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公开(公告)号：CN112336353A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011214299.2
申请日：2020-11-04
申请人： 西安科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于舒尔特方格与LSTM的多级注意力分级方法，包括步骤：一、获取有效注意力样本数据；二、有效注意力样本数据的预处理；三、均值化预处理后的有效注意力样本数据的去噪；四、构建注意力样本数据库；五、LSTM深度神经网络的训练；六、多级注意力的分级。本发明构建舒尔特方格的注意力采集范式，量化检验指标，提升数据客观性，采用原始脑波数据，保证数据完整性，训练LSTM深度神经网络分级模型，对注意力进行多级分级，预留注意力测试样本数据集合验证注意力等级分级效果，完全可以表征不同注意力水平，保留脑电信号的时序信号的特征提取，极大提高识别准确率。
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公开(公告)号：CN113657526A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110970027.3
申请日：2021-08-23
申请人： 西安科技大学
摘要： 本发明公开了一种多分类ERT流型识别方法，包括步骤：一、构建多分类ERT流型仿真模型；二、获取测量电压；三、测量电压的数据处理；四、构建数据库；五、CNN卷积神经网络的训练及测试；六、多分类ERT流型识别。本发明利用电极系统采集测量电压，将一维电压数据信息转变为二维点阵信息，在此基础上进行时域到频域转换，保证原始数据完整性的同时增强数据特征，采用时域和频域双通道样本，提高算法识别不同尺度样本的鲁棒性，构建多流型分类ERT电压图像数据库，增加多组易混淆流型类别，完成较高难度识别任务，选用卷积神经网络进行ERT流型识别方，在识别易混淆流型时具有优越性。
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公开(公告)号：CN117664384A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311359732.5
申请日：2023-10-19
申请人： 西安科技大学
IPC分类号： G01K11/06 , G06T3/4053
摘要： 本发明公开了一种含冰粒充填料浆内部温度检测装置及方法，装置包括传感器单元、数据采集处理单元和图像重建单元，传感器单元包括用于放置含冰粒充填料浆的封闭容器，封闭容器内壁上间隔设置有电极传感阵列；数据采集处理单元包括控制模块和与控制模块相接的通信模块，控制模块的输入端接有模数转换模块，模数转换模块的输入端接有数据采集模块，控制模块的输出端接有激励模块；图像重建单元包括上位机，上位机通过通信模块与控制模块进行数据传输。本发明结构简单，设计合理，实现方便，结合检测方法，能够有效应用在含冰粒充填料浆内部温度检测中，实时检测场域内温度的变化，检测结果直观可靠，使用效果好，便于推广使用。
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公开(公告)号：CN112336353B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202011214299.2
申请日：2020-11-04
申请人： 西安科技大学
IPC分类号： A61B5/369 , A61B5/00 , G06N3/049 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开了一种基于舒尔特方格与LSTM的多级注意力分级方法，包括步骤：一、获取有效注意力样本数据；二、有效注意力样本数据的预处理；三、均值化预处理后的有效注意力样本数据的去噪；四、构建注意力样本数据库；五、LSTM深度神经网络的训练；六、多级注意力的分级。本发明构建舒尔特方格的注意力采集范式，量化检验指标，提升数据客观性，采用原始脑波数据，保证数据完整性，训练LSTM深度神经网络分级模型，对注意力进行多级分级，预留注意力测试样本数据集合验证注意力等级分级效果，完全可以表征不同注意力水平，保留脑电信号的时序信号的特征提取，极大提高识别准确率。
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