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公开(公告)号：CN119557611A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411635270.X
申请日：2024-11-15
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: G06F18/21 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/2131 , G06N3/096 , A61B5/18 , A61B5/372 , A61B5/369 , A61B5/024 , A61B5/145
Abstract: 本发明公开了一种跨被试分析与异构迁移学习的智能驾驶疲劳识别方法、计算机程序产品及终端，属于脑电信号处理技术领域，包括：进行跨被试分析识别跨被试间的通用疲劳特征模式，采用异构迁移学习技术将源域被试者学习到的疲劳识别模型迁移至目标域被试者，根据迁移后的模型对目标域被试者的脑电信号进行分析，输出脑电的疲劳识别结果，并与心率、血氧的疲劳识别结果进行融合，得到最终疲劳识别结果。通过跨被试分析能够捕捉不同被试者之间的疲劳特征模式，有效克服个体差异带来的影响；通过异构迁移学习，能够借鉴不同任务间的知识，减少模型的特定被试者的依赖，提高模型在不同被试者间的适应性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN114708347B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210280434.6
申请日：2022-03-22
IPC: G06T11/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/096
Abstract: 本发明属于CT图像分类技术领域，具体地涉及一种基于自适应选择的双源域异构迁移学习的肺结节CT图像分类方法。本发明方法利用CT图像对SPSN患者进行PT与LA的术前辅助诊断。该方法包括两个部分：①基于自适应选择的双源域异构迁移学习的特征提取，②基于稀疏贝叶斯极限学习机的集成分类器构建。基于自适应选择的双源域异构迁移学习模型通过设计基于自适应选择的双源域特征匹配网络自适应确定源网络与目标网络之间每对特征图的匹配权重，以及源网络特征块和目标网络之间每对卷积块的匹配权重，以自动选择源网络中有利于目标任务学习的特征以及特征迁移的目的地，从而约束目标网络的训练，进而提高目标网络在小样本情况下的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117153163A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311295231.5
申请日：2023-10-08
Applicant: 桂林航天工业学院
Abstract: 本发明公开了基于语音交互的手部康复方法、系统、存储介质及终端，属于智能语音交互技术领域，包括：获取用户语音命令；提取语音命令信息并根据语音命令信息判断是否打开手部康复设备；语音提示用户是否锁定本次训练，并根据用户的语音回复判断是否锁定本次训练；若锁定本次训练，则通过声纹识别方法记录用户的个人身份信息；用户发出训练语音指令，通过声纹比对判断训练语音指令是否为锁定的用户发出的语音；根据用户发出的训练语音指令控制手部康复设备执行本次训练。本发明利用声纹识别技术实现用户当次训练锁定，不受其他用户影响，不会造成误动作，提高用户手部康复设备训练的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN116304824A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310279422.6
申请日：2023-03-21
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: G06F18/24
Abstract: 本申请提供了一种脑电信号的特征分类方法、装置、系统及介质，涉及脑电信号处理技术领域，该方法包括获取脑电信号的数据集；基于多个稀疏选择模型分别建立对所述数据集进行选择和分类的目标函数集；基于Fisher准则建立最大化分式形式的增强目标函数；其中，所述增强目标函数用于表征样本矩阵的类间散度矩阵和类内散度矩阵分别经过投影向量投影之后的比值；将所述增强目标函数由最大化分式形式转为最小化多项式求差形式，作为所述目标函数集的新正则项，得到新的稀疏选择模型；将所述新的稀疏选择模型进行统一，得到复合优化模型；采用邻近点梯度法求解复合优化模型，得到脑电信号的特征和分类结果；本申请能够从脑电信号中学习更具判别性和更可分离的特征信息。
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公开(公告)号：CN116269440A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310274319.2
申请日：2023-03-21
Applicant: 桂林航天工业学院
Abstract: 本申请提供了一种脑电信号的特征提取方法、装置、系统及介质，涉及脑电信号处理技术领域，该方法包括获取脑电信号；使用滤波器组对所述脑电信号进行带通滤波，得到多个频带信号，针对每个频带信号，使用多个滑动时间窗分别提取对应数量的单试次数据，得到多个单试次数据；分别提取每个单试次数据中的空域特征和图域特征，将每个单试次数据的空域特征与图域特征融合，得到时‑频‑空‑图域特征，将所述时‑频‑空‑图域特征作为对脑电信号提取得到的特征；本申请能够提取更完备的脑电信息，从而更完整表征脑电信号模式。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114898872A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210390976.9
