公开(公告)号：CN118902456A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410965309.8

申请日：2024-07-18

申请人： 北京华建阳光科技有限责任公司

发明人： 李建行 ,  舒海波

IPC分类号： A61B5/16 ,  A61B5/369 ,  A61B5/00 ,  A61B5/11 ,  A61B5/024 ,  A61B5/145 ,  G16H50/30 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/2134 ,  G06V10/80 ,  G06V10/40 ,  G06V40/16

摘要： 本发明公开了一种用于心理状态评估的多模态数据的处理方法、装置及产品，涉及数据处理技术领域。该方法包括获取待评估用户的多模态数据；对多模态数据中的脑电波数据进行特征提取，得到脑电波特征数据；对生理数据进行特征提取，得到生理特征数据；对面部图像数据进行面部肌肉微颤特征提取，得到面部肌肉微颤特征数据；对语音数据进行语音特征提取，得到语音特征数据；对肢体图像数据进行姿态动作特征提取，得到姿态特征数据；将脑电波特征数据、生理特征数据、面部肌肉微颤特征数据、语音特征数据和姿态特征数据进行可视化展示。本发明公开的方法、装置及产品能够辅助评估人员快速准确的对被评估用户进行心理状态评估。

公开(公告)号：CN118841041A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202411219212.9

申请日：2024-09-02

申请人： 人民中科(北京)智能技术有限公司

发明人： 张朝 ,  王坚 ,  王帅 ,  游强

IPC分类号： G10L25/81 ,  G10L15/08 ,  G10L15/26 ,  G10L25/78 ,  G06F18/2321 ,  G06F18/2134

摘要： 本发明涉及音频数据处理技术领域，且公开了一种音频数据自动化片段对齐标注的技术方法，S1，输入后的音频/语音数据首先通过人声分离模块将原始数据分离为音乐音轨和人声音轨两个文件；S2，人声音轨进入有效片段切分模块，模块只使用人声音轨数据进行音频切分；S3，切分后的有效人声片段将被输入到自动语音识别(ASR)模块进行文本转录；S4，片段聚类模块使用DBSCAN聚类算法对文字识别结果进行文本聚类，聚类时使用的特征是文本的TF‑IDF特征。该音频数据自动化片段对齐标注的技术方法，可以极大程度的降低人工标注的时间成本和人力成本，自动化的提供高质量的音频标注数据，推动了音频比对模型的进一步发展与应用。

公开(公告)号：CN118838501A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410983792.2

申请日：2024-07-22

申请人： 西安交通大学

发明人： 谢俊 ,  张焕卿 ,  葛增乐 ,  邵义轩 ,  丁于航 ,  李敏

IPC分类号： G06F3/01 ,  A61B5/378 ,  A61B5/374 ,  A61B5/00 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/214

摘要： 一种基于瞬态与稳态视觉诱发电位的混合脑机接口构建方法，先在使用者头部安放电极，测得的脑电信号经放大和模数转换后送往计算机；然后向使用者呈现SSVEP范式与RSVP范式耦合后的耦合范式；耦合范式由多个范式单元组成，将不同的稳态闪烁频率和瞬态的目标刺激出现时间进行排列组合，实现对屏幕上所有范式单元的标记；计算机同步采集刺激开始与结束标志位，并通过测量电极采集脑电信号，对脑电信号作滤波和陷波处理，对脑电信号作独立成分分析处理，消除眼电伪迹的影响；最后根据处理后的脑电信号数据特征，提取得到SSVEP信号特征与RSVP范式诱发的ERP信号特征，通过识别算法确定使用者所关注的目标；本发明实现了混合BCI的多目标任务识别，提高了系统性能。

公开(公告)号：CN117521023B

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202311482296.0

申请日：2023-11-09

申请人： 昆明理工大学

发明人： 于凤荣 ,  安彪 ,  罗向珑 ,  唐跨纪 ,  彭瑞东 ,  钱晶 ,  李丹 ,  罗竹梅 ,  吕顺利

IPC分类号： G06F18/27 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/2411 ,  G06N3/006 ,  G06N7/08 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/06 ,  F03B11/00 ,  G01M7/02 ,  G06F123/02

摘要： 本发明提出了一种多算法融合的水力机械振摆预测方法及其系统，涉及水电机组状态预警技术领域。该方法综合应用了蜣螂优化算法(DBO)、改进蜣螂优化算法(FDBO)、变分模态分解(VMD)和支持向量机回归(SVR)等多种先进算法，以提高水力机械振摆数据的预测性能。该方法的核心步骤包括：收集和预处理水电机组振摆数据；改进DBO算法；通过FDBO算法优化VMD参数；从优化后的VMD结果提取有效特征；利用FDBO算法优化SVR模型；使用优化后的VMD和SVR模型对训练数据进行训练和未来振摆值的预测；对训练完的SVR模型进行性能评估；分析预测结果，了解水力机械振摆演变趋势。本发明综合应用了多种算法，以综合性的方式预测水力机械振摆情况，提高了准确性和科学性。

公开(公告)号：CN118760891A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410777480.6

申请日：2024-06-17

申请人： 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

发明人： 卢伟 ,  熊子杰 ,  雷成真 ,  邓正明 ,  滕军

IPC分类号： G06F18/2134 ,  G06F18/2411 ,  G06N20/10 ,  G06F30/23 ,  G06F17/16

摘要： 本发明实施例公开了一种用于工程结构的振动溯源方法，该方法包括：根据结构振动显著位置与点位类别选取若干个待定监测点；根据若干个待定监测点响应间的相关系数和能量权重对若干个待定监测点的布置进行优化；采用变分模态分解独立成分分析对若干个待定监测点的响应进行分离，获取若干个监测响应；根据支持向量机模型对若干个监测响应进行识别，确定若干个监测响应的分量对应的振源类别；遍历所有的振源类别，确定若干个监测响应的分量对响应能量的贡献度，获取引起工程结构振动的振源。本发明通过科学的监测点选取、优化布置、信号分离和振源识别技术，实现了对工程结构振动来源的精准溯源，为工程结构的健康监测和振动控制提供了有力支持。

