【摘 要】
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睡眠分期在医学上主要用来评估患者的睡眠质量,其评估的依据主要基于从受试者身上采集的多道睡眠图信号。对患者的睡眠记录进行判读是医生诊断睡眠病症的预备工作,也是探索睡眠规律、分析睡眠健康的重要基础。由于睡眠分期的判读规则较为复杂,且记录信号的持续时间较长,医生判读睡眠信号的工作量颇为繁重。因此,针对睡眠脑电信号的自动睡眠分期方法具有很高的实用价值。本文在对比学习的方法基础上,对单通道脑电信号的自动睡眠
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睡眠分期在医学上主要用来评估患者的睡眠质量,其评估的依据主要基于从受试者身上采集的多道睡眠图信号。对患者的睡眠记录进行判读是医生诊断睡眠病症的预备工作,也是探索睡眠规律、分析睡眠健康的重要基础。由于睡眠分期的判读规则较为复杂,且记录信号的持续时间较长,医生判读睡眠信号的工作量颇为繁重。因此,针对睡眠脑电信号的自动睡眠分期方法具有很高的实用价值。本文在对比学习的方法基础上,对单通道脑电信号的自动睡眠分期的方法展开研究,论文主要内容包括:本文使用对比学习方法完成了睡眠编码网络的无监督预训练任务。为睡眠脑电信号的对比学习预训练任务找到了适合的数据增强方法。数据增强方法利用了睡眠状态变化过程的连续性,通过对脑电信号进行部分掩盖和随机时移的处理,提高了预训练模型在睡眠分期分类任务上的效果。在时间序列的信息整合上,使用线性的序列分类器代替了广泛应用的循环神经网络结构,正确率与目前表现最好的深度学习模型相当。不仅如此,本文设计的模型结构相比其他睡眠分期网络更简单,网络参数量更少。编码网络经过对比学习的预训练后,比起传统的有监督训练具有更高的鲁棒性。能够在睡眠标注数据不足的情况下,仍然能够维持较高的睡眠分期正确率。基于编码特征向量的线性可分性,本文尝试设计了无监督的睡眠分期算法。使用高斯混合模型对编码特征进行聚类,然后通过睡眠状态变化规律进行类别推断,最终完成了睡眠分期的无监督学习任务。实验证明对比学习预训练方法能够缓解睡眠标注获取困难的问题,具有一定的实用价值。
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相对于股份有限公司而言,有限责任公司具有人合性和封闭性的特征,该特征导致有限责任公司更容易发生公司僵局的问题,因此有限责任公司僵局的化解问题更具有讨论意义。2005年修订的《公司法》第183条及相关司法解释确立了我国有限责任公司僵局化解的司法路径。基于此,本文主要从有限责任公司僵局化解问题的提出、我国有限责任公司僵局化解司法路径的实践考察、域外有限责任公司僵局化解的司法路径借鉴三个部分进行研究,最
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