申请日：2022-04-14
IPC: G16H50/20
Abstract: 本发明涉及CT图像处理技术领域，具体涉及一种多模态概率分布自适应的原发性肝癌病理分级预测方法，该方法包括如下步骤：S1、基于特征分布动态对齐和分类层对齐的多源迁移特征提取网络，采用动态的概率分布衡量方法，充分考虑多源医学数据的边缘分布和条件分布差异，实现多源异构特征的细粒度对齐迁移；S2、基于改进型布谷鸟优化极限学习机的肝MR图像特征分类算法实现多源迁移特征的分类。本发明在有效解决多源数据异构问题的基础上充分融合多源医学数据，丰富特征信息，提取更鲁棒有效的多源迁移特征，并采用改进型布谷鸟算法对极限学习机的隐含层节点数进行自适应寻优，训练更稳定准确的分类器，实现多源迁移特征的有效分类。
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公开(公告)号：CN110531674A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910851429.4
申请日：2019-09-10
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: G05B19/042 , G01R19/25
Abstract: 本发明涉及一种强弱电隔离控制系统及控制方法，包括:电流检测电路用于将初级电流转换为次级电流，初级电流大于次级电流；模数转换器用于对次级电流对应的直流电压进行模数转换，生成数字电压信号；单片机用于获取数字电压信号，并检测数字电压信号对应的控制状态，输出控制状态对应的电平；光耦合器用于根据控制状态对应的电平控制继电器是否吸合，以控制继电器对应的强电控制模块是否运行，通过电流检测电路和光耦合器将强弱电进行有效隔离，保护单片机不受强电产生的电磁干扰，保证锅炉供暖的正常使用。
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公开(公告)号：CN106340304A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610843483.0
申请日：2016-09-23
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: G10L21/0216 , G10L21/0264
Abstract: 本发明公开了一种适用于非平稳噪声环境下的在线语音增强方法，包括步骤：1)建立非平稳噪声环境下的系统模型；2)分帧和加窗；3)系统初始化；4)估计AR参数；5)估计语音信号状态序列。本发明针对语音模型中AR参数不能随噪声变化实时更新的问题，提出了双卡尔曼滤波框架，两个卡尔曼滤波器并行运算，语音信号状态估计和AR参数估计互相更新，状态估计过程和参数估计过程交替进行，使得参数估计过程能够适应噪声变化过程，以提高系统模型的准确性，进而提高语音增强的性能。本发明针对传统卡尔曼滤波算法无法处理非平稳噪声的问题，结合凸优化技术，提出了改进型卡尔曼滤波框架，能够对高斯噪声和非平稳噪声进行准确估计，提高了语音增强的准确性。
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公开(公告)号：CN114239638B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202111310072.2
申请日：2021-11-05
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了脑电信号分类方法、装置及存储介质，其中方法包括获取脑电信号；提取脑电信号的第一级特征；对第一级特征计算第一级重要权值；根据第一级重要权值选择第二级特征；提取第二级特征的第一级主成分；对第一级主成分计算第二级重要权值；根据第二级重要权值第二级主成分；根据第二级特征和第二级主成分确认最优组合；对最优组合进行分类；具有计算量少、模型简单和高效的优点；另外，考虑到特征之间的相关性和全局性，提高了特征过滤的性能，进而提高了脑电信号分类的分类准确性。
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公开(公告)号：CN117861038A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410268713.X
申请日：2024-03-11
Applicant: 桂林航天工业学院 , 桂林师范高等专科学校
Abstract: 本发明涉及睡眠诱导技术领域，提出了一种可调式助眠设备，包括箱体机构、枕头调整组件、按摩音乐组件、遮光降温组件以及底板，所述底板的顶部固定连接有枕头箱体，所述枕头调整组件包括滑动板，所述滑动板滑动连接在所述枕头箱体的内部，所述滑动板的顶部设置有软垫，通过枕头调整组件、按摩音乐组件等结构的设置，在用户睡眠前，可以通过枕头调整组件将枕头调整至合适角度和位置，此时按摩音乐组件跟随枕头调整组件进行调节，按摩音乐组件对用户的头皮层进行按摩，并且在用户的两耳边播放脑电波音乐，对用户进行睡前的引导入眠，通过上述技术方案，解决了现有技术中的睡前引导不足和外部影响问题。
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