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基于机器视觉的风电机组叶片多类型损伤检测方法研究

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太阳能学报 2024年第6期45卷 487-494页

作者：石腾许波峰陈鹏张金波刘加英河海大学江苏省输配电装备技术重点实验室常州213000 河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心南京210000 上海交通大学海洋工程国家重点实验室上海200240 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司杭州311122

为更好地推动风电机组叶片运维技术智能化发展,基于机器视觉检测技术,提出一种风电机组叶片多类型损伤检测方法。首先对智能巡检无人机平台采集到的风电机组叶片图像进行图像灰度化、滤波增强、分割以及形态学处理,实现叶片损伤区域的识... 详细信息

为更好地推动风电机组叶片运维技术智能化发展,基于机器视觉检测技术,提出一种风电机组叶片多类型损伤检测方法。首先对智能巡检无人机平台采集到的风电机组叶片图像进行图像灰度化、滤波增强、分割以及形态学处理,实现叶片损伤区域的识别;然后基于连通域分析原理来获取叶片损伤区域的几何特征和灰度特征等参数信息,并依此设计出风电机组叶片损伤类型识别分类器;最后将检测算法和分类器融合于所设计的风电机组叶片损伤可视化检测系统。试验表明,该系统对于表皮脱落、涂层破损、砂眼、油污及裂纹等典型叶片损伤的平均检测准确率为90.4%。

关键词：风电机组叶片机器视觉损伤检测多类型损伤

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基于多模态数据的在线学习认知负荷评估

现代教育技术 2024年第3期34卷 79-88页

作者：薛耀锋王坤邱奕盛朱芳清华东师范大学教育信息技术学系上海200062 华东师范大学上海数字化教育装备工程技术研究中心上海200062

近年来,认知负荷过载成为影响在线学习效果的一个重要因素。为解决此问题,文章聚焦在线学习认知负荷评估,首先设计了基于多模态数据的在线学习认知负荷评估研究框架,包含多模态数据采集、多模态特征提取和评估模型构建三个部分。接着,... 详细信息

近年来,认知负荷过载成为影响在线学习效果的一个重要因素。为解决此问题,文章聚焦在线学习认知负荷评估,首先设计了基于多模态数据的在线学习认知负荷评估研究框架,包含多模态数据采集、多模态特征提取和评估模型构建三个部分。接着,文章通过实验,采集学习者在特定在线学习环境下的多模态数据,提取人脸表情特征、眼动追踪指标特征和脑电信号特征,构建在线学习认知负荷评估模型。之后,文章对评估模型的准确性进行验证,发现在五种机器学习算法模型中,KNN模型的综合性能最佳,故将此模型作为最终的在线学习认知评估模型;同时,文章对多模态数据进行了分析,发现多模态融合方法在认知负荷评估上具有优越性。文章构建的评估模型可赋能在线学习平台实现认知负荷的实时评估,进而实现基于认知负荷的个性化学习,增强学习动机,提升学习效果,促进在线教育质量提升。

关键词：多模态数据在线学习认知负荷人脸表情眼动追踪脑电信号

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基于交互力模糊识别的上肢康复机器人模式调整控制策略研究

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生物医学工程学杂志 2024年第1期41卷 90-97页

作者：李国宁陶亮孟京艳叶思佳冯光赵大正胡阳唐敏宋涛伏荣真左国坤张佳楫施长城中国科学院宁波材料技术与工程研究所浙江宁波315201 慈溪生物医学工程研究所浙江宁波315300 中国科学院大学北京100049 宁波市康复医院浙江宁波315040 浙江工业大学机械工程学院杭州310023 医用植介入材料浙江省工程研究中心浙江宁波315300

在上肢康复机器人辅助训练过程中,对于软瘫期脑卒中患者通常采用被动训练策略。为了激发患者的主动康复意愿,对于逐渐具备主动发力能力的患者,康复治疗师会采用机器人助动训练策略。本文针对末端牵引式上肢康复机器人,提出一种基于交互... 详细信息

在上肢康复机器人辅助训练过程中,对于软瘫期脑卒中患者通常采用被动训练策略。为了激发患者的主动康复意愿,对于逐渐具备主动发力能力的患者,康复治疗师会采用机器人助动训练策略。本文针对末端牵引式上肢康复机器人,提出一种基于交互力模糊判别的人体上肢运动功能评估方法以及按需辅助的人机交互控制策略。首先设计了基于计算力矩控制器的被动训练和结合势能场的助动训练模式,然后将训练过程中三维力传感器采集的交互力信息引入至模糊推理系统中,提出了主动参与度σ,并设计相应的辅助策略算法实现两种训练模式的自适应调整。最后通过试验证明了主动参与度σ与表面肌电信号之间的相关性。并且,相较于仅通过交互力大小进行模式调整的控制策略,该方法具有更快的响应速度,使机器人在训练过程中更具安全性。

