第17届研究生数学建模竞赛C题——面向康复工程的脑电信号分析和判别模型（4）
摘 要： 本文主要研究了诱发脑电信号（P300 脑–机接口） 和自发脑电信号建模分类的问题。 主要创新点在于， 针对诱发脑电信号（P300 信号） …
第17届研究生数学建模竞赛C题——面向康复工程的脑电信号分析和判别模型（3）
摘 要： 随着计算机技术的不断发展， 近年来脑-机接口一直是被广泛热议的话题之一。 将脑- 机接口技术与人工智能相结合， 使得脑-机接口技术在脑部疾病治愈、 娱…
第17届研究生数学建模竞赛C题——面向康复工程的脑电信号分析和判别模型（2）
摘 要: 对脑电信号的准确有效分析，有助于把握大脑的活动状态，是实现脑机接口 技术和评估睡眠质量的重要前提。本文分别考虑了目标字符识别问题、最优组合 通道的选取…
第17届研究生数学建模竞赛C题——面向康复工程的脑电信号分析和判别模型（1）
摘 要： 大脑是人体中高级神经活动的中枢，拥有着数以亿计的神经元，并通过相互连接来传 递和处理人体信息，借助于技术手段对信号进行处理和分析有助于生理健康的判断和…
第17届研究生数学建模竞赛B题——降低汽油精制过程中的辛烷值损失模型（10）
摘 要： 汽油精制研究更趋数据化和智能化，这对国家发展，科技创新，环境保护，企业效益等 诸多方面有着巨大的影响，如何降低汽油精制过程中的辛烷值损失已经成为了汽油…
第17届研究生数学建模竞赛B题——降低汽油精制过程中的辛烷值损失模型（9）
摘 要： 现有技术在对汽油进行催化裂化过程中，普遍降低了汽油辛烷值，故对汽油精制过程 进行有效建模， 具有重要的研究价值。 本文从理想到实际，逐步按需建立了降低…
第17届研究生数学建模竞赛B题——降低汽油精制过程中的辛烷值损失模型（8）
摘 要： 本文通过机器学习算法和数据挖掘技术，建立了汽油辛烷值（RON）损失的预测模型， 在保证汽油产品脱硫效果的前提下，以降低汽油辛烷值损失在 30% 以上为…
第17届研究生数学建模竞赛B题——降低汽油精制过程中的辛烷值损失模型（7）
摘 要： 汽油的辛烷值（RON） 是衡量汽油在气缸内抗爆震燃烧能力的数字指标， 值高表示其 抗爆性能好。 某企业汽油产品辛烷值损失有较大优化空间， 急需用数据挖…
第17届研究生数学建模竞赛B题——降低汽油精制过程中的辛烷值损失模型（6）
摘 要： 辛烷值（RON）是反映汽油燃烧性能的最重要指标。 然而， 现有技术在对催化裂化汽 油进行脱硫和降烯烃过程中，普遍降低了汽油辛烷值，造成了经济损失和环境…
第17届研究生数学建模竞赛B题——降低汽油精制过程中的辛烷值损失模型（5）
摘 要： 辛烷值是反映汽油燃烧性能的重要指标， 现有技术在对催化裂化汽油进行脱硫和降烯 烃过程中，普遍降低了汽油辛烷值，造成了辛烷值（RON）的损失。 为在汽油…