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公开(公告)号：CN109567830B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201811276895.6
申请日：2018-10-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于神经响应的人格测量方法及系统，其中，所提供的方法包括：向受测者播放预设的素材库中的人格测试素材，并接收所述受测者的脑电信号；提取脑电信号中的响应特征构建响应特征向量；将响应特征向量输入到预设的人格特质回归模型中，通过人格特质回归模型计算所述受测者的人格特质指标；其中，所述响应特征为所述受测者在观测到预设的人格测试素材后在预设的时间范围内所述受测者的与人格相关脑电成分的平均值。本发明实施例提供的方法，利用特定素材诱发受测者的人格特质相关认知状态，并记录这一过程的脑电信号，进而根据脑电信号判断受测者的人格特质，基于客观的脑电数据，可以对人格特质进行更加准确、真实的评估。
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公开(公告)号：CN110652294B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201910870979.0
申请日：2019-09-16
Applicant: 清华大学
IPC: A61B5/0484
Abstract: 本发明提供一种基于脑电信号的创造力人格特质测量方法及装置，方法包括：对自然语言素材的文本进行词汇切分，并获取切分的每个词汇在所述文本的上下文中的出现概率；获取受测者在听到所述自然语言素材的音频时的脑电信号，并对所述脑电信号进行切分，获取每个词汇对应的脑电响应片段；根据每个词汇的出现概率和每个词汇对应的脑电响应片段，获取所述出现概率的冲击响应函数；根据所述冲击响应函数，基于预先训练好的创造力人格特质预测模型获取所述受测者的创造力人格特质测试得分。本发明实现对创造力人格特质的自动测量，不易受外界因素影响，且测量更加准确。
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公开(公告)号：CN104463710B
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201410791467.2
申请日：2014-12-19
Applicant: 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 清华大学 , 国家电网公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种考虑工业城市负荷特性的分区供电方法，属于电力系统规划和可靠性评估技术领域。技术方案：形成典型分区电网结构可靠性集合，对各片区进行可靠性快速评估；找出短路电流越限点，根据短路电流分布和解环分区决策函数，制定分区方案；对于满足短路电流水平要求的方案，进行安全稳定评估和可靠性评估，求出可靠性‑短路电流目标函数的最优解；根据各分区的工业负荷水平，提高薄弱分区可靠性，并输出最终的分区方案。本发明通过典型分区结构，建立分区供电方案的可靠性快速评估模型，并分析工业负荷对各分区可靠性的影响，根据可靠性水平提出相应的提升措施，可应用在工业城市分区方案中，并且该评估及优化方法具有普遍适用性。
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公开(公告)号：CN104657583A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201410750946.X
申请日：2014-12-10
Applicant: 清华大学 , 国网冀北电力有限公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网公司
Inventor： 鲁宗相 , 乔颖 , 杜延菱 , 蓝海波 , 李群炬 , 王非 , 李海波 , 桑天松 , 刘海涛 , 王哲 , 赵峰 , 王丰 , 刘苗 , 吴涛 , 姬志刚 , 张征 , 郗渊博
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种用于黑启动的区域电网多断面动态可靠性评估方法，该方法包括：输入待评估的区域电网相关基础数据库，包括具体的黑启动方案、电网结构数据和元件可靠性参数等；计算当前时间断面的潮流结果，并以计算的结果修正元件可靠性数据；计算关键可靠性指标切负荷概率LOLP、切负荷持续时间LOLE及切负荷频率LOLF；对上述各步骤重复执行N次，得到区域电网各断面的可靠性评估结果，其中N为时间断面数量。
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公开(公告)号：CN104463710A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410791467.2
申请日：2014-12-19
Applicant: 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 清华大学 , 国家电网公司
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种考虑工业城市负荷特性的分区供电方法，属于电力系统规划和可靠性评估技术领域。技术方案：形成典型分区电网结构可靠性集合，对各片区进行可靠性快速评估；找出短路电流越限点，根据短路电流分布和解环分区决策函数，制定分区方案；对于满足短路电流水平要求的方案，进行安全稳定评估和可靠性评估，求出可靠性-短路电流目标函数的最优解；根据各分区的工业负荷水平，提高薄弱分区可靠性，并输出最终的分区方案。本发明通过典型分区结构，建立分区供电方案的可靠性快速评估模型，并分析工业负荷对各分区可靠性的影响，根据可靠性水平提出相应的提升措施，可应用在工业城市分区方案中，并且该评估及优化方法具有普遍适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109567830A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811276895.6
