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关键词： 脑机接口   脑电图   深度学习   综述  

摘要： 随着神经科学与计算机科学的飞速发展,脑机接口(brain-computer interface,BCI)技术成为研究热点。BCI技术打破了传统界限,实现了人或动物大脑与外部设备的连接。BCI技术的应用前景广阔,不仅能够助力残障人士恢复行动能力,改善生活质量,更有望引领人机交互领域的新革命。通过BCI技术,人们将能够以更为自然、直观的方式与外部世界进行交互,极大提高人机交互的效率和舒适度,展现出无限的潜力。近年来,随着众多大型且高质量脑电图(electroencephalography,EEG)数据集的公开发布,深度学习在BCI领域的研究获得了坚实的数据支撑。在处理诸如运动想象分类、癫痫发作监测等复杂任务时,深度学习技术在解析EEG数据方面表现出了非凡的潜力。当前,基于深度学习的BCI研究已成为科研领域的热点话题,并且对于开发能够深入探索EEG数据的深度学习模型的需求也在不断上升。本文首先简要概述了基于EEG的BCI与深度学习的基本概念。随后,详细阐述了深度学习技术在BCI领域的应用现状。最后,针对深度学习在基于EEG的BCI所面临的挑战,本文提出了一系列未来研究方向的建议。本文旨在为BCI研究人员在开发未来BCI系统时提供坚实的研究基础与有价值的参考。

关键词： 妊娠晚期   心电图   心律失常   妊娠结局  

摘要： 目的 探讨妊娠晚期孕产妇异常心电图、心律失常发生情况及其对妊娠结局的影响。方法 选取2021年3月至2023年5月本院接受产前检查并完成分娩的孕产妇447例，根据年龄将其分为高龄组（225例，≥35岁）和适龄组（222例，<35岁）。比较2组异常心电图、心律失常发生情况及妊娠结局。结果 高龄组异常心电图发生率高于适龄组，差异有统计学意义（P<0.05）。高龄组窦性心动过速发生率高于适龄组，差异有统计学意义（P<0.05）。适龄组中，正常心电图、异常心电图孕产妇妊娠结局比较，差异无统计学意义（P>0.05）。高龄组中，异常心电图孕产妇剖宫产、早产、新生儿低体重发生率高于正常心电图孕产妇，差异有统计学意义（P<0.05）。结论 高龄孕产妇妊娠晚期更易出现异常心电图、心律失常，且不良妊娠结局发生风险较高。

关键词： 储能规划   可变单位能量建设成本   充放电互补约束松弛   多参数规划理论  

摘要： 储能是缓解新能源功率波动，支撑构建新型电力系统的关键元件。然而，现有储能规划未计及其单位能量建设成本可能在规划周期内动态变化的特性，在规划周期内仅采用恒定的单位能量建设成本，不利于电力系统规划人员全面研判储能未来规划策略。因此，本文提出考虑可变单位能量建设成本的储能规划分析方法，旨在刻画储能单位能量建设成本与储能规划结果间的解析关系，提供更为全面和有效的研判信息。首先，针对储能规划模型中储能充放电互补约束引起的非线性特性，提出基于约束松弛技术的储能规划模型线性化构造方法，将原始非线性优化问题精确转化为线性优化问题。进而，依据线性优化问题形式的储能规划模型，将储能单位能量建设成本视作可变参数，基于多参数规划理论推导储能单位能量建设成本与储能规划结果的解析映射函数，从而实现储能单位能量建设成本与储能规划结果间的定量分析。通过IEEE 118节点测试系统验证：1）采用约束松弛技术前后的储能规划模型，规划结果可保持相同，即可通过所提线性优化问题以较低计算负担精确求解原始非线性的储能规划问题；2）所提方法可将储能规划结果定量解析为储能单位能量建设成本的分段多项式函数。

