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公开(公告)号：CN112668717B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202110002440.0
申请日：2021-01-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向神经网络模型优化的数据处理方法和装置。方法包括：通过计算高阶笛卡尔扩张项，将原有的数据映射到表达能力更强，包含信息更多的高阶笛卡尔扩张空间中。装置包括：输入模块、笛卡尔扩张计算模块和输出模块；输入模块，用于确定并接收用于计算的多维度数据，包括确定输入数据的维度及各维度的数值；笛卡尔扩张计算模块，用于对所述输入模块确定的多维输入数据进行笛卡尔扩张计算；输出模块，根据计算结果，输出用于后续处理的高维度数据。本发明优点在于：在不影响模型效果的前提下降低了后续模型学习的难度，提高了学习效率并提供了分布式并行计算的便利性。
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公开(公告)号：CN112603335A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011593744.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 深圳航天科技创新研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种脑电情感识别方法、系统、设备及存储介质，脑电情感识别方法包括：获取脑电信号，并将脑电信号进行预处理；将预处理后的所述脑电信号进行微状态分析仪得到微状态序列；根据所述微状态序列与预设参数确定所述脑电信号的情感特征；根据所述情感特征和预设特征数据库确定刺激事件的情感属性，所述预设特征数据库包括：所述情感特征与所述刺激事件的情感属性的匹配信息。本发明通过对预处理后的脑电信号进行微状态分析以得到微状态序列，然后根据微状态序列与预设参数确定情感特征，再通过情感特征与预设特征数据库以确定刺激事件的情感属性，使脑电情感识别准确，且识别率提高。
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公开(公告)号：CN107578785A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710791753.2
申请日：2017-09-05
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 深圳航天科技创新研究院
IPC: G10L25/63
Abstract: 本发明提供一种基于Gamma分布分析的音乐连续情感特征分析评价方法，首先建立音乐连续情感特征的Gamma分布分析评价方法，通过该方法在时序上找到与情感响应最相似的情感特征。其次，建立基于情感感知矩阵的情感特征分析方法，通过该方法从情感感知能力上对上述特征进行评价，找到感知能力最好的情感特征。最后基于Gamma分布的情感预测方法，实现音乐情感的实时、自动分析。本方法可对音乐情感自动分析，情感标签实时自动预测，为音乐情感的评价和选择提供依据，对人工智能、情绪感知等方面具有推动作用。
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公开(公告)号：CN107491496A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710611469.2
申请日：2017-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 深圳航天科技创新研究院
IPC: G06F17/30 , G06F9/44 , G06F3/0487
CPC classification number: G06F17/30873 , G06F3/0487 , G06F8/38 , G06F17/30905
Abstract: 本发明提供一种利用视觉认知过程触发的网页浏览控制方法，解决现有网页无法利用大脑认知过程检测手段。在用户启动浏览器同时启动网页处理引擎和认知过程检测引擎，其中认知过程检测引擎至少能够识别两种可用于脑机接口操作的视觉认知过程，每种过程可以输出一组指令，用户在浏览器中输入网址后，浏览器加载页面，网页处理引擎对网页内容进行解析识别，当认知检测引擎检测到指令组A中的指令时，将该指令发送到浏览器中，浏览器将对应区域网页进行放大显示，将该区域内的网页链接以及其它浏览命令映射到第二组用于脑机接口操作的视觉认知过程指令组B中，分配相应的触发认知过程的视觉刺激。本发明为残障人士带来全新的交互体验，提高生活质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110327043B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910715578.8
申请日：2019-08-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明给出了一种基于稀疏建模的事件相关电位波形图谱求解方法。包括：数据预处理，去燥、分帧和能量归一化；稀疏字典学习，字典初始化，稀疏建模，字典学习和收敛性判断；波形字典聚类；波形字典性质判定。本发明的优点在于：针对数据中固有的事件相关电位活动模式、而非依据认知实验赋予的标签获取ERP波形，不仅可以处理实验环境下的EEG数据，也可以处理没有标签的真实环境下获取的EEG数据，具有更好的普适性和实用性。此外，使用了面向单次、单帧数据处理的信号处理方法，能够有效提升EEG分析处理的灵活性，在脑机接口领域也具有显著的应用前景。
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公开(公告)号：CN112668717A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110002440.0
申请日：2021-01-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向神经网络模型优化的数据处理方法和装置。方法包括：通过计算高阶笛卡尔扩张项，将原有的数据映射到表达能力更强，包含信息更多的高阶笛卡尔扩张空间中。装置包括：输入模块、笛卡尔扩张计算模块和输出模块；输入模块，用于确定并接收用于计算的多维度数据，包括确定输入数据的维度及各维度的数值；笛卡尔扩张计算模块，用于对所述输入模块确定的多维输入数据进行笛卡尔扩张计算；输出模块，根据计算结果，输出用于后续处理的高维度数据。本发明优点在于：在不影响模型效果的前提下降低了后续模型学习的难度，提高了学习效率并提供了分布式并行计算的便利性。
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公开(公告)号：CN111008610A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911324186.5
申请日：2019-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种信息相关脑电位诱发实验方法，包括：步骤1，使用含有信息的刺激作为偏差，使用听觉材料和视觉材料分别进行了听觉Informational-Oddball实验和视觉Informational-Oddball实验。步骤2，将EEG信号分离成相互独立的信号，去除眼电、肌电等伪迹信号后，将留下的信号还原得到干净的EEG成分。步骤3，对EEG数据进行处理后，得到两种类型的诱发电位，使用配对T检验来检验两种诱发电位的差异，若差异显著，则说明，在有信息加工阶段，相关脑区确实发生了电位变化，从而证明IRP的存在。步骤4，用目标刺激的诱发电位减去偏差刺激的诱发电位，提取出IRP。本发明的有点在于：提出了信息相关脑电位和诱发实验范式，验证了实验的准确性，扩展了传统ERP。
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公开(公告)号：CN110580521A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910875365.1
申请日：2019-09-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种自组织协同神经网络模型学习及构建方法，学习方法包括：数据预处理；网络初始化；基于SOM网络的原型模式自学习。构建方法包括：伴随模式计算；在计算得出伴随模式矩阵后，原型模式矩阵作为连接输入层和序参量层的权值，伴随模式矩阵作为连接序参量层和输出层的权值，网络开始工作。本发明的优点是：改进了SNN网络模型，通过原型模式及其伴随模式还有序参量的重定义，克服了SNN结构单一、扩展性较差的问题。在此基础上，通过引入Kohonen网络层，与SNN的序参量层结合，基于序参量原型模式与输入样本相似程度的实际意义，解决了SNN工作过程中全局调控困难的问题。
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公开(公告)号：CN113729711B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202111162392.8
申请日：2021-09-30
Applicant: 深圳航天科技创新研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种脑电信号分析方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。本发明的脑电信号分析方法包括获取脑电信号；对脑电信号进行信号预处理，得到标准脑电信号；对标准脑电信号进行特征提取，得到脑电频域特征和脑电轮廓特征；根据预设的调整参数，对脑电频域特征和脑电轮廓特征进行微调处理，得到标准脑电频域特征和标准脑电轮廓特征；将标准脑电频域特征、标准脑电轮廓特征以及预设的情绪特征序列输入至预设的回归模型中进行情绪识别处理，得到脑电情绪数据。这种脑电信号分析方法能够提高情绪识别的准确性。
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