公开(公告)号：CN118840237A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202411173686.4

申请日：2024-08-26

Applicant: 天津大学合肥创新发展研究院

Inventor： 张亚平 ,  李森 ,  张俊

IPC: G06Q50/20 ,  G09B19/00 ,  G09B5/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和知识追踪的自适应学习环境生成方法，包括以下步骤：步骤1、获取目标学生的学习数据；步骤2、生成深度学习模型，对所述深度学习模型进行训练；步骤3、将步骤1得到的学习数据输入至步骤2训练好的深度学习模型中，由训练好的深度学习模型输出生成针对目标学生的个性化学习环境。

公开(公告)号：CN117073584A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310835027.1

申请日：2023-07-10

Applicant: 天津大学

Inventor： 黄银国 ,  姜博文 ,  梁士通 ,  张俊 ,  赵美蓉 ,  郑叶龙

IPC: G01B11/26

Abstract: 本发明属于自标定布局方法技术领域，公开了一种多读数头角位移传感器自标定布局方法，包括：利用S个读数头进行自标定；计算出读数头的位置，并确定基准读数头，利用基准读数头的示值来进行全圆周N点均匀采样，S个读数头共得到S组数据；将得到的S组数据两两做差，将第k个读数头测得的数据与第r个读数头的数据做差；然后得到其N点的离散傅里叶变换；通过传递函数和方差最优化权重得到基准读数头系统误差的N点离散傅里叶变换；通过曲线拟合求得全圆周误差，完成自标定。本发明方法对于高精度的角位移传感器的自标定具有重要的意义，可满足相关应用要求，可实现超高精度角位移传感器的自标定，提高了超高精度角位移传感器的自标定精度。

公开(公告)号：CN114546111A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202210114283.7

申请日：2022-01-30

Applicant: 天津大学 ,  天津富瑞隆金属制品有限公司

Inventor： 高忠科 ,  宋北大 ,  吕佳俊 ,  孙彪 ,  马超 ,  刘勇 ,  张俊 ,  赵思思 ,  吴威

IPC: G06F3/01 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明的基于肌电的智能小车手部穿戴控制系统及应用，通过将采集到的原始EMG信号作为深度学习模型的输入，实现端到端的学习策略，得到一个特征通道‑空间注意力多尺度网络模型。能够实现对手部运动时的前臂EMG信号的准确采集、正确分类，有效的识别不同的手部运动，从而实现对手部运动意图解码的功能，进而控制智能小车的运动。本发明可快速、准确对多种手势进行分类。本发明直接建立在原始EMG信号和相应手部运动类别之间的对应关系上，通过建立深度学习模型实现对手部运动意图有效的解码。手部运动的有效辨识，实现了对智能小车下一步运动的精准控制。

公开(公告)号：CN108445751B

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN201810169303.4

申请日：2018-02-28

Applicant: 天津大学

Inventor： 高忠科 ,  党伟东 ,  曲志勇 ,  杨宇轩 ,  张俊

IPC: G05B13/04 ,  G06F3/01

Abstract: 一种融合递归图与深度学习的多目标SSVEP意念控制法及应用，增加相位信息，设计多目标SSVEP脑电实验刺激界面；获取8个以上被试者中每一个被试者经n个刺激图片诱发的n种SSVEP脑电信号；得到8个以上被试者在不同刺激图片诱发下的脑电信号的递归图；为每一个递归图设定标签作为样本，构建数据集；搭建和优化深度卷积神经网络模型结构及参数，确定能够用于有效分类由不同刺激图片诱发的SSVEP脑电信号的递归图的深度卷积神经网络模型；将新的被试者SSVEP脑电信号经相空间重构后，以递归图形式输入优化后的深度卷积神经网络模型，实现多目标SSVEP脑电信号准确分类；生成意念控制指令，实现多目标意念控制。本发明适合在多目标的复杂控制领域中应用。

公开(公告)号：CN108445751A

公开(公告)日：2018-08-24

申请号：CN201810169303.4

申请日：2018-02-28

Applicant: 天津大学

Inventor： 高忠科 ,  党伟东 ,  曲志勇 ,  杨宇轩 ,  张俊

IPC: G05B13/04 ,  G06F3/01

Abstract: 一种融合递归图与深度学习的多目标SSVEP意念控制法及应用，增加相位信息，设计多目标SSVEP脑电实验刺激界面；获取8个以上被试者中每一个被试者经n个刺激图片诱发的n种SSVEP脑电信号；得到8个以上被试者在不同刺激图片诱发下的脑电信号的递归图；为每一个递归图设定标签作为样本，构建数据集；搭建和优化深度卷积神经网络模型结构及参数，确定能够用于有效分类由不同刺激图片诱发的SSVEP脑电信号的递归图的深度卷积神经网络模型；将新的被试者SSVEP脑电信号经相空间重构后，以递归图形式输入优化后的深度卷积神经网络模型，实现多目标SSVEP脑电信号准确分类；生成意念控制指令，实现多目标意念控制。本发明适合在多目标的复杂控制领域中应用。

公开(公告)号：CN2744893Y

公开(公告)日：2005-12-07

申请号：CN200420085686.0

申请日：2004-11-29

Applicant: 天津大学

Inventor： 张策 ,  宋轶民 ,  张俊

IPC: F16H1/32

Abstract: 双环式减速传动装置，基本构件由高、低速轴、传动环板、轴承、箱体以及平衡配重组成。高速轴为含有两个非对称偏心轴段结构的曲轴，且在高速轴的两端均装有两个平衡配重，实现摆动力和摆动力矩的完全平衡。两根偏心高速曲轴上的两个偏心相对回转中心线非对称布置，两片传动环板2间的相位角为160°～180°。与三环减速器相比减少了一片环板，不采用偏心套而且高速轴上安装有平衡配重。与双曲柄双齿环少齿差行星减速器相比，省略了过桥齿轮机构。具有振动小、输入转速及承载能力高等优点。本实用新型的承载能力比冶金部标准YB/T079－1995中相同规格三环减速器的承载能力提高近60％或以上。