结果:来自肿瘤和非肿瘤区域的FD措施能够区分LGG和HGG患者。在15种不同的FD度量中,增强肿瘤区域的一般结构FD值高精度(93%),敏感性(97%),特定城市(98%)和接收器工作特征曲线(AUC)分数(98%)下的面积(98%)。无肿瘤的GM骨骼FD值也得出了良好的准确性(83.3%),灵敏度(100%),特异性(60%)和AUC分数(80%),以分类肿瘤等级。在LGG和HGG患者之间,还发现这些措施显着(P <0.05)。另一方面,在25种纹理特征(增强的肿瘤区域特征)中,即对比度,相关性和熵,揭示了LGG和HGG之间的显着差异。在机器学习中,增强的肿瘤区域纹理特征具有很高的精度,灵敏度,特定的牙齿和AUC分数。
摘要:分形几何始终为多个电磁设计问题提供解决方案。本文使用分形几何(例如希尔伯特曲线和摩尔曲线)来设计高效的高阻抗表面。现代通信设备有许多传感器需要进行无线通信。无线通信的关键组件是天线。平面微带贴片天线因其低轮廓、紧凑和良好的辐射特性而广受欢迎。微带天线的结构缺点是它们的表面波会在接地平面上传播。高阻抗表面 (HIS) 平面是最小化和消除表面波的突出解决方案。HIS 结构表现为有源 LC 滤波器,可抑制其谐振频率下的表面波。结构的谐振频率通过其 LC 等效或通过分析反射相位特性获得。这项工作提出了类似于蘑菇 HIS 和分形 HIS 的传统 HIS 结构,例如希尔伯特曲线和摩尔曲线 HIS。通过应用平面波照射的周期性边界条件,可以获得 HIS 反射相位特性。结果是根据反射相位角得出的。传统的蘑菇结构在给定的 10 mm × 10 mm 和 20 mm × 20 mm 尺寸下表现出窄带特性。这些结构有助于更换 6 GHz 以下贴片天线的 PEC 接地平面。还设计了希尔伯特和摩尔分形,它们具有多频带响应,可用于 L、S 和 C 波段应用。HIS 的另一个设计挑战是突起,这增加了设计的难度。这项工作还展示了有通孔和无通孔对反射相位特性的影响。响应显示,在 x 波段操作下,通孔的影响最小甚至没有显著影响。
摘要:为实现态势感知的自主化、智能化,本文提出了一种基于分维信息挖掘和多维信息重构的智能态势感知模型。首先,通过对输入的融合信息进行3D重构建立空间态势感知,4D重构完成态势理解,5D重构寻求态势预测。将三级态势估计模型优化为更加鲁棒的态势估计三元模型。结合数据库系统、推理学习机制和多样化的人机界面理念,完成了智能态势感知的基本框架。其次,论证了系统的灵活配置方法。第三,给出了智能态势感知性能指标和多节点一致性的一些基本评估方法。第四,本文给出了钻井平台的典型电磁态势估计算例,对理论进行了说明和验证。最后对下一步智能态势感知系统的建设提出了几点建议。
摘要:为实现态势感知的自主化、智能化,本文提出了一种基于分维信息挖掘和多维信息重构的智能态势感知模型。首先,通过对输入的融合信息进行三维重构建立空间态势感知,四维重构完成态势理解,五维重构寻求态势预测,将三级态势估计模型优化为更加鲁棒的态势估计三元模型。结合数据库系统、推理学习机制和多样化的人机界面理念,完成了智能态势感知的基本框架。其次,论证了系统的灵活配置方法。第三,给出了智能态势感知性能指标和多节点一致性的一些基本评价方法。第四,给出了钻井平台典型电磁态势估计算例,对理论进行了说明和验证。最后,对智能态势感知系统下一步建设提出了几点建议。
眼目光跟踪传统上采用了相机来捕捉参与者的眼睛移动并表征其视觉固定。但是,凝视模式识别仍然具有挑战性。这既是凝视点的稀疏性,并且看似随机的方法参与者在没有设定任务的情况下以陌生的刺激来观看陌生的刺激。我们的论文提出了一种通过将固定的二维(x,y)坐标纳入一维希尔伯特曲线距离度量标准的二维(x,y)坐标,将眼睛注视到机器学习中的方法,使其非常适合实现机器学习。我们将这种方法与传统的基于网格的字符串替代技术进行比较,并在支持向量机和卷积神经网络中证明了实施示例。最后,将进行比较,以检查哪种方法的性能更好。结果表明,此方法既可以对大型数据集中的统计显着性进行动态量化扫描路径有用,又可以调查当参与者在免费观看实验中观察到的不熟悉刺激时,在共享自下而上处理中发现的相似性的细微差别。现实世界的应用程序可以包括与专业知识相关的眼光预测,医疗筛查和图像显着性识别。关键字:神经科学,眼动追踪,分形,支持向量机,卷积神经网络。
