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公开(公告)号：CN106571626A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610754033.4
申请日：2016-08-29
申请人： 上海交通大学
CPC分类号： Y02E60/76 , Y04S40/22 , H02J3/00 , G06F17/5036 , H02J2003/003 , H02J2003/007
摘要： 本发明涉及一种基于随机矩理论的电力系统认知方法，属于电网系统领域。一种基于随机矩理论的电力系统认知方法，包括以下步骤：1)对电网物理系统建立随机矩阵模型；2)对随机矩阵模型中数据行列进行标准处理；3)进行随机矩阵分析，得到统计指标；4)对电网物理系统的状态进行可视化多时空展示，从而实现电网运行状态的认知。本方法是电网运行数据驱动的异常检测方法，不依赖于电网的结构参数和机理模型，可便捷的通过设定统计参数兼顾决策的安全性、可靠性、快速性、和灵敏性性能指标。
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公开(公告)号：CN106356994A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610756617.5
申请日：2016-08-29
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明涉及一种基于电网PMU大数据的电网稳定性判别方法，属于电网大数据分析和电网稳定性分析两个领域。一种基于电网PMU大数据的电网稳定性判别方法，包括以下步骤：1)根据电网PMU数据利用随机矩阵进行建模；2)对电网PMU历史数据进行分析，建立PMU历史数据的分布上下界图；3)对电网PMU实时数据进行分析，建立PMU实时数据的特征值分布图；4)将PMU实时数据的特征值分布图和PMU历史数据的分布上下界图在同一界面上进行展示并比对，以判断电网是否稳定。本发明通过PMU历史数据、PMU实时数据等的统计特性，结合电网的需求，对电网的稳定进行认知，并可通过人机界面将其展示出来，方便电网运维管理者使用。
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公开(公告)号：CN110338760B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201910585116.9
申请日：2019-07-01
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明提供了一种基于脑电图频域数据的精神分裂症三分类方法，涉及精神分裂症辅助诊断分类领域。所述方法利用自发脑电技术，以在没有诱导的情况下获得受外界干扰较小的脑电图作为精神分裂症辅助诊断的数据来源，通过初始化数据处理后，将脑电图时域数据转换为频域数据，再对脑电图频域数据进行频段划分，将分段的数据分别作为矩阵处理，得到数量可控的LES特征，使用基于二次规划的频段权重分配算法得到分类效果最好的频域权重，利用支持向量机分类算法进行基于脑电图频域数据的精神分裂症的首阶段、健康阶段和临床高危综合征阶段的分类。通过本发明的实施，能够对精神分裂症进行科学而准确的分类，实现基于脑电图数据的精神分裂症辅助诊断。
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公开(公告)号：CN109671500A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201910140942.2
申请日：2019-02-26
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明提供了一种基于脑电图时域数据的精神分裂症辅助诊断分类方法，该方法利用自发脑电技术，在没有诱导的情况下获得受外界干扰较小的脑电图作为精神分裂症辅助诊断的数据来源。脑电图数据具有较高的时间分辨率特性，将脑电图的时域数据经过划分，类比计算机视觉中的图像数据格式，使用在图像识别领域占有主导地位的卷积神经网络，将其作为基础来实现一种包含加入权重值的改进CNN、线性L2-SVM分类器和分类结果投票器三个模块的分类算法，解决基于EEG时域数据的精神分裂症的首次发作阶段(First-Episode Schizophrenia，FES)和健康状态(Health Control，HC)二阶段分类问题，实现基于脑电图数据的精神分裂症辅助诊断。
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公开(公告)号：CN106356994B
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201610756617.5
申请日：2016-08-29
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明涉及一种基于电网PMU大数据的电网稳定性判别方法，属于电网大数据分析和电网稳定性分析两个领域。一种基于电网PMU大数据的电网稳定性判别方法，包括以下步骤：1)根据电网PMU数据利用随机矩阵进行建模；2)对电网PMU历史数据进行分析，建立PMU历史数据的分布上下界图；3)对电网PMU实时数据进行分析，建立PMU实时数据的特征值分布图；4)将PMU实时数据的特征值分布图和PMU历史数据的分布上下界图在同一界面上进行展示并比对，以判断电网是否稳定。本发明通过PMU历史数据、PMU实时数据等的统计特性，结合电网的需求，对电网的稳定进行认知，并可通过人机界面将其展示出来，方便电网运维管理者使用。
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公开(公告)号：CN102431604A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110353199.2
申请日：2011-11-09
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： B62D57/028
摘要： 具有双足步行与轮式移动互变功能的仿人机器人，包括：机器人本体，由驱动器和控制器组成，驱动器通过总线连接控制器，接受控制器输出的驱动控制信号；遥控设备通过无线通讯方式与机器人本体的控制器连接；测距传感器通过总线与机器人本体的控制器相连。本发明所提供的机器人，是仿人机器人与轮式机器人的结合，不仅可以遥控机器人改变当前形态，而且可以通过安装在机器人本体上的测距传感器，监测前方地形特征，根据地面环境和操作任务的需要，自主选择最佳的移动方式，提高机器人的环境适应性和工作效率。
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公开(公告)号：CN115083520A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210718641.5
申请日：2022-06-23
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明提供了一种基于DNA甲基化的基因点位筛选方法，所述方法包括：1)通过元学习获得基因点位筛选模型的初始化参数；2)基于步骤1)获得的初始化参数重新训练基因点位筛选模型。本发明所提供的方法能够缓解基因点位筛选模型训练时的过度拟合现象。
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公开(公告)号：CN110338760A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910585116.9
申请日：2019-07-01
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明提供了一种基于脑电图频域数据的精神分裂症三分类方法，涉及精神分裂症辅助诊断分类领域。所述方法利用自发脑电技术，以在没有诱导的情况下获得受外界干扰较小的脑电图作为精神分裂症辅助诊断的数据来源，通过初始化数据处理后，将脑电图时域数据转换为频域数据，再对脑电图频域数据进行频段划分，将分段的数据分别作为矩阵处理，得到数量可控的LES特征，使用基于二次规划的频段权重分配算法得到分类效果最好的频域权重，利用支持向量机分类算法进行基于脑电图频域数据的精神分裂症的首阶段、健康阶段和临床高危综合征阶段的分类。通过本发明的实施，能够对精神分裂症进行科学而准确的分类，实现基于脑电图数据的精神分裂症辅助诊断。
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