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基于空间连续小波变换和电路模型的宁夏沿黄河城市带生态安全格局构建
编辑人员丨2024/6/22
生态安全格局的构建有助于减缓生态系统退化和生物多样性丧失,对生物多样性保护具有重要意义.现有研究中生态源地识别的主观性较强且源地边界破碎,生态廊道对景观连通性的贡献程度也有待明确.因此,以宁夏沿黄河城市带为例,首先利用空间连续小波变换识别综合生态系统服务突变点,获取生态源地,进而基于电路模型评估功能连通性以提取生态廊道,最后量化生态廊道的连通贡献.结果显示,生态源地占研究区总面积的41.51％,其中草地占比83.27％.相比于直接提取综合生态系统服务高值区,基于空间连续小波变换识别的生态源地能较好的反映局地生态系统特征,并将景观形状指数和分形维数分别降低67.20％和8.06％,减少生态源地边缘长度从而受到外界干扰的可能性更小.生态廊道占研究区总面积的7.42％,是物种迁徙等生态过程的关键通道,有效地增强了区域景观连通性,将等效可能连通性指数和等效整体连通性指数分别提升41.76％和68.68％.生态安全格局主要位于研究区边界地段,整体呈两带分布,为宁夏沿黄河城市带阻挡周围的沙漠,保障中部的城市发展和粮食安全.然而,研究区范围内自然保护区仍存在较为严重的生态系统服务和功能连通的保护缺口.各区域的生态安全格局具备不同的生态功能,需要有针对性的差异化保护、修复与管理.
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编辑人员丨2024/6/22
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基于非负CP分解模型的边界规避任务中脑电特征提取方法研究
编辑人员丨2023/8/5
通过建立"碗-球"模型,执行有视觉引导的边界规避任务,以提高受试者的脑电唤醒度.在与"碗-球"模型交互过程中,采集10名健康被试关于左、右手两类运动任务的脑电数据,通过对脑电的优化特征进行分类,以实现对运动意图的解码.基于边界规避任务诱发的脑电信号进行8～13 Hz带通滤波,获得特定频带的数据,通过连续小波变换获取脑电的频率分量,生成脑电张量.采用非负CP分解模型提取脑电张量的时间组分特征,再用二维主成分分析优化特征,利用支持向量机(SVM)实现特征分类,并与采用共空间模式(CSP)和SVM的特征提取及特征分类方法进行比较.所有被试的结果显示:CP分解的通用最佳组分数为16,基于非负CP分解模型特征提取方法,利用SVM分类的准确率为95.5％±3.0％,AUC值为0.978 2±0.012 1,分类结果优于CSP+SVM的分类准确率(93.7％±3.1％),通过t 检验来检验分类结果的判别分数,分类结果具有95％的置信度(P＜0.05).基于非负CP分解模型提取特征进行运动意图分类,能够反映出边界规避任务中不同状态的差异,提高分类的性能.
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编辑人员丨2023/8/5
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结合连续小波变换与生成对抗网络的癫痫发作预测
编辑人员丨2023/8/5
目前半监督深度学习模型已成功用于脑电信号(EEG)的癫痫发作预测,但该模型在EEG预处理方式与半监督模型稳定性等方面还有提升空间.本研究提出一种结合连续小波变换(CWT)与基于梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)的改进方法(CWT-WGAN-GP).首先对未标记的EEG信号进行CWT获得时频图,并结合特定患者的EEG数据集训练WGAN-GP模型,生成高性能的特征提取器;其次,以经过训练的WGAN-GP的判别器为特征提取器、两个全连接网络层为分类器(预测器),用少量有标记的EEG信号CWT时频图完成分类模型训练;最后,WGAN-GP的判别器与稳定的全连接网络组成半监督深度学习预测模型,用于癫痫发作预测.用CHB-MIT头皮脑电数据集中所筛选的13例患者数据,评估改进的半监督癫痫发作预测模型,并与现有半监督方法相比.该方法在灵敏度、特异性、准确率和AUC指标上分别达到82.69％,67.48％,82.08％和84.03％,将原有的性能指标分别提升14.48％,34.45％,7.87％和11.4％;CWT-WGAN-GP的预测性能与现有方法的差异具有统计学意义(P＜0.05).CWT与WGAN-GP模型相结合能有效地改善半监督深度学习模型预测性能,在癫痫发作预测中发挥无监督特征提取的优化作用.
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编辑人员丨2023/8/5
