C、G、T）构成双螺旋几何曲线，定义了64个标准遗传三联体，并进一步将64个遗传密码子退化为20种氨基酸。在三角学中，四个基本三角函数（sin x、tan x、cos x、cot x）为傅里叶分析对信号信息进行编码提供了基础。本文利用这4对三角函数基（sin x、tan x、cos x和cot x）生成了64个类似64个标准遗传密码的三角三元组，进一步研究了这64个三角函数，得到了20个类似20个氨基酸的三角三元组。这一相似性表明，通用遗传密码与三角函数的通用性之间存在相似性联系。这种联系可能为进一步揭示遗传密码的模式提供桥梁。这表明矩阵代数是生物信息学和代数生物学中一种有前途的工具和足够的语言。
所以 ICA 结果是 15985 个数据。...
摘要 — 自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种神经发育综合征，患者的社交互动、沟通技巧和情感表达能力下降。自闭症综合征可以通过脑电图 (EEG) 检测出来。本研究利用自闭症患者的脑电图来支持机器学习方案的分类研究，以获得最佳准确度。对脑电信号进行分类的最佳方法之一是线性判别分析 (LDA)，这是一种对自闭症和正常脑电信号进行分类的机器学习技术。之所以选择 LDA，是因为它可以通过利用类间和类内函数来最大化类间距离并最小化散射数量。该方法与其他方法相结合：独立成分分析 (ICA) 和离散小波变换 (DWT)，以提高准确度系统。ICA 可以去除脑信号以外的伪影或信号，这些伪影或信号可能会导致脑电信号中的噪声，因此分析的信号是完整的脑电信号，没有其他因素。DWT 可以帮助增加脑电信号中的噪声抑制，并通过频率和时间表示提供信号信息。脑电图数据集来自 16 名儿童（8 名自闭症儿童和 8 名正常儿童）。数据集中的信号使用 ICA 过滤伪影，通过 DWT 分解成三个级别，并使用线性判别分析 (LDA) 技术进行分类。使用混淆矩阵，结果显示最佳准确率为 99%。
![arXiv:2302.00105v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 26 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d0bf430e10cc6e82682ce4b975834a9490c69344.png)
arXiv:2302.00105v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 26 日
傅里叶级数善于将复杂函数分解为更简单的三角分量，与量子计算的固有特性（如叠加和干涉）无缝契合。这种协同作用使量子信息得到更有效、更精确的表示，大大增强了数据处理、分析和探索量子数据中的周期模式的能力。这项工作深入探讨了傅里叶级数在量子机器学习 (QML) 中应用的巨大优势，并将其与量子计算的独特契合与传统方法进行了对比。傅里叶级数是一种数学工具，它允许我们用正弦和余弦的组合来建模任意周期信号。它的主要优点是从一个域转换到另一个域时需要更多的信号信息。事实上，这个级数并不适用于所有信号（狄利克雷条件 [1]）；然而，在各个领域和部门，傅里叶级数是将信号从时域转换到频域的工具，将其分解为谐波相关的正弦函数。在量子计算中，特别是在量子机器学习 (QML) 分支中，量子模型由参数函数 f (x, θ) 描述，该函数受一些独立变量 x（可能是我们的输入数据）和一些参数 θ 的影响，这些参数帮助我们的函数尝试在输入数据中推广自身。考虑到这一点，并了解傅里叶级数对信号处理的巨大影响，因此，分析和实验傅里叶级数如何影响量子模型是非常有趣的，因此，如果它可以帮助我们