公开(公告)号：CN111723661A

公开(公告)日：2020-09-29

申请号：CN202010417830.X

申请日：2020-05-18

申请人： 华南理工大学

发明人： 杨飞宇 ,  顾正晖 ,  俞祝良

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06K9/54

摘要： 本发明公开了一种基于流形嵌入分布对齐的脑机接口迁移学习方法，包含以下步骤：分别获取源受试者的EEG数据和目标受试者的EEG数据；对EEG数据进行预处理和特征提取；构建基于流形嵌入分布对齐的迁移学习模型，利用数据对迁移学习模型进行训练，得到训练模型；利用训练得到的分类器对目标受试者的无标签的EEG数据进行分类。本发明在黎曼切平面映射和流形特征变换的基础上，把特征分布对齐集成到分类器的训练当中，训练得到一个有效的分类器。本发明能够有效提高目标用户使用的脑机接口系统的性能，并减轻用户的训练负担。

公开(公告)号：CN107981862B

公开(公告)日：2020-06-19

申请号：CN201711234707.9

申请日：2017-11-30

申请人： 华南理工大学

发明人： 孙佳敏 ,  俞祝良 ,  于承鑫

IPC分类号： A61B5/055

摘要： 本发明公开了一种核磁共振环境下的脑信号在线去噪方法，包括步骤：1)对采集到的脑电信号进行高通滤波；2)对滤波后的信号进行上采样，并对脑电信号与fMRI设备发出的标记进行同步；3)构造一个滑动窗口来构造噪声模板Aτ，进行初步去噪；4)将混合着噪声的信号Sh划出一个长度为T*w个点的切片，将噪声模板以最小二乘拟合切片数据，得到拟合参数yτ，从Sh减去yτ*Aτ，得到带有残留伪迹的信号Sr；5)对信号Sr进行PCA，将各成分按照相关程度大小排序，取最大的m个成分作为梯度噪声的最优基βj(j＝1,2,...,m)，将其以最小二乘拟合Sr，得到拟合参数aj(j＝1,2,...,m)，从Sr减去N，经过构造梯度噪声模板去噪及PCA去噪，最终可将梯度噪声消除。本发明可以对信号进行实时去噪，满足在线实验的数据处理速度要求。

公开(公告)号：CN110353702A

公开(公告)日：2019-10-22

申请号：CN201910591898.7

申请日：2019-07-02

申请人： 华南理工大学

发明人： 吴畏 ,  曾柏泉 ,  齐菲菲 ,  俞祝良 ,  顾正晖 ,  李远清

IPC分类号： A61B5/16 ,  A61B5/0476 ,  A61B5/00 ,  G06K9/62

摘要： 本发明属于情感识别技术领域，涉及一种基于浅层卷积神经网络的情感识别方法及系统。通过脑电信号预处理，依据FBCSP特征提取方法设计浅层卷积神经网络，基于训练好的浅层卷积神经网络模型，对预处理后的脑电信号进行分类，得到情感识别结果。结合目前对脑电信号分类效果显著的FBCSP算法和卷积神经网络，并将其应用于情感脑电识别，能够显著提高不同情绪的识别准确率，而且对于不同的被试个体有着更好的泛用性。采用浅层卷积网络对处理后的情感脑电信号进行分类，比传统特征提取方法识别效果更好，在情感识别研究领域有着很好的应用前景。

公开(公告)号：CN106371590B

公开(公告)日：2019-06-18

申请号：CN201610761426.8

申请日：2016-08-29

申请人： 华南理工大学

发明人： 吴畏 ,  王超 ,  李远清 ,  齐菲菲 ,  俞祝良 ,  顾正晖

IPC分类号： G06F3/01 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种基于OpenVIBE的高性能运动想象在线脑机接口系统，包括信号采集设备、信号测试脚本、信号采集脚本、数据训练脚本以及在线实验脚本，其中，信号测试脚本连接信号采集设备，通过信号测试脚本检测信号质量，再通过信号采集脚本设置实验参数并进行运动想象实验数据采集，然后使用数据训练脚本基于RSTFC算法实现时空滤波分类器的训练，并得到具体的时空滤波分类器导入所述在线实验脚本，在线实验脚本根据训练得到的时空滤波分类器实现高性能的运动想象在线脑机接口系统。本发明采用模块化的设计方法提高了系统的可读性和灵活性，便于进行功能扩展，极大的提高了研究人员的工作效率，并且具有准确度高、性能好的优点。

公开(公告)号：CN108181900A

公开(公告)日：2018-06-19

申请号：CN201711426992.4

申请日：2017-12-26

申请人： 华南理工大学

发明人： 袁银龙 ,  俞祝良

IPC分类号： G05D1/02

摘要： 本发明公开了一种基于增强学习智能算法的航海船舶运动控制方法，包括：利用多模态传感器采集船舶的各类重要数据；对获取的数据信息进行滤波及融合处理，得到满足精度要求的各种状态数据，包括：船舶的姿态信息，船舶实际位置、船舶速度、海面风速、洋流速度等；通过评估函数对实际状态数据进行评估，得到当前时刻的奖赏值；通过增强学习智能算法不断的学习，最终得到在不同的环境状态条件下船舶的运动控制规律。本发明船舶运动控制方法，是不依赖于环境模型的一种优化算法，相比较传统的运动控制算法，控制更加灵活，并且可以在使用中持续优化学习。

