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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107808663B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201711007973.8
申请日：2017-10-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G10L15/08
Abstract: 本发明公开一种基于DBN和RF算法的帕金森病语音数据分类系统，其特征在于包括：语音数据输入模块，用于采集待测患者的语音数据；分类识别器，用于对所述语音数据进行分类识别，该分类识别器包括基于DBN深度信念网络的特征变换模块和基于RF随机森林算法的分类器构成，并通过原始样本数据训练和测试达到预设的合格标准；输出模块，用于输出分类识别结果。其效果是：将DBN引入到帕金森病语音数据分类系统中，通过非线性变换引入了更好的特征，从而获得更加满意的准确度，确保了帕金森病诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN108734208B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201810464348.4
申请日：2018-05-15
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态深度迁移学习机制的多源异构数据融合系统，包括：信号采集器、处理器以及结果输出模块；所述信号采集器：用于获取检测对象的多源异构信息；所述处理器：包括用于分别提取源信息和目标信息的深度特征学习模块，参数传递模块，以及预先训练好的分类器或回归器，通过所述分类器检测对象类别或通过所述回归器检测对象数值；所述结果输出模块：用于输出分类器或回归器的判断结果。本发明提供的一种基于多模态深度迁移学习机制的多源异构数据融合系统，检测过程采用分类器或回归器，可以融合多源异构数据，有效解决样本少的问题，自动提取目标高层多模态特征，精度高，而且使用方便。
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公开(公告)号：CN108734208A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810464348.4
申请日：2018-05-15
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态深度迁移学习机制的多源异构数据融合系统，包括：信号采集器、处理器以及结果输出模块；所述信号采集器：用于获取检测对象的多源异构信息；所述处理器：包括用于分别提取源信息和目标信息的深度特征学习模块，参数传递模块，以及预先训练好的分类器或回归器，通过所述分类器检测对象类别或通过所述回归器检测对象数值；所述结果输出模块：用于输出分类器或回归器的判断结果。本发明提供的一种基于多模态深度迁移学习机制的多源异构数据融合系统，检测过程采用分类器或回归器，可以融合多源异构数据，有效解决样本少的问题，自动提取目标高层多模态特征，精度高，而且使用方便。
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公开(公告)号：CN109192315B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201810655429.2
申请日：2018-06-23
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种基于加权核回归和封装式偏差搜索的综合年龄检测系统，其特征在于包括：数据采集设备、实际年龄输入设备、存储器、预处理模块、特征压缩模块、传统年龄估计模块、病理年龄估计模块、加权核回归模块以及结果输出模块。其效果是：该系统克服了传统年龄估计方法与病理年龄估计方法的不足，在提高估计年龄分类能力同时有效地控制了正常人的实际年龄估计误差。整个框架算法原理明确，实现方便，对健康人或病人的年龄及健康状态的探测更具有科学依据，可靠度高，可行性强。
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公开(公告)号：CN109192315A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810655429.2
申请日：2018-06-23
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种基于加权核回归和封装式偏差搜索的综合年龄检测系统，其特征在于包括：数据采集设备、实际年龄输入设备、存储器、预处理模块、特征压缩模块、传统年龄估计模块、病理年龄估计模块、加权核回归模块以及结果输出模块。其效果是：该系统克服了传统年龄估计方法与病理年龄估计方法的不足，在提高估计年龄分类能力同时有效地控制了正常人的实际年龄估计误差。整个框架算法原理明确，实现方便，对健康人或病人的年龄及健康状态的探测更具有科学依据，可靠度高，可行性强。
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