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World File Search System特征向量
通过特征向量联合对齐实现 P300 脑机接口的迁移学习
摘要 — 本文介绍了一种新的迁移学习方法，即群组学习，它可以联合对齐多个域（多对多），以及一种扩展方法，即快速对齐，它可以将任何其他域与先前对齐的域组对齐（多对一）。在脑机接口 (BCI) 数据上评估了所提出的组对齐算法 (GALIA)，并研究了该算法的最佳超参数值以了解分类性能和计算成本。使用了六个公开的 P300 数据库，包含来自 177 个受试者的 333 个会话。与传统的针对特定受试者的训练/测试流程相比，群组学习和快速对齐均显著提高了分类准确率，但临床受试者的数据库除外（平均改进：2.12±1.88%）。GALIA 利用循环近似联合对角化 (AJD) 来找到一组线性变换，每个域一个，联合对齐所有域的特征向量。群组学习实现了多对多迁移学习，同时不会损害非临床 BCI 数据的分类性能。快速对齐进一步扩展了任何未见域的群组学习，从而允许具有相同属性的多对一迁移学习。前一种方法使用来自先前受试者和/或会话的数据创建单个机器学习模型，而后一种方法利用训练后的模型来处理未见域，无需进一步训练分类器。
引入一种新颖的方法来自适应阈值...
条款[7]的目标是自动化上一阶段提出的PCNN边缘检测模型中阈值的手动调整。这是通过使用从PCNN分割输出中提取的边缘特征并将其与基于DNN的预测相结合的，以了解PCNN模型的自适应阈值参数设置。Contourlet变换用于从PCNN分割模型的每个迭代输出的子带中提取特征向量。然后，将中值滤波应用于提取的特征向量，然后计算方差和平均值作为特征向量。最后，提出了一种基于DNN的边缘检测算法来实现自适应阈值预测。此方法仅在PCNN模型的六个迭代后就可以实现更好的边缘检测结果。
优化变异的同时测量...
i 0），z =（1 0 0-1）。在视觉上，X（y）的特征向量是沿Bloch球的X（y）轴的抗焦点。由于硬件无法直接沿这些轴进行测量，因此通过第一次旋转Bloch球的测量值，以x（y）轴与z轴对齐，如图3所示。随后，可以执行标准的Z基测量值，然后可以将结果映射到有效的X（Y）测量中。实现x -to -z和y -t至z轴旋转的量子门分别称为h和hs -1 [35]。写为量子电路（从左到右的“时间轴”视图），这些旋转看起来像h和s -1 h。相同的一般测量原理适用于跨多个Qubits测量运算符：测量是通过旋转目标操作员的特征向量来与标准z-基础向量保持一致的。之后，随后的z-基础测量结果可根据需要折叠到目标操作员的特征向量上。必要特征向量旋转的量子电路具有矩阵表示，其列是目标运算符的特征向量。在这项工作中，我们有兴趣测量Pauli字符串，Pauli Strings是跨多个量子位的Pauli矩阵（例如，X 3 I 2 Z 1 Y 0），通常在没有下标的情况下缩写为Xizy。
专家系统及其应用
癫痫是一种导致人们癫痫发作的神经系统疾病，也是脑电图的主要应用领域。在本研究中，提出了一种用于健康和癫痫（EEG）信号分类的时间和频率特征方法。使用互相关（CC）方法提取时域特征。通过计算功率谱密度（PSD）提取与频域相关的特征。在研究中，这些单独的时间和频率特征被认为对EEG本身的性质具有互补性。通过使用散度分析，可以定量测量特征空间中特征向量的分布。因此，建议使用而不是单个特征向量进行分类。为了显示该方法的效率，首先，分别分析基于时间和频率的特征向量在总体准确度方面的分类性能。然后，将通过各个特征向量获得的特征向量用于分类。给出了不同分类器结构所取得的结果。借助其他针对同一数据集的研究，对本研究获得的性能进行了比较评估。结果表明，互相关和 PSD 得出的特征组合在区分癫痫和健康脑电图片段方面非常有前景。
![arxiv：2404.07116v1 [physics.optics] 2024年4月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9e0a0167acfa16c877cf515818dc980825e55f6a.webp)
使用混合优化算法改进的深度卷积神经网络，利用增强 MRI 图像检测和分类脑肿瘤
提出了一种改进的 HHO 技术。该模型自动从 MRI 图像中识别脑肿瘤，通过特征提取进行分类。首先，将脑部的 MRI 图像作为预处理的输入，以生成图像进行进一步处理。之后，通过 Otsu 阈值技术将预处理后的图像引入分割过程。分割过程完成后，提取每个片段中按纹理和统计数据的特征。特征包括肿瘤的大小、方差和均值。此外，在特征向量中，这些提取的特征被公式化。最后，通过 DCNN 和特征向量进行脑肿瘤识别，其中提出的增强型 HHO 训练深度 CNN 技术。
量子传感的最佳发生器
我们提出了一种计算效率高的方法来推导量子态最敏感的幺正演化。这使我们能够确定纠缠态在量子传感中的最佳用途，即使在复杂系统中，当正则压缩示例的直觉失效时也是如此。在本文中，我们表明，使用给定量子态可获得的最大灵敏度由量子 Fisher 信息矩阵 (QFIM) 的最大特征值决定，而相应的演化由重合的特征向量唯一确定。由于我们优化了参数编码过程，而不是专注于状态准备协议，因此我们的方案适用于任何量子传感器。该过程通过 QFIM 的特征向量确定具有最佳灵敏度的最大交换可观测量集，从而自然地优化了多参数估计。
计算 Franck-Condon 因子
坐标 𝑖 是链接的。得到的 3N 对特征值和特征向量可以分为对应于平移运动的（其中三对）、对应于分子旋转运动的（除只有两对的线性分子外，其余均为三对）以及对应于振动自由度的。正是这 3N-6 个特征值和特征向量（对于线性分子为 3N-5 个）分别决定了分子的振动频率和简正模式。所有简正频率都不同，因此简正模式（指定三维空间中每个原子振动幅度的 3N 维向量）是线性无关的，并构成分子内部坐标的基础。如果我们只考虑分子内部坐标的 3N-6 空间，可以通过坐标变换进一步简化公式 (4)。将 𝑹 坐标系转换为“简正
高性能多类运动想象脑电图分类
摘要：在现实生活中的脑机接口应用中，脑电图 (EEG) 中的运动想象 (MI) 的使用需要高性能算法，这些算法既准确又计算量小。基于公共空间模式 (CSP) 和滤波器组公共空间模式 (FBSP) 的特征提取方法已被证明非常有前景。在本文中，我们推进了这一前沿，提出了一种新的有效方法，其变体在准确性（就 kappa 值而言）方面优于具有相同或更小特征集的现有方法。我们已经证明，从准确性和计算复杂度的角度来看，使用一个 mu 波段和三个 beta 子波段都非常理想。我们已经能够使用我们的方法为 BCI 竞赛 IV 的数据集 2a 实现最佳报告 kappa 值 0.67，其中特征向量长度为 64，直接由 FBCSP 变换后的数据样本组成，无需进一步的特征选择。直接由 FBCSP 数据组成的 32 大小的特征向量足以在 kappa 值实现方面胜过现有方法。在本文中，我们还系统地报告了使用不同分类器（包括 kNN、SVM、LDA、Ensemble、ANN 和 ANFIS）和不同长度的特征向量进行的实验。据报道，SVM 是最好的分类器，其次是 LDA。