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公开(公告)号：CN108647614A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810404828.1
申请日：2018-04-28
IPC分类号： G06K9/00 , G06N3/04 , A61B5/0402
摘要： 本发明公开了一种心电图心拍分类识别方法及系统，该方法包括：步骤S1：对异常心电数据库中的心电图信号进行预处理；步骤S2：从异常心电数据库中选取经过预处理后的心电图信号，然后从选取的经过预处理后的心电图信号中抽取心拍，得到心拍样本集；步骤S3：从心拍样本集中随机选取一部分心拍作为训练样本集，剩余部分的心拍作为测试样本集；步骤S4：将训练样本集输入卷积神经网络模型中进行训练，实现心电图信号特征的提取，该卷积神经网络模型包括空间金字塔池化层；步骤S5：将提取得到的特征信息以及测试样本集输入卷积神经网络模型中，并采用分类器对卷积神经网络模型的输出结果进行分类。本发明可以提高心拍分类识别的准确率。
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公开(公告)号：CN110146812A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910401213.8
申请日：2019-05-15
申请人： 吉林大学珠海学院
摘要： 本发明公开一种基于特征节点增量式宽度学习的电机故障诊断方法，该方法采用特征节点增量式宽度学习方法来诊断感应电动机故障。特征节点增量式宽度学习（IBL）的结构简洁，可以有效地重新训练网络。本发明结合了特征提取（粒子群优化-变异模态分解和时域统计特征）、特征节点增量式宽度学习和非负矩阵分解来构成一个三相电动机的智能诊断方法。实验结果表明该方法在诊断三相电动机故障时优于其他算法。此外，通过非负矩阵分解(NMF)简化的IBL误差小、系统更稳定。
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公开(公告)号：CN110146812B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910401213.8
申请日：2019-05-15
申请人： 吉林大学珠海学院
摘要： 本发明公开一种基于特征节点增量式宽度学习的电机故障诊断方法，该方法采用特征节点增量式宽度学习方法来诊断感应电动机故障。特征节点增量式宽度学习（IBL）的结构简洁，可以有效地重新训练网络。本发明结合了特征提取（粒子群优化‑变异模态分解和时域统计特征）、特征节点增量式宽度学习和非负矩阵分解来构成一个三相电动机的智能诊断方法。实验结果表明该方法在诊断三相电动机故障时优于其他算法。此外，通过非负矩阵分解(NMF)简化的IBL误差小、系统更稳定。
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公开(公告)号：CN106847008A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710180516.2
申请日：2017-03-24
申请人： 吉林大学
IPC分类号： G09B23/12
CPC分类号： G09B23/12
摘要： 本发明公开了一种雷诺实验仪，旨在克服现有的实验装置耗水量大、外形容易受腐蚀、移动不灵活与有色液体污染实验导管的问题，其包括稳压溢流水槽、分液漏斗、实验导管、转子流量计、下方水槽、水泵、实验台、流量调节阀与温度计。稳压溢流水槽位于实验台顶端，温度计安装在稳压溢流水槽内，下方水槽安装在实验台的底端，水泵安装在下方水槽的左下角处；分液漏斗安装在稳压溢流水槽中槽底的槽底圆通孔中，并且分液漏斗下端排液管插入实验导管的上端管口中，实验导管下端与流量调节阀上端管路连接，流量调节阀下端采用第一段橡胶管与转子流量计下端连接，转子流量计的上端采用第二段橡胶管与下方水槽连接，水泵采用第三段橡胶管与稳压溢流水槽连接。
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公开(公告)号：CN109620211A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910093710.6
申请日：2019-01-30
申请人： 吉林大学珠海学院
IPC分类号： A61B5/0402 , A61B5/00 , G06K9/00 , G06K9/38 , G06N3/04
CPC分类号： A61B5/0402 , A61B5/7203 , A61B5/7253 , A61B5/7264 , G06K9/00516 , G06K9/38 , G06N3/0454
摘要： 本发明实施例公开了一种基于深度学习的智能化异常心电辅助诊断方法，该基于深度学习的智能化异常心电辅助诊断方法包括：预处理心电图信号，得到心电图信号中各心动周期的二值图像；采用深度卷积神经网络提取二值图像的深层次的隐式特征；通过分类器根据特征对心电图中的心拍进行分类。
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公开(公告)号：CN108960339A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810803150.4
申请日：2018-07-20
CPC分类号： G06K9/6267 , G01R31/34 , G06K9/6232 , G06K9/6256
摘要： 本发明公开一种基于宽度学习的电动汽车感应电动机故障诊断方法。该方法采用增量式宽度学习方法（IBL）来诊断感应电动机故障，增量式宽度学习（IBL）的结构简洁，可以有效地训练和重新训练网络。本发明结合了特征提取(经验模态分解和样本熵)、增量式宽度学习和奇异值分解来构成一个电动汽车感应电动机智能诊断方法。实验结果表明该方法在诊断电动汽车感应电动机故障时优于其他算法。此外，通过奇异值分解(SVD)简化的IBL比之前的IBL误差小、系统更稳定。
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公开(公告)号：CN206649792U
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201720292211.6
申请日：2017-03-24
申请人： 吉林大学
IPC分类号： G09B23/12
摘要： 本实用新型公开了一种雷诺实验仪，为克服现有的实验装置耗水量大、外形容易受腐蚀、移动不灵活与有色液体污染实验导管的问题，其包括稳压溢流水槽、分液漏斗、实验导管、转子流量计、下方水槽、水泵、实验台、流量调节阀与温度计。稳压溢流水槽位于实验台顶端，温度计安装在稳压溢流水槽内，下方水槽安装在实验台的底端，水泵安装在下方水槽的左下角；分液漏斗安装在稳压溢流水槽中槽底的槽底圆通孔中，并且分液漏斗下端排液管插入实验导管的上端管口中，实验导管下端与流量调节阀上端管路连接，流量调节阀下端采用第一段橡胶管与转子流量计下端连接，转子流量计的上端采用第二段橡胶管与下方水槽连接，水泵采用第三段橡胶管与稳压溢流水槽连接。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN206388405U
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201620687811.8
申请日：2016-07-04
申请人： 吉林大学
IPC分类号： G09B23/18
摘要： 本实用新型涉及一种数显式平板电容器原理演示装置，由底座(12)、固定在底座(12)上的螺旋测微器I(1)、螺旋测微器II(2)、固定介质的支架I(5)、支架II(6)，金属极板I(3)、金属极板II(4)以及云母介质(13)构成实验区；由陶瓷介质(14)和聚苯乙烯介质(15)构成测试介质组；多组按键测试I(19)、测试II(20)、测试III(21)、清零(22)、电源(23)、复位(24)组成的按键电路(31)，由数码管I(16)、数码管II(17)、数码管III(18)构成的显示电路(33)，电容转换器(28)，放大电路(29)，A/D转换器(30)，单片机电路(32)，复位电路(34)构成仪表箱(25)所组成，装置能够测量出不同情况下电容器两端的电容值，并同时显示在数码管上用于对比。
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