公开(公告)号：CN113065629A

公开(公告)日：2021-07-02

申请号：CN202110231769.4

申请日：2021-03-02

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 纪雯 ,  葛录录 ,  梁冰 ,  杨哲铭 ,  陈益强

IPC: G06N3/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于智能水平聚类的进化方法，其包括：步骤1、初始化群体中的智能体的数量N并根据所述智能体的分布生成N个所述智能体；步骤2、计算每个所述智能体的智能水平；步骤3、根据所述智能体的智能水平对所述智能体进行聚类，得到多个簇；步骤4、根据所述多个簇并基于粒子群优化算法对所述多个簇内的所述智能体进行优化，得到进化的所述群体。

公开(公告)号：CN113057585A

公开(公告)日：2021-07-02

申请号：CN202110274276.9

申请日：2021-03-15

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 陈益强 ,  张宇欣 ,  谷洋 ,  高晨龙

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明提供一种认知障碍检测模型及其训练方法，所述认知障碍检测模型包括多模态信息表征模块、多模态信息融合模块、无监督深度聚类模块。所述多模态信息表征模块包括眼底图像数据表征网络、多模态生理信号数据表征网络。所述多模态信息融合模块与所述多模态信息表征模块相连接，用于将所述眼底图像数据的特征与多模态生理信号的特征进行融合，得到融合后的特征；所述无监督深度聚类模块与所述多模态信息融合模块相连接，用于根据所述融合后的特征基于无监督聚类模型进行认知障碍检测。

公开(公告)号：CN112926672A

公开(公告)日：2021-06-08

申请号：CN202110274268.4

申请日：2021-03-15

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 陈益强 ,  李啸海 ,  谷洋 ,  沈建飞

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种面向眼底检测仪数据的检测方法和系统，该方法使用了压缩后的深度学习模型对用户眼部数据进行分析和检测，其中，深度学习模型是通过采用包括岭回归和Lasso回归组合的弹性回归的损失函数的深度学习模型压缩方法进行压缩的。

公开(公告)号：CN112766337A

公开(公告)日：2021-05-07

申请号：CN202110028695.4

申请日：2021-01-11

Applicant: 中国科学院计算技术研究所 ,  鹏城实验室

Inventor： 陈益强 ,  卢旺 ,  于汉超 ,  杨晓东 ,  张迎伟 ,  谷洋

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种用于预测众包数据的正确标签的方法和系统，该方法利用了一种神经网络模型，该模型基于每个众包数据的所有初始标签的均值获取对应的众包数据的参考标签，通过训练获得；并利用神经网络模型获得每个众包数据的预测标签，基于每个众包数据的每个初始标签相对于预测标签的可信度迭代校准当前神经网络模型，直至神经网络模型收敛或精度持续下降。本发明中的方法和系统能够减少对深度学习中对众包数据工作者能力的依赖，从而提高深度学习模型的准确度和鲁棒性。

公开(公告)号：CN112417823A

公开(公告)日：2021-02-26

申请号：CN202010974604.1

申请日：2020-09-16

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 陈益强 ,  龙广玉 ,  邢云冰

IPC: G06F40/166 ,  G06F40/284 ,  G06F40/211 ,  G06F40/237 ,  G06F40/253

Abstract: 本发明提出一种中文文本语序调整和量词补全方法、系统，包括：将中文语料库中的词序列输入至N元语言模型，得到中文语料库的N元词表，对中文语料库中语料进行量词标注形成量词表，删除中文语料库中被标注的量词后与该中文语料库形成平行语料库，以平行语料库作为训练数据，训练双向长短期记忆模型得到量词补全模型；对待调整的中文文本进行词性标注，按照语序调整规则对中文文本中语句结构和顺序进行调整，形成由多个新文本构成的文本调序候选集，利用N元词表在文本调序候选集进行集束搜索，依据概率选择词语，生成基于中文语料库的概率最大的语句作为文本调序结果，通过量词补全模型对文本调序结果中量词缺失的位置进行定位和填补。

