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公开(公告)号：CN114548262A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210155757.2
申请日：2022-02-21
申请人： 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
摘要： 本申请提供了一种情感计算中多模态生理信号的特征级融合方法，用于对生理信号实现更好地融合。方法包括：处理设备获取原始数据S(m)；处理设备针对原始数据S(m)中的每个模态的特点，分别进行预处理和特征提取，得到特征向量X(m)；处理设备对于特征向量X(m)中的第m个模态，计算对应的核矩阵并进行核矩阵嵌入，得到多核嵌入向量E(m)；处理设备将多核嵌入向量E(m)视为样本，在可再生核希尔伯特空间RKHS中表示，利用多核嵌入向量E(m)和样本标签，计算每个模态的可分性判据赋予第i个模态一个加权系数，值为则有γ＝(γ1，γ2，...，γP)T，其系数大小反映了对应模态的重要程度，加权融合得到集成向量E；处理设备通过集成向量E及其对应的情感标签Y训练初始模型，得到情感识别模型。
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公开(公告)号：CN114548262B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202210155757.2
申请日：2022-02-21
申请人： 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06N3/08 , G06N20/10 , A61B5/369 , A61B5/16 , G06N3/0464 , G06N3/0455
摘要： 本申请提供了一种情感计算中多模态生理信号的特征级融合方法，用于对生理信号实现更好地融合。方法包括：处理设备获取原始数据S(m)；处理设备针对原始数据S(m)中的每个模态的特点，分别进行预处理和特征提取，得到特征向量X(m)；处理设备对于特征向量X(m)中的第m个模态，计算对应的核矩阵并进行核矩阵嵌入，得到多核嵌入向量E(m)；处理设备将多核嵌入向量E(m)视为样本，在可再生核希尔伯特空间RKHS中表示，利用多核嵌入向量E(m)和样本标签，计算每个模态的可分性判据#imgabs0#赋予第i个模态一个加权系数，值为#imgabs1#则有γ＝(γ1，γ2，...，γP)T，其系数大小反映了对应模态的重要程度，加权融合得到集成向量E；处理设备通过集成向量E及其对应的情感标签Y训练初始模型，得到情感识别模型。
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公开(公告)号：CN114154625A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111510276.0
申请日：2021-12-10
申请人： 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
摘要： 一种多任务门控模糊神经网络算法及存储介质，所述算法包括步骤：构建主网络和门控网络；获取传感器数据；获取模糊规则；计算主网络隶属度和门控网络隶属度；计算主网络触发强度和门控网络触发强度；计算主网络归一化触发强度和门控网络归一化触发强度；根据所述模糊规则和所述主网络归一化触发强度计算规则输出；根据所述门控网络归一化触发强度计算门控网络输出；根据所述门控网络输出和所述规则输出计算门控加权输出；根据所述门控加权输出计算任务分类结果输出；获取目标函数；使用所述目标函数对所述任务分类结果输出进行优化。本申请能够融合多模态传感器信息，并直接同时识别多种人体下肢运动意图，相比于其它方法更为简单高效。
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公开(公告)号：CN114757339A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210403855.3
申请日：2022-04-18
申请人： 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
摘要： 本申请实施例公开了一种基于人肢体协同规律的髋关节轨迹生成方法及相关设备。方法包括：获取目标用户预测时刻提前时长之前的肩膀角度以及肩膀角速度；将肩膀角度以及肩膀角速度输入预设的训练后的LS下肢髋关节轨迹生成模型进行髋关节角度计算，得到预测时刻的髋关节预测角度；将髋关节预测角度及提前时长之前的肩膀角度和肩膀角速度输入训练后的LSTM髋关节轨迹校正模型，得到预测时刻的髋关节实际角度与髋关节预测角度的误差估计值；根据误差估计值对髋关节预测角度进行矫正处理，得到预测时刻的矫正后的髋关节角度；根据多个不同预测时刻的矫正后的髋关节角度确定校正后的髋关节轨迹。本方案不仅提前对下肢髋关节的运动轨迹进行了预测，还降低下肢外骨骼机器运动轨迹的误差。
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