关键词：上肢运动功能评估按需辅助模糊判别主动参与度相关性分析

机器学习预测食品重金属检测中铜离子对汞离子荧光信号的干扰

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食品与机械 2024年第5期40卷 62-66,153页

作者：宋方亮梁盈董界王雪洁钱洁中南林业科技大学食品科学与工程学院湖南长沙410004 水稻及副产物深加工国家工程研究中心分子营养分中心湖南长沙410004 中南大学湘雅药学院湖南长沙410013

目的:构建一个人工智能预测模型,在存在Cu^(2+)干扰的复杂食品检测环境下预测荧光探针对Hg^(2+)的选择性。方法:采用荧光探针技术结合7种先进经典的机器学习模型,预测分析存在Cu^(2+)干扰时探针对Hg^(2+)的选择性,并比较各模型的预测效... 详细信息

目的:构建一个人工智能预测模型,在存在Cu^(2+)干扰的复杂食品检测环境下预测荧光探针对Hg^(2+)的选择性。方法:采用荧光探针技术结合7种先进经典的机器学习模型,预测分析存在Cu^(2+)干扰时探针对Hg^(2+)的选择性,并比较各模型的预测效果,选择最优模型。结果:基于分子二维描述符(molecular 2D descriptors,Mol2D)和极端梯度提升算法成功建立了在交叉验证和测试集中准确度为0.786和0.810的高效模型,在Cu^(2+)干扰下准确预判Hg^(2+)的探针选择性。结论:该模型通过选择性预判对Hg^(2+)荧光分子探针的设计进行改进,使Hg^(2+)荧光探针的设计更加高效可靠。

关键词：汞离子检测荧光分子探针探针选择性机器学习化学信息学

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基于卷积神经网络的肌电信号人体运动模式识别技术

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兵工学报 2024年第7期45卷 2144-2158页

作者：刘亚丽鲁妍池马勋举宋遒志北京理工大学机电学院北京100081 北京理工大学前沿技术研究院外骨骼技术研发中心山东济南250300

随着外骨骼机器人等肌电控制设备的快速发展,表面肌电信号此类非平稳、非周期信号在高性能运动识别系统中的应用已成为相关研究领域的重点。为实现肌电信号跨域特征融合,提出一种基于肌电信号的双卷积链神经网络模型,采集7块关键肌肉的... 详细信息

随着外骨骼机器人等肌电控制设备的快速发展,表面肌电信号此类非平稳、非周期信号在高性能运动识别系统中的应用已成为相关研究领域的重点。为实现肌电信号跨域特征融合,提出一种基于肌电信号的双卷积链神经网络模型,采集7块关键肌肉的原始肌电信号,经特征提取,转化为能量核相图和离散小波变换系数特征图,分别输入双卷积链神经网络的卷积神经网络分支和MobileNetV2分支,利用融合模块提取高层隐藏特征并进行充分交互。制备包括以上两种特征图像和传统肌电信号图谱在内的3种数据集。3组交叉实验结果表明:所提方法对6种自测下肢运动的平均识别准确率达94.19%,显著优于其他特征组合与网络架构;在ENABL3S开源数据集识别7种下肢运动中取得98.32%的稳态识别准确率,进一步验证了所提方法优良的肌电特征捕捉能力和模式识别准确性。

关键词：外骨骼机器人表面肌电信号运动模式识别双卷积链神经网络能量核小波变换分析

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外骨骼机器人助力效能测试方法及应用综述

兵工学报 2024年第8期45卷 2497-2519页

作者：刘亚丽鲁妍池徐小龙宋遒志北京理工大学机电学院北京100081 北京理工大学前沿技术研究院外骨骼技术研发中心山东济南250300

外骨骼机器人在军事、医疗及工业等领域展现出广阔的应用前景,迫切需要一套科学的外骨骼助力效能测试评估体系,以实现对外骨骼研发、产品迭代及实际使用的指导与规范。为全面把握现有性能测试方法,进行CiteSpace可视化科学知识图谱分析... 详细信息

外骨骼机器人在军事、医疗及工业等领域展现出广阔的应用前景,迫切需要一套科学的外骨骼助力效能测试评估体系,以实现对外骨骼研发、产品迭代及实际使用的指导与规范。为全面把握现有性能测试方法,进行CiteSpace可视化科学知识图谱分析与数据统计,围绕代谢成本评估、生物电信号评估、运动学与动力学参数评估、工况表现评估和综合评价模型5类常见评估方法进行综述,总结其关键指标与技术局限,并从评估理论深入与测试方法、候选评估集合建立方法、综合评价模型结构设计与指标赋权方法、多场景测试方法4个方面,对外骨骼效能评估技术的未来发展提出展望,对完善外骨骼评估体系、实现技术横向比较具有实际意义。

