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公开(公告)号：CN119718067A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410904834.9
申请日：2024-07-08
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: G06F3/01 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06N7/01
Abstract: 本公开是关于一种基于贝叶斯估计的脑‑机接口在线模型更新方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：建立基于在线更新框架的分类模型，并进行训练，基于分类模型生成验证集样本对应的验证集决策值；基于验证集样本的真实标签，对各类别的验证集决策值进行高斯拟合，计算生成验证集样本的类条件概率；对测试决策值进行后验概率计算，生成测试集样本预测为各类别的后验概率；将测试集样本预测为各类别的后验概率作为样本权重，与已有的训练样本组合，对分类模型进行重训练，完成基于贝叶斯估计的脑‑机接口在线模型更新。本公开可以解决长时使用过程中数据分布变化导致的脑机系统性能变差的问题，提升脑机系统的实用性。
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公开(公告)号：CN114859782B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210435520.X
申请日：2022-04-24
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: G05B19/042
Abstract: 本公开是关于一种基于脑电和摇杆控制的无人机控制方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法利用无人机的API接口，通过摇杆发送控制指令模拟遥控器对无人机的控制，通过采集与分析操控人员的脑电信号并使用增强现实眼镜配合脑电信号诱发的方式，发送定量控制无人机姿态的指令，使单一操控人员同时具备大范围快速控制和精细化定量控制四旋翼无人机的能力，大幅度提升操控人员与四旋翼无人机的交互效率。
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公开(公告)号：CN117679045A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311537363.4
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: A61B5/372
Abstract: 本公开是关于一种基于时频空多维度脑网络特征的脑力疲劳评估方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法利用脑电的高时间分辨率，使用微状态分析的方法对大脑地形图进行聚类分析划分MMN过程中大脑的多个状态。鉴于脑电数据具有较差的空间分辨率，在构建脑网络前，将采集到的信息混叠的头皮脑电信号通过溯源的方式，将信息回溯至大脑皮层所在的源水平空间，同时将大脑脑区的空间信息整合入我们使用的脑电信号中。在构建脑功能网络时采用衡量频域特征的方法，通过衡量两两脑区间的频域特征关联性来构建脑网络，构建了融合时频空多维度的特征信息来刻画脑力疲劳的脑网络。本公开可以提高对人的大脑疲劳状态的准确评估，为脑力疲劳的评估提供客观指标。
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公开(公告)号：CN117100279A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310589754.4
申请日：2023-05-23
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明公开了一种适用于电磁环境的柔性皮层电极阵列及其制备方法，包括电极具备抗电磁干扰性能；基底层，为与脑组织杨氏模量接近的、具有生物相容性的柔性材料；所述基底层包括微沟道；绝缘层，与基底层材料保持一致性，形成于所述基底层上；所述绝缘层包括与所述微沟道连通的结构；导电层，为非金属的、具有导电性的导电离子和高分子聚合物；所述导电层填充于所述基底层与绝缘层的沟道中，形成包括电极阵列、引线和焊盘。本发明通过非金属的导电离子和高分子聚合物离子导电代替传统金属电极的电子导电，可有效解决金属电极在电磁环境下受电磁干扰影响大，电极失效无法采集脑电信号的问题。
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公开(公告)号：CN110786852B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911037210.7
申请日：2019-10-29
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明公开了一种干湿通用型脑电传感电极，包括外壳和感应触头，所述感应触头包括触头壳体、第一电极和第二电极，所述第一电极和所述第二电极设置在所述触头壳体上，所述触头壳体设置在所述外壳上；所述外壳和所述触头壳体上配合形成有引导导电介质的导流通道；所述导电介质能够经由所述导流通道引流至所述第一电极与头皮之间和/或所述第二电极与头皮之间。本发明的干湿通用型脑电传感电极可以根据实际情况作为干电极、半干电极或湿电极使用，能够适用于不同的应用场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109078262B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201810926547.2
