Multiple mental tasks classification based on nonlinear parameter of mean period using support vector machines

Mental tusk classification is one of the most important problems in Brain-computer interface. This paper studies the classification of five-class mental tusks. The nonlinear parameter of mean period obtained from frequency domain information was used as features for classification implemented by using the method of SVM （support vector machines）. The averaged classification accuracy of 85. 6% over 7 subjects was achieved for 2-second EEG segments. And the results for EEG segments of 0.5s and 5.0s compared favorably to those of Garrett＇s. The results indicate that the parameter of mean period represents mental tusks well for classification, Furthermore, the method of mean period is less computationally demanding, which indicates its potential use for online BCI systems.     

船舶电子装备项目研制过程识别及分类研究

船舶电子装备是船舶竞争力的重要组成部分,由于船舶电子装备研制过程繁琐、探索性强且投入成本高,因此研制过程中需要严格的质量管控。开展质量管控的重要基础就是要对质量过程进行充分识别并梳理其相互工作关系,寻找适当的质量过程识别与分类方法就变得尤为重要。本文针对这一问题,在分析船舶电子装备的研制特点的基础上提出了一种基于四阶八步的研制过程识别方法,并在此基础上提出了过程分类的基本框架,最后结合某船舶电子装备研制项目进行了过程识别与分类研究,验证识别与分类方法的操作可行性。     

干垃圾特性的影响因素及应用研究

为有效解决城市生活垃圾处理问题,对干垃圾的特性及其应用进行研究.在阐述国内外干垃圾处理现状的基础上,对干垃圾的成分和性质进行分析,给出影响垃圾焚烧的主要因素.通过对干垃圾热燃烧机理进行分析,阐述垃圾分类对垃圾化学处理产生的良性影响,并通过实际案例对干垃圾焚烧产物的减量化进行应用研究.     

基于GIS的内河电子江图数据库的信息分类编码研究及应用

章探讨了基于GIS的内河电子江图数据库信息分类编码的方法，采用面向对象GIS的分析方法建立了基于DIS实体类别的电子江图数据库信息分类编码方案。并通过应用实例，分析了编码在提高江图数据管理效率中的作用及方法。     

基于特征信息的摩托车零件分类编码

1引言 在摩托车制造领域,大多数企业的零件编号仍使用的是隶属编号,即图号中包含该零件所在的产品、部件、分部件的代号及序号.各种信息(含采购目录、图样、设计文件等)的管理均是以产品为单元,这种编号在产品品种少的条件下,识别零件的隶属关系与表示其唯一性非常方便,但是随着产品品种的迅速增加,为了提高经济效益必然扩大通用件、外购件,这种情况下隶属编号就失去了原来的方便性,逐渐暴露出以下问题:     

机械式停车设备的分类方式

机械式停车装置的分类方式主要有以下几种: (1)垂直循环方式(图1) 排列在垂直面内的数个搬运器进行循环运动的方式.汽车进入装置的位置在最下部的为下部进入式,在中间部位的为中部进入式,在最上部的为上部进入式.(2)水平循环方式(图2)     

铁路瓦斯隧道分类分级标准探讨

瓦斯隧道分类分级对施工、运营安全有着极为重要的影响。首先,分析和对比现行瓦斯隧道规程、规范、指南以及煤矿系统相关规范对瓦斯隧道(矿井)的分类分级和设防标准;然后,总结瓦斯隧道分类分级中存在的问题,提出根据规划、建设、运营阶段掌握的资料深度及工作重点采用三阶段分类分级法,并给出各阶段的分类分级标准;最后,以运营隧道瓦斯环境等级分级为基础,构建瓦斯隧道设防标准,根据设防标准可建立瓦斯设防结构体系,为瓦斯隧道建设和运营安全提供保障。     

基于Logistic回归的无砟轨道层间位移预警研究

无砟轨道层间位移是运营期间荷载作用下轨道板与砂浆层产生的离缝宽度,也是影响行车安全与养护维修的关键参数。针对层间位移状态的预警问题,以华东地区某线路无砟轨道为研究对象,基于现场实测数据,以环境温度、太阳辐射、风速、日温差、前4小时太阳辐射量均值、前6小时环境温度均值等气象参数为输入,无砟轨道层间位移值为输出,建立基于Logistic回归的无砟轨道层间位移分类预警模型,利用实测数据进行模型验证并与传统的BP神经网络模型和决策数模型作对比。研究结果表明:无砟轨道层间位移预警模型的准确率为95.21%,预测结果优于BP神经网络94.33%和决策数模型95.07%,为无砟轨道结构的病害预警与养护维修提供指导和建议。     

石太客运专线膏溶角砾岩的分类

研究目的:膏溶角砾岩类似"软岩硬土",具有物质成分复杂和强度差异大等特性,掌握这种岩石的种类划分,有利于指导工程地质勘察,深入了解其工程特性.研究结论:通过分析研究认为:膏溶角砾岩有固定层位,分布于奥陶系中统每组的第一段;多数为极软岩,强度差异大.按胶结程度的不同,膏溶角砾岩可分为微胶结、弱胶结、较强胶结和强胶结4种;根据颗粒组成、物质成分、成生环境和胶结程度等特征,本文将膏溶角砾岩分为块石状、泥包石状、含砾和硬土状四大类,应加强对奥陶系峰峰组的工程地质勘察工作.