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公开(公告)号：CN104102829A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410324305.8
申请日：2014-07-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种面向抑郁症的脑与智能数据系统，包括客户端层Client、逻辑处理层Business和数据层EIA；Business层获得Client层的请求，处理计算EIA层中的数据，并控制Client层的显示输出。抑郁症数据或信息的语义化使大量数据具有标注独一无二的特性，可方便地获得查询结果。加入语义元素，支持进一步推理功能，为发现数据间关系或发现元素间的关系提供了支持。系统数据主要以RDF语义数据以及本体形式存储，使计算机在一定程度上理解数据。语义技术采用逻辑手段描述数据，使人们可以通过其对应的推理机有效分析数据内容，为知识管理提供基本技术手段，有效提高系统性能。
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公开(公告)号：CN104000602A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410148099.X
申请日：2014-04-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/16
CPC classification number: A61B3/112 , A61B3/113 , A61B5/1105 , A61B5/165
Abstract: 情感带宽测定及其情感损伤判别方法涉及认知科学和认知心理学领域。情感带宽是指认知个体受外界刺激所诱发的情感体验的大小范围，包括正性情感带宽、负性情感带宽和正负情感带宽。情感带宽测定的主要方法为：让被测试者观看正性、中性和负性图片任务各8～10秒，同时使用眼动装置获得各个注视点信息；计算被测试者在观看正性、中性和负性图片任务时的瞳孔直径大小；最后计算出被测试者正性情感带宽（正性-中性）、负性情感带宽（负性-中性）和正负情感带宽（正性-负性）。本发明首次提出了情感带宽的概念，解决了传统情感体验心理测量的模糊性和不确定性，给出情感体验的客观标准以及情感损伤的判断方法。
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公开(公告)号：CN103442078A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310398838.6
申请日：2013-09-05
Applicant: 北京工业大学 , 江苏万维艾斯网络智能产业创新中心有限公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提出一种传感器语义系统，包括传感器节点，局域网，监测中心服务器，Internet和短信报警模块，传感器节点布置在被测部位，与监测中心服务器通过局域网相连接，监测中心服务器内置的web服务器通过Internet向远程用户提供数据服务或发出预警信息，也可以通过短信报警模块发送预警短信，其特征在于传感器节点包含传感器信息语义模块、测点信息语义模块和感测数据语义模块，三个语义模块之间通过属性相关联，为传感器输出的数据增加语义背景，用RDF(Resource Description Framework：资源描述框架)描述上述三个语义模块，并通过URI(Universal Resource Identifier；统一资源定位符)将传感器信息、测点信息和感测数据定义为网络上的资源，感测数据语义模块将数据进行语义标注形成语义数据后进行存储，当存储空间超过限制时，自动覆盖最早存储的数据，同时通过服务器接口模块提交给监测中心服务器。
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公开(公告)号：CN113095502B
公开(公告)日：2024-07-05
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：CN113094445B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202110276599.1
申请日：2021-03-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/28 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种基于语义向量的任务态脑影像资源多维标注和组织方法，针对多任务脑影像资源融合计算过程中数据组织有效性进行优化控制，以任务态脑影像资源为组织对象来源，以资源响应状态和响应类型为控制量，以组织支持度系数和组织灵活性系数为被控量。该方法从构建一个基于语义向量的标准化空间出发，通过将资源映射到该空间而构建样本库；初始化多资源需求的组织任务图，并从样本库中采样目标资源；识别图中资源响应状态和类型，并计算支持度系数和组织灵活性系数；最终推荐双系数约束的多个脑影像资源。本发明通过语义向量对复杂的脑影像资源进行多维标注，实现脑影像资源的系统化集成，提高任务态脑影像研究中资源组织的有效性和全面性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113095366B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110277961.7
申请日：2021-03-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于任务态神经影像数据融合和不确定推理的脑智能解析方法，针对多个任务态神经影像数据的计算结果进行融合，以脑知识库和认知图谱为融合的数据源，以系统化实验模板图和实验设计规则推理为融合手段，以多任务神经影像数据为融合对象并计算生成不确定性分布图。该方法从系统化解析脑智能的目标出发，首先设计涉及主实验和辅助实验的实验模板图、各实验之间的逻辑规则和证据权重；然后，根据规则采样脑数据集成到图中，并结合证据权重对图中证据进行组合计算，推理得到特定脑结构的不同智能的多重不确定性。本发明通过对多侧面任务态神经影像数据的融合计算和不确定性推理和脑智能的差异解释，能够提高脑智能核心机制的理解。
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公开(公告)号：CN112847367A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110024657.1
申请日：2021-01-08
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种机械导纳控制驱动方法，该方法包括如下步骤，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；助行机器人驱动装置根据使用者运动目的，控制电机驱动机器人按使用者的运动意图移动；由机械导纳控制助行机器人驱动装置，整体结构简单，使助行机器人移动的速度由使用者施加的力来控制，满足机器人助行、助力等多种控制模式的不同控制需求。
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公开(公告)号：CN104850833B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201510230759.3
申请日：2015-05-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种脑电混沌特性的分析方法，包括：对脑电信号进行滤波，并将滤波后的脑电信号分解为若干个子频段信号；提取各子频段信号的极值点和所述极值点对应的时间点，并根据所述极值点和所述时间点，生成单调振幅序列及单调周期序列；将所述单调振幅序列和单调周期序列组成向量序列，并对所述向量序列进行伪迹去除；从单调振幅和单调周期的两个维度将所述向量序列分为若干个子区间，获得每个向量分布在每个子区间的概率，并根据所述概率，获得所述脑电信号的振动熵；根据所述脑电信号的振动熵，分析所述脑电信号的混沌程度。本发明能够有效地反映脑电信号波形振动特征的分布特性。
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公开(公告)号：CN107273841A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710432101.X
申请日：2017-06-09
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/00536 , G06K9/6223 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于EMD及高斯核函数SVM的脑电情感分类方法，针对脑电信号分类正确率不高的问题，本发明将经验模态分解(EMD)技术与SVM进行结合，对脑电信号先进行EMD分解，得到若干条模态分量，每个模态分量中包含不同频率的有效信息，再将频率能量作为每条模态分量的量化标准，即每条脑电可以得到不同的特征值，将这些特征值作为脑电序列的特征值进行下一步的分类样本值。通过实验表明，基于EMD及高斯核函数SVM的脑电分类方法能够提高脑电信号分类的正确率。
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公开(公告)号：CN104644173B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201510018792.X
申请日：2015-01-14
Applicant: 北京工业大学 , 首都医科大学附属北京安定医院
Abstract: 本发明涉及一种抑郁风险三级预警方法及系统，所述方法包括：采集静息态和任务态的BOLD信号及其对应的时间序列；从BOLD信号中提取静息态BOLD值和任务态BOLD值；根据静息态BOLD值和任务态BOLD值生成静息态BOLD变化率曲线和任务态BOLD变化率曲线；对静息态BOLD变化率曲线和任务态BOLD变化率曲线进行向量分析以得到变化强度值||ΔG||和变化矢量角θ；根据变化强度值||ΔG||和变化矢量角θ与预设的变化强度阈值||ΔG||阈值和变化矢量角阈值θ阈值进行预警级别判定。本发明通过对人体与抑郁症有关的生理指标进行定量的分析，实现了对不同程度抑郁高危人群的预警，并且预警稳定性好、正确率高。
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