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公开(公告)号：CN108158218B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201711435892.8
申请日：2017-12-26
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供一种可嵌入式放置笔记本计算机的工作台，包括L型旋转盖，照明灯，储物屉，笔记本计算机支架和U型抽风罩；所述笔记本计算机支架滑动安装在T型滑轨上，且T型滑轨上的两组笔记本计算机支架之间通过挂钩挂接有连接弹簧，所述L型旋转盖的顶端内侧安装有照明灯，所述抽风扇通过抽风软管连接有U型抽风罩，所述U型抽风罩的内侧上下两端粘贴有橡胶垫，且U型抽风罩的内侧中间设有抽风孔，所述笔记本计算机支架一端侧的台面中镶嵌有蓄电池。在连接弹簧的作用下带动四组支架将笔记本夹紧固定，可提高笔记本的散热效果。L型旋转盖的设置，可将槽腔以及笔记本隐藏在台面的内侧，在夜间或者阴天利用照明灯进行照明。
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公开(公告)号：CN110059251A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910321811.4
申请日：2019-04-22
Applicant: 郑州大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明提供了一种基于多关系隐式反馈置信度的协同过滤推荐方法，通过引入多种类型行为的隐式反馈，采用逻辑回归模型和基于树的特征选择模型两种置信度计算方法，并根据置信度对多种类型辅助反馈进行筛选，能够筛选出更丰富、更有效的确定性辅助反馈数据，从而对多关系隐式反馈中的用户偏好进行量化。本发明方法能够选出更多有效的反馈数据，准确刻画多关系隐式反馈中的用户偏好，有效提升推荐算法的性能和准确度。
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公开(公告)号：CN108143103A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711405042.3
申请日：2017-12-22
Applicant: 郑州大学
IPC: A47B21/04 , A47B21/06 , A47B21/013
CPC classification number: A47B21/04 , A47B21/0314 , A47B21/0371 , A47B21/06 , A47B2021/0307 , A47B2021/0321 , A47B2021/0392
Abstract: 本发明提供用于计算机的站立式办公专用托架，包括滑盒，花架，置物座，限位板，预留槽，支撑调节管，螺纹连接套，连接座和高度调节套；所述底座为圆盘形结构，其顶面安装有四根弹簧钢插管，且底座的顶面通过一根大直径的螺纹套筒安装有一根立柱与四处拉座；所述立柱通过高度调节套焊接连杆的方式套装有一处键盘拖板；所述立柱上还安装有一块弯板，与其它花架所不同的是，本结构的滑架除了能移动调节外，还具有集水功能，集水结构即是带动花架移动的盒体滑盒，花架放置小型花盆后，渗出的水流，会直接流入滑盒内，使滑盒不但能够带动花架移动，而且还可以集水，在功能上得到强化的同时，还节省了空间，结构更加合理。
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公开(公告)号：CN117932221A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410047121.5
申请日：2024-01-11
Applicant: 郑州大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种基于自监督降噪的时序异常检测方法。该方法包括：步骤1：获取待测时序信号，根据待测时序信号生成噪声信号并将生成的噪声信号添加到待测时序信号上，得到对应的含噪时序信号；步骤2：采用预设自监督降噪模型对含噪时序信号进行降噪，得到降噪后信号；步骤3：根据所述降噪后信号，采用预设异常评分函数计算所述待测时序信号的异常评分。本发明可以进行细粒度的时序模式挖掘和异常度量。
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公开(公告)号：CN117708738A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311732146.0
申请日：2023-12-16
Applicant: 郑州大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/042 , G06N3/098 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及工业控制信息安全技术领域，特别涉及一种基于多模态变量相关性的传感器时序异常检测方法及系统，通过双边滑动窗口收集目标时刻两端业务场景中各模块传感器对应的时序数据，基于时序数据并利用图注意力机制获取带有各模块传感器关联关系结构信息的特征向量；依据特征向量获取目标时刻传感器预测值，并基于预测值与传感器观测值获取预测误差，以根据预测误差判定各传感器时序异常检测结果。本发明通过目标时刻双边滑动窗口获取待异常检测的时序数据并使用多模态变量相关性比较每个传感器预期及实际观测，进而能够准确判断异常传感器行为及时序异常点，便于实际智能监控等业务场景中的应用部署。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110097125B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910373894.1
