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公开(公告)号：CN113836260A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110992754.X
申请日：2021-08-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/36 , G06F16/951 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于知识增强的深度学习的总氮含量预测方法，该方法通过分析百度百科关于水质污染参数的信息和水质参数文献，构建了水质知识图谱，得到水质参数之间的知识级信息，并提取出反映水质参数的知识级特征信息，并将其和数据级特征信息结合作为先验知识去解决水质预测问题。另一方面，通过将对抗学习和深度神经网络水质预测模型结合，以提高了模型的鲁棒性和泛化性。最后，将带有知识级和数据级的特征信息输入到水质预测模型中，预测河流总氮的浓度。实验结果表明，该方法将知识级信息和数据级信息结合，融入到基于对抗学习的神经网络水质预测模型中，提高了水质参数的预测精度。
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公开(公告)号：CN113095502A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110277914.2
申请日：2021-03-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Data‑Brain模型驱动的系统化认知实验设计方法，该方法设计脑认知研究相关的主实验类型和辅助实验类型，其中辅助实验类型包括相似实验类型、平行实验类型、深度实验类型、启发实验类型、缺失实验类型和子过程实验类型；同时设计各实验类型之间的推理规则以构成系统化实验模板图；其次根据认知假设设计实验范式类别和实验显性刺激，由此推理主实验任务并填充到图中；接着从脑知识库中采样新实验任务，结合Data‑Brain模型和推理规则识别其所属的辅助实验类型，将匹配得到的实验任务填充到图中，直到所有实验类型被设计完成。本发明实现对认知假设的多侧面实验任务设计，促进脑认知的多侧面可解释性和透明度。
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公开(公告)号：CN112623056A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202110026432.X
申请日：2021-01-08
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非万向轮实现的全方位移动装置，该全方位移动装置的基础设施包括至少两个双轮主动轮组和若干个从轮轮组。双轮主动轮组用于改变结构体移动及旋转方向；从动轮组用于支撑结构体以保持平衡位移。每个双轮主动轮组至少包括两个驱动电机和至少两个轮体，两个驱动电机分别独立驱动两个轮子顺时针或逆时针旋转。旋转角度经过控制单元处理后，调整驱动电机的旋转方向和旋转角度。本发明基于普通轮体而非万向轮，实现全方位移动功能，在满足使用效果的同时，降低成本；普通轮体接触面积大，抓地性好，对于全方位移动的控制精度高，可适用于不同场合的使用需求，便于推广应用。
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公开(公告)号：CN112417241B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202011226838.4
申请日：2020-11-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/335 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于事件的神经影像学文献挖掘主题学习管道的方法，该方法通过分析神经影像研究的过程和神经影像文献的信息可用性，确定了三种类型的神经影像研究主题事件。设计一个基于事件的主题学习任务，以获得丰富的语义神经影像研究主题，以提高主题的可解释性和准确性。并通过将深度学习和领域知识与概率主题模型融合，提出了一种新的主题学习方法，以实现针对全文神经影像文献的基于事件的主题学习。最后针对主题学习的两个核心指标，主题一致性和KL差异被选为评估参数。根据实际数据完成了一组实验，以将所提出的方法与四种主要主题学习方法进行比较。实验结果表明，神经影像Event‑BTM可以显着提高神经影像文献挖掘的主题准确性和完整性。
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公开(公告)号：CN112847398A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110024646.3
申请日：2021-01-08
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种对助行安全异常自动采取保护方法，安置助行机器人驱动装置，机器人的移动通过电机驱动；助行机器人后端的把手部分安装有六轴力传感器，六轴力传感器检测三维空间坐标系中x,y,z三个方向的力Fx,Fy,Mz，及力矩Mx,My,Mz，据此识别使用者运动目的；使用者在两侧髋、膝、踝均安装了步态传感器，实时采集各自由度的角度、角速度步态数据；使用者推动助行机器人的把手部分，实现行走运动；如遇使用者摔倒等异常情况，助行机器人的驱动环节自动启动紧急保护机制，对机器人进行刹车停止。本发明针对使用者摔倒等异常情况采取安全保护策略，通过对使用者安全异常行为进行感知，针对安全异常情况，驱动装置自动采取刹车对使用者实施保护措施。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111353297A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010132576.9
申请日：2020-02-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F40/258 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F16/35
Abstract: 基于领域话题交互密度的生物医学文献主题抽取方法属于生物医学文本挖掘技术领域，对于领域知识库的自动构建与持续更新、文献精准推荐以及促进生物医学相关领域的发展等具有重要的意义。提出基于领域话题交互密度进行文献主题抽取方法，根据领域术语词典和初始语料集建立领域话题队列，不断发现新话题补充领域词典，进而构建话题交互队列，基于正性话题交互队列进行话题交互密度聚类，选择高密度区域划分为簇，得到话题聚集区，再对聚集区内的话题多样性和交互性进行度量，根据主题活跃度生成高质量的文献主题。最后通过语料集中抽取文献主题的准确率统计图观察主题抽取方法的准确性和可靠性。该方法可以有效提高文献主题抽取算法的性能。
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公开(公告)号：CN106776558B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201611145330.5
申请日：2016-12-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/247 , G06K9/62
Abstract: 为了解决本体学习中在特定领域术语抽取效率偏低的问题，本发明提出了一种融合语境信息的领域术语识别方法，整合统计学和语言学方法，借鉴传统领域相关性与领域一致性思想，再结合对数似然比，从候选术语语境信息的复现次数角度刻画候选术语在不同领域的分布情况，然后计算候选术语的领域属性值，最后根据每个候选术语的领域属性值抽取领域术语。本发明所述的融合语境信息的领域术语识别方法可获得非常好的术语抽取准确率，其不仅可以应用在诸如抑郁症药物等领域的术语抽取中，还能够在概念抽取方法中作为候选概念产生工具使用。
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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
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。
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公开(公告)号：CN108038106A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711404969.5
申请日：2017-12-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 为了解决现有基于大训练样本的文本术语学习方法难以满足较小实例样本的细粒度领域术语学习需求的问题，本发明提出了一种基于上下文语义的细粒度领域术语自学习方法，通过融合上下文语义信息，从候选术语上下文信息的复现次数角度上全面表现候选术语在语料库中的统计特征和语言特征，借鉴领域相关性与领域一致性思想，运用对数似然比，计算候选术语的领域依存偏向值，最后综合每个候选术语的隶属激活值自主发现领域新术语。本发明所述的基于上下文语义的细粒度领域术语自学习技术可实现术语集的自学习，促进特定领域本体构建，其不仅可以应用在诸如认知功能等领域的术语发现和抽取，还能够在概念抽取方法中作为候选概念产生工具使用。
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公开(公告)号：CN106960025A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710163216.3
申请日：2017-03-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于领域知识图谱的个性化文献推荐方法，涉及文献推荐技术领域。采用LDA模型构建知识图谱，并在此基础上，分别构建用户兴趣模型与文献模型，解决了词频统计方法不精确的问题；在建模的过程引入时间遗忘曲线函数，解决了用户兴趣变迁的问题；同时在建模过程中引入了激活扩散技术，解决了数据稀疏性的问题；在计算相似性的过程中采用基于知识距离的方法，有效的避免了元素个数匹配的强制性问题。将兴趣保持模型应用在文献推荐系统的用户建模中，考虑时间对用户短期兴趣变迁的影响，准确地量化用户当前兴趣。在用户建模与文献建模过程中引入激活扩散技术，有效的解决了数据的稀疏性问题。
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