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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108665001B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201810446859.3
申请日：2018-05-10
Applicant: 河南工程学院
Abstract: 本发明涉及一种基于深度置信网络的跨被试空闲态检测方法，意在解决异步BCI系统中跨被试运动想象脑电信号的空闲态难以准确、快速检测的问题；通过对多个目标被试会话数据的采集构成跨被试训练集，定义各类检测状态后经由训练过程获取高维样本，利用共空间模式方法和功率谱特征特征映射方法得到最终的样本特征；利用深度置信网络作为分类器模型，将样本特征作为输入，配置合理参数，训练深度神经网络，根据最终的网络模型针对待测数据实施分类检测，准确识别脑电信号的空闲态。
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公开(公告)号：CN111131028B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201910985081.8
申请日：2019-10-16
Applicant: 河南工程学院
IPC: H04L12/715 , H04L12/703 , H04L12/721 , H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于度约束最小生成树的域间路由恢复方法，将遭受BGP‑LDoS攻击后的域间路由系统表示为生成森林，利用基础迁移算法、复杂迁移算法、单树森林修正算法、FT关键节点选择算法和CT关键节点选择等算法，在满足既定度约束的条件下构建基于度约束最小生成树的域间路由恢复拓扑；同时，在面向度约束最小生成树的创建过程中，能够记录拓扑生成时的节点迁移信息；恢复拓扑建立的过程中能够有效控制节点度的聚合，避免生成具有过高度数节点，有效降低拓扑生成过程的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN108596252A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810378383.4
申请日：2018-04-25
Applicant: 河南工程学院
Abstract: 本发明涉及一种基于复杂气象大数据的户外通信设施故障预测分析方法，针对通信服务运营商网络中心的户外设施或站点故障告警事件具有离散型、实时性等特点，难以提前预测恶劣气候带来的故障影响，通过对目标地理范围实施区域细分，提取区域内通信设施的全部历史故障信息，随机提取区域内通信设施的部分非故障运行信息，将故障与非故障信息整合之后从网络数据源获取对应的复杂气象指标数据，据此建立针对目标区域的基于支持向量机的通信设施故障预测模型；本发明能够较为精准的完成针对某一区域的通信设施故障发生预测，为通信网络管理者保障更为充分的应急准备。
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公开(公告)号：CN111131028A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201910985081.8
申请日：2019-10-16
Applicant: 河南工程学院
IPC: H04L12/715 , H04L12/703 , H04L12/721 , H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于度约束最小生成树的域间路由恢复方法，将遭受BGP-LDoS攻击后的域间路由系统表示为生成森林，利用基础迁移算法、复杂迁移算法、单树森林修正算法、FT关键节点选择算法和CT关键节点选择等算法，在满足既定度约束的条件下构建基于度约束最小生成树的域间路由恢复拓扑；同时，在面向度约束最小生成树的创建过程中，能够记录拓扑生成时的节点迁移信息；恢复拓扑建立的过程中能够有效控制节点度的聚合，避免生成具有过高度数节点，有效降低拓扑生成过程的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN108665001A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810446859.3
申请日：2018-05-10
Applicant: 河南工程学院
Abstract: 本发明涉及一种基于深度置信网络的跨被试空闲态检测方法，意在解决异步BCI系统中跨被试运动想象脑电信号的空闲态难以准确、快速检测的问题；通过对多个目标被试会话数据的采集构成跨被试训练集，定义各类检测状态后经由训练过程获取高维样本，利用共空间模式方法和功率谱特征特征映射方法得到最终的样本特征；利用深度置信网络作为分类器模型，将样本特征作为输入，配置合理参数，训练深度神经网络，根据最终的网络模型针对待测数据实施分类检测，准确识别脑电信号的空闲态。
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