申请日：2019-05-07
Abstract: 本发明提供一种基于嵌入表示的跨网络账户关联方法，包括：分别提取源社交网络和目标社交网络中每个用户账户的用户生成内容特征向量和社交网结构特征向量；使用向量拼接的方法依次将源社交网络和目标社交网络中每个用户账户的用户生成内容特征向量与社交网结构特征向量进行拼接，获得拼接向量；遍历目标社交网络中的所有用户账户，将目标社交网络中的每个用户账户依次与源社交网络中的每个用户账户组成候选用户账户对，并根据拼接向量计算每个候选用户账户对的余弦相似度；按照余弦相似度值由大到小的顺序对所有候选用户账户对进行排序，建立相似度偏好列表；根据相似度偏好列表依次预测两个社交网络中的候选用户账户对是否为锚链接用户对。
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公开(公告)号：CN111740971A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010539812.9
申请日：2020-06-15
Applicant: 郑州大学
Abstract: 针对数据类不平衡问题，本发明提供了一种有效的基于Synthetic Minority Over-Sampling Technique(SMOTE)和高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的基于数据流的网络入侵检测模型SGM-CNN。本发明技术方案首先获取待识别的网络数据流；对数据流进行预处理，然后输入到预先建立的基于一维卷积神经网络(1D CNN)的网络入侵检测模型中，输出网络数据流的检测结果。本发明提出了一种针对大规模数据的类不平衡处理技术：SGM。SGM首先使用SMOTE对少数类样本进行过采样，然后使用GMM对多数类样本进行基于聚类的降采样，最终平衡各个类别的数据。SGM方法不仅避免了过采样造成的昂贵的时间和空间成本，而且避免了随机降采样丢失重要样本的情况，显著提高了少数类的检测率。
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公开(公告)号：CN111700609A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010731991.6
申请日：2020-07-27
Applicant: 郑州大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/046 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供了本发明提供一种基于短时心电信号的房颤检测方法、装置及设备。本发明技术方案首先获取待识别的心电信号；将所述待识别的心电信号输入至预先建立的房颤信号检测模型中，输出房颤信号的检测结果；其中，所述房颤信号检测模型为多路卷积神经网络和双向循环递归神经网络结合的分类模型。本发明提出了一种多路卷积神经网络和双向循环递归神经网络结合的分类模型，多路卷积神经网络使得能够充分利用每条短时心电记录的所有节律信息，双向循环递归神经网络强化短时心电记录之间的时间序列属性，从而保证了可靠、准确地检测出房颤节律。
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公开(公告)号：CN107496141A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710913726.8
申请日：2017-09-30
Applicant: 郑州大学
IPC: A61H1/02
CPC classification number: A61H1/0218 , A61H1/0285 , A61H1/0288 , A61H2201/50 , A61H2205/065 , A61H2205/067 , A61H2230/085
Abstract: 本发明公开了一种手指康复器装置及手指训练方法，所述的装置包括机械框架、智能终端模块、主控模块、电机模块、反馈模块、控制系统。所述的机械框架为电机座、滑轨、滑轮、尼龙线、大拇指套、大拇指架、食指套、食指架；所述的主控模块为单片机；所述的电机模块为步进电机；所述的反馈模块为表面肌电传感器；所述的指令模块为Leap Motion。智能终端模块通过RS485连接主控芯片模块，指令模块连接智能终端模块，主控芯片模块控制电机模块运动，反馈模块通过SPI连接主控模块。手势向前时，完成大拇指左右训练；手势向下时，完成食指上下训练；手势顺时针旋转时，完成食指与大拇指对指训练。当反馈模块检测到肌肉疲劳或痉挛信息时，训练停止，避免损伤使用者。
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公开(公告)号：CN107357302A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710808447.5
申请日：2017-09-09
Applicant: 郑州大学
CPC classification number: G05D1/0808 , G05D1/101
Abstract: 本发明公开了一种四旋翼飞行器的翻滚动作实现方法和装置，包括主控芯片、电机、惯性测量单元、PID控制模块,主控芯片为STM32F3系列单片机，电机为无刷电机，PID控制模块为串级PID控制，惯性测量单元为MPU6050芯片，并接入电子罗盘，借助电子罗盘辅助陀螺仪和角速度传感器验证姿态数据并加以纠正，多传感器对惯性测量单元中的外设数据进行融合计算，然后将计算得到的姿态数据发送给主控芯片，主控芯片根据姿态数据，来完成对电机的控制，从而控制各个旋翼旋转速度，同时把姿态数据传给串级PID控制系统，串级PID控制系统辅助人为操纵完成飞行器的自稳定，完成设计中的翻滚。本发明可实现四旋翼飞行器的翻滚动作，具有广泛的实际应用价值。
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