关键词：外骨骼机器人助力效能测试代谢成本生物电信号人体生物力学综合评价模型

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多组学大数据与医学发展

科技导报 2024年第12期42卷 51-74页

作者：刘斯洋林星辰程丝王超龙李昊中山大学公共卫生学院(深圳) 深圳518107 首都医科大学附属北京天坛医院国家神经系统疾病临床医学研究中心北京100070 华中科技大学公共卫生学院武汉430030

多组学技术、队列研究设计、数据科学和机器学习的进步已经开始改变循证医学,为下一代“深度”医学的未来提供了诱人的前景。总结了基因组与基因组修饰测序、转录组与单细胞转录组、蛋白组、代谢组、微生物组、影像组与生物传感器等多... 详细信息

多组学技术、队列研究设计、数据科学和机器学习的进步已经开始改变循证医学,为下一代“深度”医学的未来提供了诱人的前景。总结了基因组与基因组修饰测序、转录组与单细胞转录组、蛋白组、代谢组、微生物组、影像组与生物传感器等多组学实验技术和全基因组关联分析、全基因组关联信号解读、多基因风险评分、孟德尔随机化与人工智能算法等大数据分析技术的发展趋势,探讨了这些技术在疾病分型、诊断与预测、药物研发和临床试验设计等方面的临床应用。针对多组学大数据与医学发展面临的挑战,展望了未来队列设计、数据管理与共享、国际合作等发展方向。

关键词：多组学大数据医学研究临床应用

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医疗人工智能临床应用的伦理思考

中国医学伦理学 2024年

作者：崔芳芳李中琳何贤英王文超初云天石小兵赵杰郑州大学第一附属医院互联网医疗系统与应用国家工程实验室郑州大学医学人文教育研究中心上海人工智能实验室

医疗人工智能是机器学习、计算机视觉、自然语言处理等技术与临床医疗结合形成的一类新型应用，随着相关技术不断迭代、发展，医疗人工智能在提高诊疗效率、服务质量方面展现出巨大潜力，但同时也增加了引发伦理问题的可能性。通过对医... 详细信息

医疗人工智能是机器学习、计算机视觉、自然语言处理等技术与临床医疗结合形成的一类新型应用，随着相关技术不断迭代、发展，医疗人工智能在提高诊疗效率、服务质量方面展现出巨大潜力，但同时也增加了引发伦理问题的可能性。通过对医疗人工智能临床应用可能导致的伦理问题分析，包括医疗人工智能的算法可解释性和透明度不足，导致信息不对称和认知差异；医疗数据的安全性和隐私保护状况堪忧；以及由于医疗人工智能在临床应用中的多主体协同参与，责任划分复杂、不明确，导致医疗事故鉴定和责任厘清的难度增加等问题，提出应遵循的不伤害患者利益原则、医生主体原则、公正包容原则和快速响应原则，并从多个角度探讨了应对医疗人工智能伦理问题的策略及实现路径，包括规范环境与流程、明确责任归属，持续进行数据保护影响评估、保障数据安全性，确保模型透明与可解释性、开展多主体协作，以及以伦理价值为驱动、坚持“以人的健康为中心”的原则等，旨在为医疗人工智能的健康发展提供指导，确保技术进步同时，能够有效管理和缓解伴随的伦理风险，从而推动医疗人工智能技术的良性发展，更好地服务于医疗行业和患者。

关键词：医疗人工智能临床应用伦理原则科技伦理治理

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基于脑电微状态的虚拟现实晕动症研究

国外电子测量技术 2024年第6期43卷 110-118页

作者：杨文清化成城殷利平严颖南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学江苏省智能气象探测机器人工程研究中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

针对脑电节律能量无法反映时间信息且对空间信息的探讨并不充分等问题,通过运用微状态分析方法,对虚拟现实晕动症(vRMS)相关脑电信号的时空模式进行了研究,从而检测虚拟现实晕动症。使用多元变分模态分解(MVMD)将脑电信号划分为从低频... 详细信息

针对脑电节律能量无法反映时间信息且对空间信息的探讨并不充分等问题,通过运用微状态分析方法,对虚拟现实晕动症(vRMS)相关脑电信号的时空模式进行了研究,从而检测虚拟现实晕动症。使用多元变分模态分解(MVMD)将脑电信号划分为从低频到高频的5个频段,分析了脑电微状态的出现频率、平均持续时间、覆盖率以及转换率的变化,最后利用统计分析和分类方法验证这些特征的有效性。研究结果表明,5个频段融合所有特征的分类准确率达到最大值83.9%。因此,微状态方法可望为研究VRMS提供新思路。

关键词：虚拟现实晕动症脑电信号微状态分析多元变分模态分解