公开(公告)号：CN109567756B

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN201811634325.X

申请日：2018-12-29

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王海渊 ,  陈建辉 ,  杨阳 ,  张丽媛 ,  史斌 ,  赵忠诚 ,  钟宁

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/0205

Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能床垫的睡眠状态检测方法，基于床垫、微动传感器，以及采集处理模块，微动传感器置于距离床头40～60cm处，且和心脏位置平齐，微动传感器实时获取被监测对象睡眠中的振动数据，并发送至采集处理模块进行自适应分段处理，之后通过数据处理实时获取被监测对象的睡眠状态参数，所述的数据处理方法分为三个阶段，即体动识别、呼吸和心率状态识别、最终实现用户睡眠状态的识别。本发明具有操作流程简单，无需专业人员的辅助与监督，不影响人的正常睡眠，非常适合居家或大规模应用。

公开(公告)号：CN109567756A

公开(公告)日：2019-04-05

申请号：CN201811634325.X

申请日：2018-12-29

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王海渊 ,  陈建辉 ,  杨阳 ,  张丽媛 ,  史斌 ,  赵忠诚 ,  钟宁

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/0205

Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能床垫的睡眠状态检测方法，基于床垫、微动传感器，以及采集处理模块，微动传感器置于距离床头40～60cm处，且和心脏位置平齐，微动传感器实时获取被监测对象睡眠中的振动数据，并发送至采集处理模块进行自适应分段处理，之后通过数据处理实时获取被监测对象的睡眠状态参数，所述的数据处理方法分为三个阶段，即体动识别、呼吸和心率状态识别、最终实现用户睡眠状态的识别。本发明具有操作流程简单，无需专业人员的辅助与监督，不影响人的正常睡眠，非常适合居家或大规模应用。

公开(公告)号：CN118686778A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410872874.X

申请日：2024-07-01

Applicant: 北京工业大学 ,  北京科博纳信息技术有限公司

Inventor： 闫健卓 ,  邱盼盼 ,  于涌川 ,  赵忠诚 ,  方宏阳 ,  董伟

IPC: F04B51/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/22 ,  G06F18/243 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提出一种基于多目标动态优化健康退化指数的泵站机组健康评估方法和系统。其中，方法包括：应用预处理后的多维时间序列数据和训练标签训练基于交互式图神经网络的健康基准模型；应用健康基准模型预测健康状态评估特征变量的预测值；基于马氏距离计算健康状态评估特征变量的预测值与健康状态评估特征变量的实时监测值的距离，构建健康状态评估特征变量的健康退化指数；应用健康退化指数，构建并求解用于确定健康退化指数的权重的多目标函数；得到健康退化指数的权重；将权重和健康退化指数加权求和，得到综合健康退化指数。本发明提出的方案能够通过优化权重分配显著提高了评估的精度和全面性，更准确地反映设备实际运行的健康状态变化。