摘要。本文讨论了一种具有圆极化特性的紧凑型 Koch 曲线分形边界天线。辐射器呈方形,四边有 V 型槽截头。分形结构的工作频带为 2.18 GHz 至 2.3 GHz 频段。沿辐射贴片的周边融入了二阶 Koch 分形曲线。分形天线由同轴探针馈电技术激励,对角放置以产生圆极化辐射。贴片元件采用 HFSS 设计,并制造在具有介电常数 (er = 2.2) 的基板 (RT/Duroid 5880 TM) 上,用于设计尺寸为 0.39 k 0 9 0.39 k 0 9 0.024 k 0 (fr = 2.26 GHz) 的分形天线。该结构表现出 6.93 dBi 的峰值增益响应以及覆盖工作频带的全向辐射模式。模拟和测量结果得到验证,并且发现所提出的设计适用于空间应用。
分形结构是一种独特的几何形状,在自然界中的许多物体中都可以看到,例如云、海岸线、DNA、树木甚至菠萝。这种结构具有多种几何形状、自相似性和空间填充特性。由于这些特性,分形几何形状是无线通信中天线小型化的首选。许多情况都需要小型紧凑型天线,包括体内通信。在本文中,我们回顾了分形天线研究的最新趋势和进展,特别是用于体内通信的可植入天线的小型化。该综述来自从 IEEE、PubMed、Nature、MDPI、Elsevier 和 Google Scholar 等在线图书馆收集的文章。因此,我们收集了 60 多篇与分形植入式天线和体内通信相关的文章。事实上,在过去的几十年里,许多研究人员已经提出了一种具有分形几何的可植入紧凑型天线。分形几何允许在天线的较小区域内布线更长的电气长度。然而,设计分形天线仍有几个挑战,包括带宽、制造复杂性和单元间干扰。关键词:分形几何、分形天线、体内通信、无线通信、可植入天线简介
复杂性科学是一个总称,涵盖对“复杂”系统的研究和表征——系统由多个相互依赖的组成部分组成,这些组成部分在不同层面上运行和相互作用(Fernandez 等人,2013 年)。这种复杂系统通常表现出“混沌”行为。混沌系统不是指无序或混乱的状态,而是指不可预测性和无序性,通常是多种非线性相互作用的结果(Faure 和 Korn,2001 年)。因此,系统中的微小变化可能导致指数变化(一种被称为“蝴蝶效应”的属性)。例如,地球大气层在任何时间和空间点都是(几乎无限)多个变量(例如温度、粒子组成和云密度)相互作用的结果,这使得任何长期预测都具有挑战性。尽管如此,复杂性科学的总体思想不一定是建立做出精确预测的方法,而是为表征给定复杂系统的长期轨迹提供一些见解(Faure & Korn,2001)。这些原则源于数学的一个分支,即混沌理论(概述见 Thietart & Forgues,1995),该理论已促使多个学科(例如环境科学、气象学和生物学)采用复杂动力系统的框架(Burggren & Monticino,2005;Kiel & Elliott,1996)。复杂性科学在非线性系统中的应用,称为“非线性动力学”,是一种新兴方法,在人体生理学和病理学研究中越来越受到关注(Ehlers,1995)。人类生理系统在理论上被概念化为复杂系统是有道理的,因为人类生理系统由多个组成子系统(无论是解剖学组件还是生理过程)组成,这些子系统在不同层面(即从分子到器官)不断相互作用,并与外部环境相互作用以维持体内平衡(Faure & Korn,2001)。基本假设是生理系统本质上是复杂的(Golbeter,1996),病理状态(或“动态疾病”,见Mackey & Glass,1977)可以用中断或异常的动态过程来表征。开创性的工作之一是
摘要:随着计算和数学进步带来具有良好前景的新指标,通过熵、信息论和分形维数指标进行的复杂性量化正在心理生理学领域重新获得关注。遗憾的是,很少有研究比较大量现有指标之间的关系和客观表现,从而阻碍了该领域的可重复性、可复制性、一致性和清晰度。使用 NeuroKit2 Python 软件,我们计算了 112 个(主要使用的)复杂度指标列表,这些指标针对特征(噪声、长度和频谱)各异的信号。然后,我们系统地比较了这些指标的计算权重、它们对潜在维度多维空间的代表性以及与其他指标的经验接近性。基于这些考虑,我们建议选择 12 个指数,它们合计占所有指数总方差的 85.97%,在量化时间序列的复杂性方面,它们可能是一种简约且互补的选择。我们的选择包括 CWPEn、线长 (LL)、BubbEn、MSWPEn、MFDFA (最大值)、Hjorth 复杂度、SVDEn、MFDFA (宽度)、MFDFA (平均值)、MFDFA (峰值)、MFDFA (波动)、AttEn。讨论了替代子集的考虑因素,并且图表的数据、分析脚本和代码都是开源的。