申请日：2018-10-30
Applicant: 清华大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/0476
Abstract: 本发明实施例提供一种基于神经响应的人格测量方法及系统，其中，所提供的方法包括：向受测者播放预设的素材库中的人格测试素材，并接收所述受测者的脑电信号；提取脑电信号中的响应特征构建响应特征向量；将响应特征向量输入到预设的人格特质回归模型中，通过人格特质回归模型计算所述受测者的人格特质指标；其中，所述响应特征为所述受测者在观测到预设的人格测试素材后在预设的时间范围内所述受测者的与人格相关脑电成分的平均值。本发明实施例提供的方法，利用特定素材诱发受测者的人格特质相关认知状态，并记录这一过程的脑电信号，进而根据脑电信号判断受测者的人格特质，基于客观的脑电数据，可以对人格特质进行更加准确、真实的评估。
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公开(公告)号：CN110652294A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910870979.0
申请日：2019-09-16
Applicant: 清华大学
IPC: A61B5/0484
Abstract: 本发明提供一种基于脑电信号的创造力人格特质测量方法及装置，方法包括：对自然语言素材的文本进行词汇切分，并获取切分的每个词汇在所述文本的上下文中的出现概率；获取受测者在听到所述自然语言素材的音频时的脑电信号，并对所述脑电信号进行切分，获取每个词汇对应的脑电响应片段；根据每个词汇的出现概率和每个词汇对应的脑电响应片段，获取所述出现概率的冲击响应函数；根据所述冲击响应函数，基于预先训练好的创造力人格特质预测模型获取所述受测者的创造力人格特质测试得分。本发明实现对创造力人格特质的自动测量，不易受外界因素影响，且测量更加准确。
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公开(公告)号：CN107348962B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201710405323.2
申请日：2017-06-01
Applicant: 清华大学
IPC: A61B5/16
Abstract: 本发明实施例提供一种基于脑机接口技术的人格特质测量方法及设备。所述方法包括：获取被测者在观看诱发素材时产生的脑电数据；对所述脑电数据进行电位分析，获得电位响应参数；根据所述电位响应参数，利用人格特质测量模型获得所述被测者对应的人格特质指标。所述设备用于执行所述方法。本发明实施例通过获取被测者在观看诱发素材时产生的脑电数据，并对脑电数据进行电位信息，获得电位响应参数，根据电位响应参数利用人格特质测量模型获得人格特质指标，对被测者人格特质进行了客观的测量，提高了测量的准确性。
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公开(公告)号：CN115510907A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211182344.X
申请日：2022-09-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种脑电信号分类方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：获取目标对象在预设诱发环境中观看诱发素材时所产生的目标原始脑电信号；将目标原始脑电信号输入由目标编码器和预测器组成的脑电信号分类模型中进行信号分类，得到脑电信号分类模型输出的信号分类结果；信号分类结果包括异常或正常。采用本方法能够解决当前相关领域数据集较小，难以应用深度学习方法的问题；在少量样本集上即可进行相对准确且避免过拟合的训练，使得模型学习到更准确的脑电信号的特征，扩展脑电信号的应用并充分利用脑电信号；对作为个体的目标对象进行脑电信号的获取与分类，实现对被检测个体对象的脑电信号准确的识别和分类。
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公开(公告)号：CN104657583B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201410750946.X
申请日：2014-12-10
Applicant: 清华大学 , 国网冀北电力有限公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网公司
Inventor： 鲁宗相 , 乔颖 , 杜延菱 , 蓝海波 , 李群炬 , 王非 , 李海波 , 桑天松 , 刘海涛 , 王哲 , 赵峰 , 王丰 , 刘苗 , 吴涛 , 姬志刚 , 张征 , 郗渊博
Abstract: 本发明涉及一种用于黑启动的区域电网多断面动态可靠性评估方法，该方法包括：输入待评估的区域电网相关基础数据库，包括具体的黑启动方案、电网结构数据和元件可靠性参数等；计算当前时间断面的潮流结果，并以计算的结果修正元件可靠性数据；计算关键可靠性指标切负荷概率LOLP、切负荷持续时间LOLE及切负荷频率LOLF；对上述各步骤重复执行N次，得到区域电网各断面的可靠性评估结果，其中N为时间断面数量。
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