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公开(公告)号：CN113536882A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110252049.6
申请日：2021-03-08
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种多类运动想象脑电信号特征提取及分类方法，首先使用脑电采集设备采集多导联运动想象脑电信号，利用巴特沃斯滤波器和共平均参考对脑电信号进行预处理；然后采用局部均值分解算法将预处理后的信号分解为一系列PF分量，并根据云理论的熵和超熵两个特征参数选取有效PF分量；随后将各导联的有效PF分量依次排列，构成新的信号矩阵，进而通过共空间模式提取脑电信号特征；最后将特征向量输入多目标灰狼优化的孪生支持向量机，完成对多类运动想象脑电信号的识别。本发明的方法提高了多类运动想象脑电信号的识别准确率。
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公开(公告)号：CN113158793A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110277757.5
申请日：2021-03-15
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的多类运动想象脑电信号识别方法，该方法将基于时域、频域、空域的多域特征提取及融合方法引入到多类运动想象脑电信号分类识别研究领域中，实现多类运动想象脑电信号的识别。对预处理后的脑电信号分别采用AR模型法、变分模态分解－双谱分析法以及共空间模式分析法提取脑电信号在时域、频域以及空间域内的特征，构造联合多特征向量；通过提取贡献率大于85%的主元，生成融合特征，达到特征降维的目的；实现测试数据的实时识别。本发明方法克服了传统单域特征提取算法信息描述不足，多域特征联合特征维数高等问题，有效地提升了针对多类运动想象脑电信号的识别准确率。
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公开(公告)号：CN105260973A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510798894.8
申请日：2015-11-19
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06Q50/22
Abstract: 一种基于大数据和互联网的老年健康监护系统，其特点是，老年人使用的计算机内置的APP、手机内置的APP、且佩戴信息采集手环分别与急救报警APP、健康评估平台和养生信息推送平台信号连接，急救报警APP通过大数据库分别与健康评估平台和养生信息推送平台信号连接，急救报警APP将急救信息、GPS定位、预警信息送给医疗中心终端计算机和家人手机APP；老年人通过信息采集手环与健康评估平台信号连接，结合个人数据库、与个人数据库信号连接的大数据库，从同类人群信息统计和用户自身历史数据的对比两方面进行疾病报警和病情预警；利用个人数据库、大数据库传送信号至养生信息推送平台，为老年人提供健康监护建议。
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公开(公告)号：CN113925269A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111203841.9
申请日：2021-10-15
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明涉及拐杖出药技术领域，且公开了一种装载出药装置的拐杖及控制方法，包括拐杖主杆、设置于拐杖主杆外表面的药盒，以及设置于药盒内部的出药装置，所述药盒包括左壳体、设置于左壳体外表面的右壳体，以及设置于左壳体与右壳体内部的取药装置，所述拐杖主杆包括手柄、设置于手柄内部的V型弹片、设置于手柄底部的支撑杆，以及加工在支撑杆外表面的安装孔，其中安装孔的数量不少于六个，所述左壳体包括第一连接杆、加工在左壳体外表面的充电口。该装载出药装置的拐杖及控制方法，通过左壳体与右壳体均设置在拐杖主杆的外表面，能够将药盒和拐杖结合，既可提供辅助行走功能，也解决老人外出忘记携带医药以及不能按时服药的问题。
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公开(公告)号：CN111489102A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010348477.4
申请日：2020-04-28
Applicant: 吉林科创电力有限公司 , 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于条件风险价值模型的配电网电压安全性评估方法，涉及配电网技术，包括以下步骤：S1，条件风险价值的计算；S2，电压波动条件风险价值的风险分析；S3，电压波动条件风险价值的风险指数分析；S4，分别计算分布式电源发电功率和电动汽车充放电功率的特殊函数的估计值，进而计算电压风险以及配电网运行电压风险指数。本发明的方法分别在配电网系统正常运行和预期故障线路两种情况下对电压安全性的条件风险价值模型的风险值进行了计算，验证了该模型的可行性和适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114726642B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202210441872.6