公开(公告)号：CN111914471B

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202010570655.8

申请日：2020-06-13

申请人： 深圳万知达科技有限公司

发明人： 蓝艇 ,  请求不公布姓名

IPC分类号： G06F18/23213 ,  G06F18/2134

摘要： 本发明公开一种基于快速核独立成分分析的精馏塔故障检测方法，旨在基本不影响KICA的故障检测效果的前提下，降低使用KICA方法实施故障检测时的在线计算量。具体来讲，本发明方法通过样本选择的方式从大量的训练样本数据中选择合适的样本数据来建立KICA模型，从而使在线的计算量得到大幅度的降低。本发明方法的优势在于：通过聚类算法筛选出具有代表性的聚类中心向量进行核矩阵与核向量的计算，从而大幅度提升了计算效率。此外，在利用基于距离的监测指标进行故障检测时，本发明方法没有完全抛弃未被选中的训练样本。从而起到了既降低在线计算量，又充分利用所有样本数据的作用。

公开(公告)号：CN118280579B

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410695191.1

申请日：2024-05-31

申请人： 东莞市东南部中心医院(东莞市东南部中医医疗服务中心)

发明人： 邵义明 ,  何俊冰 ,  刘丽珍 ,  范银强 ,  魏宁 ,  金博

IPC分类号： G16H50/30 ,  G16H10/20 ,  G16H50/70 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06F17/15 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/25

摘要： 本发明提供一种基于多模态数据融合的脓毒症患者病情评估方法及系统，涉及病情评估技术领域，包括采集多模态数据，基于各模态，确定对应的模态类型节点，基于所述多模态数据的关联关系，确定对应的模态关联边，构建异构多模态图；将所述异构多模态图输入多模态融合网络，通过类型感知注意力机制和跨模态注意力机制，聚合所述模态类型节点的特征，构建所述模态类型节点之间的交互作用，提取并融合多模态数据的特征表示，得到患者融合模态表示；将所述患者融合模态表示输入多任务病情评估模型，通过构建评估子任务，得到患者任务感知表示，构建独立任务塔，基于患者任务感知表示，生成患者病情评估结果。

公开(公告)号：CN118542680A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410350858.4

申请日：2024-03-26

申请人： 广州铁路职业技术学院(广州铁路机械学校)

发明人： 彭双凌 ,  田华彬 ,  郭浩然 ,  徐子翔 ,  崔嘉盛

IPC分类号： A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2134 ,  G06F3/01 ,  G06F18/15 ,  G06F18/24

摘要： 本发明涉及眼电伪迹去除方法、装置、设备及介质，其方法包括：获取混合脑电信号，基于SWT算法分解所述混合脑电信号，得到所述混合脑电信号对应的各频率段的小波分量形成的小波分量矩阵；计算所述小波分量矩阵对应的短时能量谱矩阵；基于所述短时能量谱矩阵，得到各小波分量对应的受眼电伪迹干扰的片段数据；对于每个所述小波分量，对该小波分量对应的片段数据进行小波系数降噪处理，并重构降噪处理后的小波分量，得到重构小波分量矩阵；基于各个所述重构小波分量矩阵，得到所述混合脑电信号去除不同频率段的眼电伪迹的纯净脑电信号。本申请实现了最大程度去除眼电伪迹，保留了脑电低频信号，能够实现针对不同频率段的眼电伪迹进行去除的目的。

公开(公告)号：CN114676770B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202210284214.0

申请日：2022-03-22

申请人： 山东科技大学

发明人： 周东华 ,  王敏 ,  陈茂银 ,  钟麦英 ,  高明

IPC分类号： G06F18/2135 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/23 ,  G06F18/214

摘要： 本发明提出了一种基于混合变量监测的非单一分布的过程监测方法，属于故障检测领域。及时有效的故障监测是系统高可靠性运行的前提和保障，随着现代工业过程不断的大型化、集成化和复杂化，连续变量和二值变量同时出现在了监测变量中，本发明针对同时包含连续变量和二值变量的系统，仅健康状态数据可获得，且连续变量不服从单一高斯分布二值变量不服从单一伯努利分布的情况，提出了一种新的基于混合变量监测的非单一分布的过程监测方法，与传统的混合变量监测方法相比，因为其对数据分布的拟合更加准确，使其过程监测性能更好。

公开(公告)号：CN114255487B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202111576682.7

申请日：2021-12-22

申请人： 安徽农业大学

发明人： 童琳 ,  李科 ,  孙雨 ,  汪佳 ,  刘永一

IPC分类号： G06V40/13 ,  G06F17/16 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/23 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

摘要： 本发明提出一种半监督射频指纹提取的物联网设备身份认证方法，其具体步骤如下：接受来自通信设备的信号，从射频信号中提取特征；使用VMD算法，将接收到的信号分解成指定数量的模式；再利用一种基于低秩线性回归分析的半监督式降维方法对其射频指纹进行降维；最后利用LightGBM算法构建分类模型。本发明在传统的射频指纹提取与识别方法的基础上的使用VMD算法对含噪信号进行去噪处理，提出利用一种基于低秩线性回归分析的方法对其射频指纹实现半监督学习和降维；再使用LightGBM算法对获取的数据进行训练，具有较快的训练速度和较高的准确率，从而提高物联网设备识别精度。