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公开(公告)号：CN115295143A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210716821.X
申请日：2022-06-23
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种睡眠呼吸暂停自动检测方法及装置，属于睡眠监测领域。所述方法采集睡眠时心电图信号，生成心跳间期时间序列；使用包含两个不同结构残差网络的双残差神经网络模型对所述心跳间期时间序列进行特征提取，转变为两个相同维度的心率间期特征，再进行特征融合，分别输入标签分类器及域分类器，根据结果优化双残差神经网络模型参数，再根据成熟的双残差神经网络模型及标签分类器，判断是否出现呼吸暂停。本发明使用双残差神经网络进行特征提取后，使用域分类器与梯度反转层对残差神经网络进行优化，使得残差神经网络提取的特征难以被域分类器判别其来源，即对于不同域的数据，残差神经网络能够提取出一致的特征，提高了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN115062692A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210606069.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种永磁同步电机状态量预测模型构建方法及状态量预测方法，用于解决现有技术中状态量监控不实时、不准确的问题。所述方法采集包括采样时刻驱动物理量和对应状态量的历史数据作为数据点；预处理后，计算每个数据点中的驱动物理量与状态量之间的相关性，构建第一驱动物理量集合；计算第一驱动物理量集合中驱动物理量两两之间的相关性，得到第二驱动物理量集合；再计算所有第二驱动物理量集合中的同一驱动物理量间的相关性，确定时间窗长度；再设置滑动窗口及步长，构建包含同时期信息输入量及历史期信息输入量及输出状态量的样本点，得到训练集和验证集；搭建状态量预测模型后进行训练和验证。本发明提高了状态量预测的实时性及准确性。
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公开(公告)号：CN115048958A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210648183.2
申请日：2022-06-08
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种情绪识别模型的构建方法、情绪识别方法及系统，属于情绪识别领域。所述模型构建方法先采集预定时间段内包含不同情绪的62导联脑电信号，去噪后滤除无效波段，再根据产生情绪的时间起止点，进行数据切分，保留起止点之间的有效脑电信号片段作为样本；基于时间近邻法提取第一正样本子集；在每个样本内提取五个波段的功率谱密度、计算微分熵特征，并构建节点特征表示，并基于节点特征表示提取第二正样本子集；再建立脑网络图，在每个样本内分别计算导联间两两之间的锁相值，并得到当前样本对应的脑网络图的邻接矩阵并构建拓扑结构特征表示，再提取第三正样本子集，取并集得到最终的正负样本集，训练后得到成熟的情绪识别模型。
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公开(公告)号：CN115048958B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210648183.2
申请日：2022-06-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G06F18/2134 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供了一种情绪识别模型的构建方法、情绪识别方法及系统，属于情绪识别领域。所述模型构建方法先采集预定时间段内包含不同情绪的62导联脑电信号，去噪后滤除无效波段，再根据产生情绪的时间起止点，进行数据切分，保留起止点之间的有效脑电信号片段作为样本；基于时间近邻法提取第一正样本子集；在每个样本内提取五个波段的功率谱密度、计算微分熵特征，并构建节点特征表示，并基于节点特征表示提取第二正样本子集；再建立脑网络图，在每个样本内分别计算导联间两两之间的锁相值，并得到当前样本对应的脑网络图的邻接矩阵并构建拓扑结构特征表示，再提取第三正样本子集，取并集得到最终的正负样本集，训练后得到成熟的情绪识别模型。
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公开(公告)号：CN115270609A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210807641.2
申请日：2022-07-09
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时频空分析的永磁同步电机状态智能预测方法和系统，属于永磁同步电机状态预测领域。所述方法首先提取电机物理量的全局时域信息，再提取局部时域和空间信息及频域信息，将所获得的信息进行融合后与输出物理量进行对应，构建永磁同步电机状态智能预测模型；基于历史数据对模型进行训练和测试后，得到成熟的永磁同步电机状态智能预测模型；再将待测试的输入物理量输入到成熟的永磁同步电机状态智能预测模型中，输出预测的输出物理量，进行电机状态的预测。本发明捕获了电机物理量本身的高频特性和混合周期性，动态捕获电机物理量间的非线性耦合关系，提高了状态预测精度、准确度，同时提高了对永磁同步电机状态预测的实时性。
