文献

J-GLOBAL ID：201302221806454517   整理番号：13A1236679

ウェーブレットパケット分析とサポートベクトルマシンに基づく直腸知覚機能再建

Rectal Perception Function Rebuilding Based on Wavelet Packet Analysis and Support Vector Machine

著者 (5件)： Jiang Enyu (School of Mechatronics Engineering and Automation, Shanghai Univ., Shanghai) ,  Zan Peng (School of Mechatronics Engineering and Automation, Shanghai Univ., Shanghai) ,  Zhu Xiaojin (School of Mechatronics Engineering and Automation, Shanghai Univ., Shanghai) ,  Shao Yong (School of Mechatronics Engineering and Automation, Shanghai Univ., Shanghai) ,  Wang Xiaohua (School of Mechatronics Engineering and Automation, Shanghai Univ., Shanghai)
資料名： Yingyong Kexue Xuebao  (Yingyong Kexue Xuebao)
巻： 30  号： 5  ページ： 538-544  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2471A  ISSN： 0255-8297  CODEN： YKXUD4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 肛門の尿失禁によって起きる直腸認識損失の問題を解決するために,直腸認識機能再建法をウェーブレットパケット分析とサポートベクトルマシン(SVM)に基づいて提案する。ヒトの直腸の特性を分析することによって,直腸収縮における高振幅伝播収縮(HAPC)を使用して,排便する衝動を示す。直腸圧の特徴抽出を,ェーブレットパケット分析を使って実施し,固有ベクトルとして分解ノードのL2ノルムと標準偏差を取上げる。直腸認識予測モデルを,SVMを使用して,訓練する。直腸圧信号から固有ベクトルを抽出することによって,ペナルティ係数とスラック変数を,交差検証し,最適化する。次に訓練したモデルを使用して,排便する衝動を予測する。種々の核関数を有するフィードフォワードニューラルネットワークとSVMの予測精度を比較する。実験結果は,提案方法が患者の直腸認識機能を再建するために効果的であることを示している。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ウェーブレット変換 ,  サポートベクトルマシン ,  パターン認識 ,  コンピュータ ,  ベクトルプロセッサ ,  並列演算 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： フィードフォワードニューラルネット

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： ウェーブレットパケット ,  分析 ,  サポートベクトルマシン ,  直腸 ,  知覚 ,  再建