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基金评审意见 精选

已有 15999 次阅读 2012-9-6 09:16 |系统分类:科研笔记|关键词:的,基金,自然科学,模式识别,申请者| 基金, 自然科学, 模式识别, 申请者

 

第二年申请国家自然科学基金,两年都没有中,去年评价似乎是全部不予资助,今年还有两位专家给了好评。信息学部

陆泽橼先生/女士:
    您好。
2012年国家自然科学基金面上、青年、地区和重点等项目评审工作已经结束。经专家评审(同行评议和会议评审),你今年申请的项目未获得资助。现将同行评议专家的评议意见反馈给你供参考。若个别专家的语气、用词欠委婉,请你谅解。
    感谢您对国家自然科学基金工作的支持,并希望明年继续申请。
 
       关于你的项目的同行评议意见如下:   

<1> (1)运动发力的模式识别问题在国外已经有研究,uci数据库就有公开的数据集。申请者研究了传感器布局,传感器信号获取,信号处理,稀疏分类器等,是将成熟的技术应用于新问题。申请者基础良好,科研条件充分,经费预算合理,可以资助。
<2> 1.本项目考虑引入分布式MIMU探索运动发力模式及特征信号检测,该研究问题具有一定意义和应用价值。
2. 研究内容和目标都非常清晰。
3. 但是研究方案相对笼统,没有明确可行的方法。在可行性的分析里也只是针对问题设想展开,但是没有论证所提方案的可行性。 4. 研究队伍安排合理,有助于项目的顺利进行。经费预算合理。
可以予以资助,但在研究方案上需要做进一步深入思考,确保项目的顺利完成。

<3> 本项目拟对基于分布式传感器的运动模式分类方法进行研究,基于可穿戴传感网络的人体运动分析是近年来的一个研究热点,本项目选题具有较强的理论意义和广泛的应用前景。申请书中提出了将运动信号处理、运动测量系统构建和运动发力模式分类作为主要研究内容,具有一定的新颖性。主要不足之处在于申请书所提的基于L1范数最小化的运动模式分类方法在Yang已发表的文章中已有所涉及,申请者并没有充分阐明与Yang的工作的本质区别。申请者及其研究团队在本领域具有较好的研究基础。
<4> 项目提出一种集信号特征检测、模式分类于一体的面向运动员训练的可穿戴分布式传感器系统,运用分布式传感器实现运动信号的精确提取,主要利用微惯性测量单元(MIMU)和表面机电(SEMG)传感器对人体的运动、姿态、肌肉信息进行测量和信号处理。申请书在人体运动分析方面有一定的基础,但在MIMU方面不足,例如对MIMU的漂移、坐标系、信息冗余、精度等核心问题没有讨论。研究方案中对多传感器信息融合缺乏必要的设计,科学问题不够突出,没有提出新的理论方法。
 



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