公开(公告)号：CN110087041B

公开(公告)日：2021-01-08

申请号：CN201910364933.1

申请日：2019-04-30

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 纪雯 ,  许精策 ,  陈益强

IPC: H04N7/18 ,  H04N19/42

Abstract: 本发明涉及一种基于5G基站的视频数据处理及传输方法，包括：选取采集合集，将该采集集合中的视频传感器接入作为雾节点的5G基站；通过该雾节点获取该传感器采集的视频数据，并压缩为传输数据；将该传输数据直接传送或通过与该雾节点通信连接的其他雾节点传输至云数据中心。

公开(公告)号：CN111658246A

公开(公告)日：2020-09-15

申请号：CN202010425034.0

申请日：2020-05-19

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 张腾翔 ,  高佳圆 ,  陈益强

IPC: A61F2/68 ,  A61F2/60 ,  A61F2/70 ,  A61F2/74

Abstract: 本发明提出一种基于对称性的智能关节假肢调控方法及系统，包括：通过传感器获取残肢运动信息，以及与残肢对称的健肢运动信息，根据残肢运动信息和健肢运动信息，分别得到残肢运动轨迹和健肢运动轨迹，基于残肢运动轨迹和健肢运动轨迹，计算残肢和健肢间的对称性因子；根据健肢上个行走周期对应的健肢运动轨迹，得到残肢目标姿态，根据残肢运动轨迹计算残肢的当前姿态，通过将当前姿态与目标姿态输入控制模型，得到位于残肢的假肢关节电机的控制参数，使用控制参数调控假肢的关节运作。本发明使用对称性作为优化目标，进行智能假肢控制参数调节，从而不需对地形进行预先识别。

公开(公告)号：CN111640187A

公开(公告)日：2020-09-08

申请号：CN202010310346.7

申请日：2020-04-20

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 邢云冰 ,  陈益强 ,  戴连君 ,  张钧

IPC: G06T17/20 ,  H04N21/234 ,  H04N21/44

Abstract: 本发明提出一种基于插值过渡的视频拼接方法及系统，包括：统一视频前后的对象尺寸、查找最佳拼接点的位置、统一视频前后的光照亮度和对象位置，计算插值过渡图像的数量以及生成插值过渡图像序列。本发明提出的技术方案具有视频过渡平滑流畅，以及速度快，实时性强的技术效果。

公开(公告)号：CN110801227A

公开(公告)日：2020-02-18

申请号：CN201911248610.2

申请日：2019-12-09

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 陈益强 ,  张迎伟 ,  于汉超 ,  吕泽平 ,  商盼 ,  欧阳奕奕 ,  杨晓东 ,  卢旺

IPC: A61B5/0488 ,  A61B5/11 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明涉及一种基于可穿戴设备的立体色块障碍测试模型的训练方法，包括：通过可穿戴设备采集用户在立体色块障碍测试中产生的多模态信号；对所述多模态信号进行预处理并划分为多个信号片段；根据所述用户的动作类型标定所述多模态信号片段；利用所述标定后的多模态信号片段训练神经网络。

公开(公告)号：CN110503205A

公开(公告)日：2019-11-26

申请号：CN201910646750.9

申请日：2019-07-17

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 陈益强 ,  肖云龙 ,  谷洋 ,  王记伟 ,  吴桐

IPC: G06N20/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种多模态数据处理方法及系统，包括：获取多个多模态数据样本，并将多模态数据样本的质量评价作为特征，将多模态数据样本的模态组合作为标签；以特征为输入，并以标签为训练目标，训练多类分类器模型，得到模态选择模型；获取待处理多模态数据，将待处理多模态数据的特征输入模态选择模型，得到模态组合选择结果，通过将待处理多模态数据中除模态组合选择结果以外的置0，得到修改后的多模态数据；修改后的多模态数据输入指定的多模态机器学习任务模型，将多模态机器学习任务模型的输出结果作为待处理多模态数据的多模态数据处理结果。本发明可以提升低数据质量下的多模态机器学习模型性能。