关键词： 无人机集群   深度强化学习   引导式学习   智能编队控制  

摘要： 针对无人机集群系统,提出了一种性能函数引导的深度强化学习控制方法,同时评估性能函数的示范经验与学习策略的探索动作,保证了高效可靠的策略更新,实现了无人机集群系统的高性能控制.首先,利用领航-跟随集群框架,将无人机集群的控制问题转化为领航-跟随框架下的跟踪问题,进而提出了基于模型的跟踪控制方法,利用性能函数将集群编队误差约束在给定范围内,实现了无人机集群的模型驱动控制.接下来,为了解决复杂工况下性能函数极易失效难题,将深度强化学习方法和性能函数驱动方法结合,提出了性能函数引导的深度强化学习控制方法,利用性能函数的示范经验辅助训练强化学习网络,通过同时评估探索与示范动作,保证学习策略显著优于性能函数驱动控制方法,有效提高了无人机编队控制精度与鲁棒性.实验结果表明,该方法能够显著提升无人机集群的控制精度,实现了兼顾鲁棒性与飞行精度的高性能集群控制.

关键词： 谣言传播   有向谣言传播联合图   关键节点群组   谣言信息覆盖率   检测  

摘要： [目的/意义]网络谣言传播中关键节点的检测对维护网络空间清朗具有重要意义。针对已有研究忽略节点在多条谣言传播中的作用，从而导致误检或漏检的问题，提出引入有向联合图的谣言传播中关键节点群组检测方法。[方法/过程]首先，构建有向谣言传播联合图，获得涵盖多条谣言传播的网络图。其次，在该图中挖掘节点发布谣言数量、传播谣言数量及影响力，实现对图中节点重要性的量化。最后，通过计算谣言信息覆盖率，检测出谣言传播中的关键节点群组。[结果/结论]实证研究在公开数据集上展开，结果显示：与已有方法相比，所提方法在准确率、召回率和F1值上均有所提高。

关键词： 复杂机动动作识别   轻量级混合神经网络   多尺度可分离卷积   双向线性自注意力   小波时频图  

摘要： 机动动作的快速准确识别是实现飞行员飞行训练质量自动评估的关键，针对目前不等长度飞行参数的复杂机动动作识别存在精度不足、效率低下以及识别类别有限的问题，提出一种基于小波时频图与轻量级CNN-Transformer混合神经网络的复杂机动动作识别方法。该方法有效结合了小波时频分析在处理非平稳信号方面的优势以及卷积神经网络（CNN）和Transformer在图像分类任务中的强大性能。首先，提出了一种机动动作分割方法以从单架次多维飞参数据中提取机动动作子序列，有效剔除了大量冗余背景动作序列。其次，利用连续小波变换将提取的子序列由多维飞参时序信号转换为包含时频特征的多维度小波时频图，有效解决了机动动作飞参数据长度不一致的问题。进一步，设计了一种用于特征提取的轻量级CNN-Transformer混合神经网络架构ConvBiFormer，通过多尺度可分离卷积和双向线性自注意力机制，有效地捕捉小波时频图中的局部与全局关键特征，并显著降低了模型的学习参数和计算量。在自建的24类真实复杂机动动作数据集上的实验结果表明，与对比方法相比，所提方法具有更高的识别准确率和稳定性，加权平均精确率、召回率和F1分数分别达到97.32%、97.28%和97.28%，同时在计算复杂度、模型推理时间和存储上具有优势。本文首次尝试将小波时频分析和Transformer用于复杂机动动作识别，为该领域研究提供了一种新的思路。相关代码已公开在https://***/bh0011/ConvBiformer。

关键词： N–v   特征函数   世界各地区差异性现状   差异性评价方法  

摘要： 作为区域土理论和方法的核心内容之一，本文开展了区域土N–vs特征函数差异性实证分析及评价方法研究。针对世界上目前拥有的实测N–vs特征函数，提出了差异性定量评价结果，并建立了不同地区N–vs特征函数差异性评价方法。收集整理了13个国家42个不同地区砂土N-vs特征函数和22个不同地区黏土N-vs特征函数，以此构成了1092组对比工况，通过分析揭示了不同地区实测N–vs特征函数差异性的统计学特征及一般规律。结果表明，全球不同地区实测N-vs特征函数大多具有显著及以上差异，其中极显著差异约占1/3以上，工程意义上无差异不超过10%。以41组N–vs函数关系为样本，构建了不同地区砂土和黏土N–vs特征函数差异性概率与差异性等级计算公式，并通过了既有全部数据的检验。本研究结果，从实证角度支持了N–vs函数关系可以作为区域土一种特征函数的概念，并在实证角度使土性质具有区域特征的认识从感性上升到理性，同时也为解析不同地区土性质的差异性提供了技术手段。