公开(公告)号：CN106709640A

公开(公告)日：2017-05-24

申请号：CN201611159446.4

申请日：2016-12-15

申请人： 华南理工大学

发明人： 詹国辉 ,  俞祝良

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/30

CPC分类号： G06Q10/06375 ,  G06Q10/067 ,  G06Q50/30

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习与支持向量回归的船舶能耗预测方法，包括如下步骤：读取船舶用于记录航行过程数据的数据库，将数据库的技术参数作为输入数据构建深度学习模型；建立栈式自编码算法的网络模型，提取深度学习模型输入数据的特征向量；建立回归预测函数模型，确定回归预测函数模型的参数；将输入数据的特征向量输入回归预测函数模型，即可预测船舶在下一个时间段内的能耗值。本发明方法基于深度模型结构进行逐层式训练网络结构，相比于传统手工选择和提取特征，能有效提取船舶数据内在的非线性特征；另外支持向量回归(SVR)方法作为有效的预测模型，能更大可能性取得全局最优解，即更好预测能耗值。

公开(公告)号：CN114995486B

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202210332886.4

申请日：2022-03-31

申请人： 华南理工大学

发明人： 杨健 ,  俞祝良 ,  顾正晖 ,  王新

IPC分类号： G05D1/695 ,  G05D109/20

摘要： 本发明涉及无人机协同控制技术领域，特别涉及一种控制无人机进行避让操作的方法、装置、设备以及存储介质，该方法包括：获取目标无人机以及相邻无人机的状态信息，其中，状态信息包括飞行角度、飞行速度以及位置坐标；根据目标无人机和相邻无人机的状态信息，构建碰撞锥区域，并计算碰撞锥区域的边界值；根据目标无人机和相邻无人机的状态信息、边界值以及预设的运动模型，获取目标无人机与相邻无人机的冲突消解结果；根据冲突消解结果，控制目标无人机和相邻无人机进行避让操作，有效改善了基于飞行规则协调机制的盲目性，能够大幅消除大量无人机在局部环境中飞行存在的混乱场景，提高了空中交通效率。

公开(公告)号：CN118614925A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410706073.6

申请日：2024-06-03

申请人： 华南理工大学

发明人： 张亦灵 ,  顾正晖 ,  俞祝良 ,  宋皓楠 ,  张昊 ,  赵泽辰

IPC分类号： A61B5/16 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种基于改进时序卷积神经网络的情绪脑信号识别方法及系统，包括：利用电极帽采集情绪脑信号，并统计受试者在情绪维度上的自我评价分作为情绪脑信号的情绪标签；将采集到的带有情绪标签的情绪脑信号进行数据预处理，得到去除噪声的情绪脑信号，并将其划分为训练集和测试集；将训练集中的数据输入构建的改进时序卷积神经网络进行训练，利用变分推断和贝叶斯反向传播训练该改进时序卷积神经网络的参数，得到一个训练好的性能最优的改进时序卷积神经网络；调用训练好的改进时序卷积神经网络，对测试集中的数据进行识别，得到情绪脑信号分类结果。本发明可有效实现情绪脑信号的精准识别，具有准确率高、鲁棒性强、时间复杂度低等优点。

公开(公告)号：CN116548935A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310441323.3

申请日：2023-04-23

申请人： 华南理工大学

发明人： 李嘉宝 ,  俞祝良

IPC分类号： A61B5/0205 ,  A61B5/346 ,  A61B5/366 ,  A61B5/28 ,  A61B5/00 ,  A61B5/021

摘要： 本发明公开了一种基于柔性有机光探测器和深度学习算法的血压测量系统，包括数据采集模块、数据处理模块和血压计算模块，所述数据采集模块用于采集生理信号数据，并传输到数据处理模块；所述数据处理模块对数据预处理后，传输至信号质量分析模块评估预处理后信号的质量，将评估后的信号传输至血压计算模块计算血压值。本发明基于人体的PPG信号和ECG信号，可以实现对血压值的连续监测，反映人体的血液循环情况，ECG信号则反映了心脏的电活动情况，本发明需要在手腕部位或者其他合适测量的身体部位佩戴柔性的有机光探测器以及佩戴几个测量ECG信号的电极，使用体验更为舒适，适宜用于连续、无创、无袖带地监测人体的血压值。

公开(公告)号：CN113313680B

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202110563360.2

申请日：2021-05-24

申请人： 华南理工大学

发明人： 覃杰 ,  韩楚 ,  陈鑫 ,  俞祝良 ,  刘再毅 ,  梁长虹

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06V10/762 ,  G16H50/20 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开了一种结直肠癌病理图像预后辅助预测方法及系统，该方法包括以下步骤：背景分离步骤：划分为背景区域和组织区域；图像小块分割步骤：根据预设像素大小对组织区域进行分割图像小块；深度特征提取步骤：基于结直肠癌存活时间预测模型的卷积层和池化层对分割后的图像小块进行特征的提取得到图像小块特征，经过卷积层处理后对图像小块编码成一维数组形式；聚类步骤：基于K‑means聚类对图像小块特征进行聚类，划分肿瘤上皮组织、间质、粘液、正常组织和坏死部分；风险划分步骤：划分风险范围。本发明通过K‑means聚类对整张病理图像的图像小块进行自动分类后再选择不同类型的图像小块共同训练，使得对结直肠癌病人预后的患者存活时间预测更精确。