申请日：2022-04-26
Applicant: 东北电力大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/142 , H04L41/22 , H02J13/00
Abstract: 本发明涉及电力系统信息安全领域，具体涉及一种基于电力监控系统网络威胁的量化系统，包括：告警日志信息采集模块，用于获取电力监控系统采集的告警日志信息，并根据获取到的告警日志信息绘制网络威胁攻击路径；脚本配置模块，用于为每一种网络威胁攻击路径配置对应的网络威胁行为模拟脚本；攻击特征提取模块，用于提取所述网络危险行为模拟脚本中内载的攻击行为特征，并将所有的攻击行为特征串联起来作为增强特征；网络威胁量化模块，用于基于预设的攻击量化评估模型和所述增强特征实现网络危险的量化。本发明可以快速实现电力监控系统网络威胁的量化及可视化展示。
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公开(公告)号：CN113536882B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110252049.6
申请日：2021-03-08
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种多类运动想象脑电信号特征提取及分类方法，首先使用脑电采集设备采集多导联运动想象脑电信号，利用巴特沃斯滤波器和共平均参考对脑电信号进行预处理；然后采用局部均值分解算法将预处理后的信号分解为一系列PF分量，并根据云理论的熵和超熵两个特征参数选取有效PF分量；随后将各导联的有效PF分量依次排列，构成新的信号矩阵，进而通过共空间模式提取脑电信号特征；最后将特征向量输入多目标灰狼优化的孪生支持向量机，完成对多类运动想象脑电信号的识别。本发明的方法提高了多类运动想象脑电信号的识别准确率。
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公开(公告)号：CN107378641A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710729304.5
申请日：2017-08-23
Applicant: 东北电力大学
IPC: B23Q17/09
CPC classification number: B23Q17/0957 , B23Q17/0976
Abstract: 本发明涉及一种基于图像特征与LLTSA算法的刀具磨损状态监测方法，该方法将图像纹理特征提取技术引入到刀具磨损故障诊断领域中，结合“信号降噪”、“特征提取及优化”、“模式识别”三个流程，实现刀具磨损状态监测。首先通过声发射传感器采集刀具切削过程中的声发射信号，通过EEMD算法进行信号降噪处理；然后采用S变换对降噪信号进行时频分析，将时频图像转换为等高线灰度图，通过灰度共生矩阵算法提取图像纹理特征，再进一步采用散布矩阵与LLTSA算法对提取的特征向量进行维数约简及优化，获得融合特征向量；最后采用融合特征向量训练刀具磨损状态的离散隐马尔科夫模型，建立分类器，从而实现刀具磨损状态的自动监测与识别。
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公开(公告)号：CN113158793B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110277757.5
申请日：2021-03-15
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的多类运动想象脑电信号识别方法，该方法将基于时域、频域、空域的多域特征提取及融合方法引入到多类运动想象脑电信号分类识别研究领域中，实现多类运动想象脑电信号的识别。对预处理后的脑电信号分别采用AR模型法、变分模态分解－双谱分析法以及共空间模式分析法提取脑电信号在时域、频域以及空间域内的特征，构造联合多特征向量；通过提取贡献率大于85%的主元，生成融合特征，达到特征降维的目的；实现测试数据的实时识别。本发明方法克服了传统单域特征提取算法信息描述不足，多域特征联合特征维数高等问题，有效地提升了针对多类运动想象脑电信号的识别准确率。
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公开(公告)号：CN114726642A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210441872.6
申请日：2022-04-26
Applicant: 东北电力大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/142 , H04L41/22 , H02J13/00
Abstract: 本发明涉及电力系统信息安全领域，具体涉及一种基于电力监控系统网络威胁的量化系统，包括：告警日志信息采集模块，用于获取电力监控系统采集的告警日志信息，并根据获取到的告警日志信息绘制网络威胁攻击路径；脚本配置模块，用于为每一种网络威胁攻击路径配置对应的网络威胁行为模拟脚本；攻击特征提取模块，用于提取所述网络危险行为模拟脚本中内载的攻击行为特征，并将所有的攻击行为特征串联起来作为增强特征；网络威胁量化模块，用于基于预设的攻击量化评估模型和所述增强特征实现网络危险的量化。本发明可以快速实现电力监控系统网络威胁的量化及可视化展示。
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