关键词： 合成孔径雷达(SAR)   目标识别   不变性特征提取   本质特征   深度学习  

摘要： 基于深度学习的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别技术日趋成熟。然而，受散射特性、噪声干扰等影响，同类目标的SAR成像结果存在差异。面向高精度目标识别需求，该文将目标实体、生存环境及其交互空间中不变性特征的组合抽象为目标本质特征，提出基于图网络与不变性特征感知的SAR图像目标识别方法。该方法用双分支网络处理多视角SAR图像，通过旋转可学习单元对齐双支特征并强化旋转免疫的不变性特征。为实现多粒度本质特征提取，设计目标本体特征强化单元、环境特征采样单元、上下文自适应融合更新单元，并基于图神经网络分析其融合结果，构建本质特征拓扑，输出目标类别向量。该文使用t-SNE方法定性评估算法的类别辨识能力，基于准确率等指标定量分析关键单元及整体网络，采用类激活图可视化方法验证各阶段、各分支网络的不变性特征提取能力。本文所提方法在MSTAR车辆、SAR-ACD飞机、OpenSARShip船只数据集上的平均识别准确率分别达到了98.56%, 94.11%, 86.20%。实验结果表明，该算法具备在SAR图像目标识别任务中目标本质特征提取能力，在多类别目标识别方面展现出较高的稳健性。

关键词： 广东省   模糊聚类软划分法   降雨   Mann-Kendall趋势检验   设计雨型   气候变化   无资料地区暴雨雨型   洪水预报  

摘要： 【目的】设计雨型作为无资料地区计算设计洪水的重要组成部分之一，对设计洪水的洪峰流量和时程分配具有显著影响。随着气候变化的影响，原有的雨型可能发生变化，需要通过延长水文序列常来，来进一步研究雨型的变化情况。【方法】采用Mann-Kendall趋势检验法和模糊聚类软划分法，选取广东省内的4个典型流域，涉及12个雨量站点的年最大24h和72h的降雨过程作为研究对象。基于指标体系构建模糊等价矩阵，运用模糊聚类法计算得出不同历时下的设计雨型。【结果】结果表明：年最大24h和72h的降雨量在洞冠水流域呈现出增加的趋势，白芒站的年最大24h降雨量变化速率最大，为0.96mm/a；而在榕江北河流域则呈现出减小的趋势，富口站年最大72h降雨量变化速率为-1.25mm/a。同时，各典型流域的设计雨型均呈现出复合型雨峰的特点，且主雨峰在总降雨量中的占比没有明显差异，主要不同体现在降雨的时程分配上。【结论】与《广东省暴雨径流查算图表使用手册》中的设计雨型相比，主雨峰的控制时段发生了改变。研究结果不仅可为典型流域的设计洪水计算提供有价值的参考，同时也为无资料地区的暴雨雨型研究提供思路。

关键词： 初中英语   思维导图   知识结构化   语篇教学  

摘要： 随着新课标的推进与落实,初中英语课程融合素质教育内核,以多元活动促进学生全面而个性化发展.思维导图作为图形思维工具,直观地呈现出知识隐藏的千丝万缕联系,帮助学生串联新旧知识形成结构化认知.教师在语篇教学中引入思维导图,对提升教与学的质量助益良多,间接渗透核心素养培育目标.初中英语课程应立足核心素养施教,探索思维导图助力语篇教学创新价值,从课前疏导、课堂引领与课后牵引等角度出发,促进学生整体认知、结构化思维发展,促进英语课程创新提质.