申请日：2018-08-15
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于外周神经电刺激的MI‑BCI训练方法，属于脑机接口技术领域，解决了现有技术中MI‑BCI分类正确率差的问题。本发明公开的基于外周神经电刺激的MI‑BCI训练方法，是一种新型的MI‑BCI训练方法，通过对人体外周神经进行特定频率的电刺激，从而改善大脑皮层相应功能区的活性，进而提高大脑皮层对使用相关功能区的想象能力，有助于快速提升MI‑BCI分类正确率，为推进MI‑BCI的实际应用做出贡献。
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公开(公告)号：CN114998641A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210455607.3
申请日：2022-04-24
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V40/18 , G06F3/01 , G06K9/00
Abstract: 本公开是关于一种基于脑洞和眼动特征的图像三分类解码方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：基于解码模型训练的脑电样本数据构建脑电时‑空特征提取模型、脑电频域特征提取模型并提取脑电时‑空特征、脑电频域特征；基于眼动信号样本数据构建眼动时域特征提取模型并提取时域特征，基于脑电时‑空特征、脑电频域特征、时域特征构建脑电与眼动特征的分类模型，实现基于脑洞和眼动特征的图像三分类解码。本公开充分利用脑电与眼动双模态脑信息数据的协同优势，提取双模态脑信息的时‑空‑频联合特征，提高了基于快速序列视觉呈现脑机接口的图像三分类解码效率，推动了脑机接口在小样本图像目标快速检索及脑机智能的融合。
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公开(公告)号：CN114997214A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210484462.X
申请日：2022-05-06
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本公开是关于一种残差密集网络故障诊断方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法将原始信号、包络谱转换及离散余弦S变换的结果组成包含了时域、频域和时频域的多域信息的多通道信号，然后输入到残差密集模型中进行深度学习，更好的挖掘隐藏的故障信息；考虑到随着网络深度的增加，特征数量的增多，不同特征对信息的传递也存在差异，本发明提出将学习到的特征进行注意力机制分配，实现特征的差异性划分，最后再利用softmax进行故障识别。本公开可以提取较为全面的故障特征，较传统方法具有更好的故障识别效果。
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公开(公告)号：CN113742886A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110714561.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明公开了基于拟合度的PCA建模评估方法、装置及电子设备，该方法包括根据训练数据确定建立的模型涉及到的各个变量的最小变化间隔；将PCA模型对应的超椭球体离散化成一系列大小相等的网格；计算训练数据与PCA模型之间的拟合度指标；将计算所述拟合度指标与预设阈值进行比较；根据比较结果评估所建PCA模型的效果。本发明通过将PCA模型对应的超椭球体离散化为一系列大小相等的网格，并计算训练数据与超椭球体之间的拟合度指标，然后将它与预设阈值进行比较，避免了肉眼识别的方法无法解决变量的维度过大的问题，更能适应多变量模型建模效果定量评估的任务需求。
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公开(公告)号：CN112043265A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010469364.X
申请日：2020-05-28
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: A61B5/0478
Abstract: 本申请揭示了一种电极头戴稳定装置，该装置包括可单独拆卸安装的枕区主体、前额电组件、顶区组件和耳电组件；顶区组件与枕区主体相连，耳电组件安装于枕区主体的侧边，前额电组件通过弹性带安装于枕区主体的前端；前额电组件中设置有用于安装前额电极的前额电极安装孔，顶区组件中设置有用于安装顶区电极的顶区电极安装孔，耳电组件中设置有用于安装耳电极的耳电极安装孔。本申请通过将电极头戴稳定装置的各部分均设置为可以单独拆卸式，且在枕区主体、前额电组件、顶区组件和耳电组件上均设置有用于安装电极的电极安装孔，满足了接口多类型电极安装的应用要求；通过各部分的组合安装，便于采用非软性材料制成，佩戴整理方便。
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