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一种无监督的跨受试者适应方法，用以预测未被标记信号的目标受试者的运动意图
一种无监督的跨受试者适应方法，用以预测未被标记信号的目标受试者的运动意图，将受试者和研究人员从标记大量数据中解放出来。
准确预测人体运动意图有助于控制可穿戴机器人在不同地形上的运动，从而辅助人类平稳行走。传统的预测人类运动意图的方法需要收集和标记人体信号，并训练每个新受试者使用特定的分类器，这给受试者和研究人员都带来了繁重负担。
南方科技大学
2021-04-14
网络的结构可预测性与网络结构的最短压缩比特串长度呈线性关系
在本研究工作中，该团队利用信息论和统计物理两个领域中熵的相关理论，对网络结构预测极限进行了研究。直观地说，一个可以仅用几个词描述的网络结构意味着它很简单，其边也很容易预测。例如二维晶格或一维链状结构。相反，如果一个网络需要很长的语言才能描述清楚，那么它应该具有非常复杂的结构，其结构很难预测。在计算机领域，任何网络的结构都可以被编码成二进制字符串。这启发了团队探寻最短二进制编码字符串长度，也就是熵，和可预测性之间的关系。 通过研究，该团队发现来自不同领域，很多大小不一的网络，其结构的最短压缩长度和可预测性之间存在一个普遍的线性关系。基于香农信源编码定理，该团队在随机网络上证明了这种线性关系。 进一步，利用这一线性关系，该团队推导出网络结构预测算法的性能上界，揭示出包括机器学习在内的预测算法性能尚存在多大的提升空间。因此，该性能界可用于指导未来在线商业推荐系统、蛋白质相互作用探测等场景中的算法设计。另外，该理论的一个有趣的用途是，可以实现在无需任何预测算法的情况下，通过网络结构压缩数据大小来估计一个网络数据集的商业价值。
中山大学
2021-04-13
一种基于RBF神经网络预测控制的双进双出球磨机控制系统及控制方法
本发明公开了一种基于RBF神经网络预测控制的双进双出球磨机控制系统及控制方法，控制系统包括基于RBF神经网络模型的预测控制器、控制量初始化模块以及被控对象，被控对象为双进双出球磨机模型，其输出连续被控量经离散化后生成的离散被控量和被控量当前设定值输入控制量初始化模块和预测控制器，控制量初始化模块输出控制量初始值输入给预测控制器，预测控制器输出离散控制向量经零阶保持器转换为连续控制量输出给双进双出球磨机模型。控制方法采用RBF神经网络正向模型和RBF神经网络逆向模型实现对被控对象的预测控制。本发明可以对系统进行提前控制和调节，适用于大滞后系统的控制，被控量响应快、超调量小，同时具有良好的鲁棒性。
东南大学
2021-04-11
一种三相四开关感应电动机变频调速系统的预测控制方法
本发明公开了一种三相四开关感应电动机变频调速系统的预测控制方法，包括：A、通过感应电机驱动系统中电流传感器、电压传感器和速度传感器分别测出三相电流、两个直流侧电容电压和电机转速；B、通过测量的直流电容电压计算出四种开关组合(00,01,11,10)对应的电压矢量；C、根据测量的相电流和转速估算感应电机的定子、转子磁链；D、预测四个电压矢量对应定子磁链的绝对值、预测转矩和预测直流电压；E、计算四个电压矢量代价函数：预测
华中科技大学
2021-04-14
一种多源异构在线社会网络中网络主体之间社会关系的预测方 法与系统
本发明的主要工作是基于多源异构网络推断主体(用户)之间的社 会关系(包括同类型之间或不同类型之间的主体关系，本发明中只以用 户为例)的方法，异构网络是指网络中主体类型多种或者主体之间的关 系类型多种，关系可以分为好友和其他两种。主要内容包括在两个(例 如 Twitter 网络、通讯网络)异构网络中，两个网络的主体类型都包含有 用户，但不同网络中主体之间的关系链接类型是不同的在 Twitter 网络 中用户之间的关系是
华中科技大学
2021-04-14
天津大学地科院在水文系统的复杂性及可预测性研究方面取得新进展
天津大学地球系统科学学院生态水文与水资源研究中心利用混沌理论探索了水文系统不同水文过程的复杂性及影响因素，包括气候系统的复杂性、土壤水的混沌动力学特征、全球实际蒸散发的复杂性及可预测性等。
天津大学
2023-04-19
梁俊毅教授团队发现土壤水势估算对土壤有机碳分解模型模拟和预测的重要性
在土壤中，微生物可以在低于-10MPa的水分条件下维持一定的活性，持续分解土壤有机碳，导致土壤微生物水分限制阈值（threshold）和土壤水分特征曲线的测量范围不匹配。测量范围之外的土壤水势只能通过土壤水分特征曲线外推得到，但这种外推违反统计学原理，可能导致获得的水势值估算出现严重偏差。
中国农业大学
2022-05-31
为新药研发提供利器：复旦复杂体系多尺度研究院团队发表超越谷歌“AlphaFold2”的蛋白质侧链预测成果
在目前阿尔法折叠算法开源的情况下，复旦团队的算法可以为任何蛋白质结构预测工作提供比阿尔法折叠更准确的侧链模型，从而为蛋白质结构研究，尤其是基于蛋白结构的新药设计工作提供了利器。
复旦大学
2021-12-17
西湖大学工学院李子青团队 CAMEO蛋白质结构预测竞赛 三个月总成绩全球第一
由瑞士生物信息研究所和巴塞尔大学联合举办的全球持续蛋白质结构预测竞赛CAMEO（Continous Automated Model EvaluatiOn），与CASP（Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction）并列为蛋白质结构预测领域的最重要的两大权威竞赛。
西湖大学
2022-11-29