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确定存在重大问题的能源商品 处理国会质询 DCMA 建立能源高可见度商品(HVC) 监督与国防部签订合同的能源承包商 固定翼 + 旋翼飞机出口系统组件的 CAD PAD JPO 导弹终止组件的 MDA 美国大陆和海外大陆内的所有承包商位置 通过 DCMA 办公室网络监督能源承包商 DCMA 斯托克顿(加利福尼亚州)是能源作为高可见度商品的牵头 CMO DCMA 项目支持团队 项目集成商(PI)‐ 由 CMT/s‐合同管理团队(由职能专家组成)支持的多功能领导 质量保证代表 – QA 检查和验收 承包(ACO)– 承包监督 工业专家(IS)‐ 进度和交付分析 工程师 – 工程监督 报告风险、问题和纠正措施状态和预测分析
摘要:近年来,情感识别是一个充满挑战和活跃的研究领域,已获得相当大的认识。在这项研究中,试图从脑电图(EEG)信号中提取复杂的网络特征以进行情绪识别。我们提出了一种基于角度测量的向前加权水平可见度图(FWHVG)和向后加权的水平可见度图(BWHVG)的新方法。使用两种类型的复杂网络来提取网络功能。然后,将两个特征矩阵融合到单个特征矩阵中以对脑电图进行分类。基于拟议方法的复杂网络特征和唤醒维度的平均情绪识别精度为97.53%和97.75%。与时间域特征相结合时,所提出的方法的价为98.12%和98.06%的分类精度为98.06%。