基于区间论域可拓学识别技术的脑电波信号采集和信号分析专家系统研究与开发

基于区间论域可拓学识别技术的脑电波信号采集和信号分析专家系统研究与开发

ID:33366426

大小:1.72 MB

页数:60页

时间:2019-02-25

基于区间论域可拓学识别技术的脑电波信号采集和信号分析专家系统研究与开发_第1页
基于区间论域可拓学识别技术的脑电波信号采集和信号分析专家系统研究与开发_第2页
基于区间论域可拓学识别技术的脑电波信号采集和信号分析专家系统研究与开发_第3页
基于区间论域可拓学识别技术的脑电波信号采集和信号分析专家系统研究与开发_第4页
基于区间论域可拓学识别技术的脑电波信号采集和信号分析专家系统研究与开发_第5页
资源描述:

《基于区间论域可拓学识别技术的脑电波信号采集和信号分析专家系统研究与开发》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、北京科技大学硕士学位论文摘要基于区间论域可拓学识别技术的脑电波信号采集和信号分析专家系统是在实验对象服用一定量的药量后,通过对其进入睡眠时期的不同过程中的脑电波进行实时采集、监测、识别与推理,与医学专家给出的各个不同睡眠期的标准脑电波进行对比,来检测给药量是否合理,以及控制给药量的多少。专家系统是人工智能最重要的应用之一,其目的是让计算机在某种程度上帮助或者替代某个领域的专家解决实际问题。本系统的构建基于专家系统来实现,系统的重点是对给药后不同睡眠时期采集到的脑电波进行推理诊断,根据与该时期标准的脑电波差异量来决定给药量的合理性。专家系统建立产生式规则集,由于实时脑电波的多样性与不确定性,

2、放需要采用不确定性推理方法建立推理机。如何对实时脑电波与标准脑电波进行对比分析是本系统设计与开发中的难点。针对系统中的难点本文提出了一种基于区间论域的可拓学识别技术的脑电波信号分析方法。利用基于区间论域的可拓识别技术,用区间上的关联函数来表示实时脑电波与标准脑电波相似程度;根据实时脑电波与标准脑电波的关联程度,给出生物体的睡眠状况处于理想状态的可信度;从而给出在一定给药量的情况下,生物体的生理状态是否达到理想状况,进而推断出给药量是否合理。关键词:脑电波,数据采集,专家系统,C.F模型推理,区间可拓识别北京科技大学硕上学位论文DesignandRealizationofElectroenc

3、ephalogramDataAcquisitionandAnalysisExpertSystemBasedonIntervalExtensionRecognitionAbstraetSleepEEGDataAcquisitionandAnalysisSystemisdevelopedtoreal-timedataacquisition,monitoringidentificationandreasoningonEGGindifferentsleep(byusingplannedmedicine)stages.Aftercomparingpatient’SEGGwitllstandardEG

4、G(draftbymedicalexpert),itwillgiveadviceandcontrolthedoseofplannedmedicine.Thesystemisbasedonexpertsystem.Theemphasisisgivmgadvice011revisingdose,basingOllcomparingdataacquiredindifferentsleepstagesandstandardEGG.Expertsystemisproductionexpertsystem.Ruseuncertainlydecision-makingprocess,forthemult

5、iformityandindeterminacyofEGG.Howtocomparingreal—timeEGGwimstand村ddataisthedifficultyofthisproject.Inordertosolvethisdifficulty,authorgeneratedaextensionanalysismethodbasedonintervaldiscoursedomain.Withinterval—domain-basedextensiontechnology,itUSeintervalfunctiontoshowsimilaritydegreebetweenreal·

6、timedataandstand甜ddata.So,itcanjudgethereliabilityofrelaotimesituationaccordingtostandarddata.Then,itCan垂veadviceorrevisethedo∞toidealvalue.Keywords:SkdpElectroencephalogram(EEG),DataAcquisition,ExpertSystem,C-FModelingReasoning,IntervalExtensionRecognition2独创性说明本人郑重声明:所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究

7、成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得北京科技大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。签名:j坠慧,日期:)胡.^佑关于论文使用授权的说明本人完全了解北京科技大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。