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公开(公告)号：CN118035823A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410099542.2
申请日：2024-01-23
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/00 , A61B5/346 , A61B5/00
Abstract: 本发明提出了一种基于AHR‑BLS模型的可持续学习心电数据分类方法，包括：对样本心电数据预处理；将样本心电数据划分为原始训练集、新增训练集和测试集；将原始训练集和新增训练集输入AHR‑BLS模型；通过模型中的BLS模块对原始训练集特征提取得到原始特征节点和原始增强节点，对其进行连接得到原始展开矩阵；通过哈希编码模块对原始展开矩阵进行哈希独立编码得到原始编码结果；通过原始编码结果、原始标签矩阵求解优化公式得到原始权重矩阵；将新增训练集输入到模型，通过正则化修正增量算法更新原始权重矩阵；将测试集输入到模型中进行测试；将待测心电数据输入到模型得到心电信号分类结果。从而提高心电信号分类的准确性。
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公开(公告)号：CN117408125A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311351835.7
申请日：2023-10-19
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的光腔内环境的控制方法，其方法为：第一步、利用长短期记忆网络LSTM拟合历史数据得到实际系统的虚拟代理模型；第二步、当迭代次数满足结束条件时，将全局最优值作为PIDNN上位机程序的初始权值，实时接收传感器的值并计算出反馈量；有益效果：本发明提供的基于机器学习的光腔内环境的控制方法将LSTM事先辨识得到的虚拟代理模型作为神经网络控制器的控制对象，模拟实际系统输出，进行控制参数的离线仿真优化，解决了粒子群算法在线训练过程中，存在的公平性和运行时间长的问题，避免了神经网络控制器陷入局部最优，从而实现控制效果的提升。
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公开(公告)号：CN117128874A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311200339.1
申请日：2023-09-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉的农作物植株高遥测方法及系统，属于农作物高度测量技术领域，远程遥控履带车移动，通过一杆上下的两个深度相机获得农作物植株深度图像，识别提取数据特征进行株高计算，计算像素坐标长度与实际长度的转换比例，得到农作物植株高的实际长度。可实现前端近距离株高测量，遥测终端远程操控，在保证计算准确性的基础上，极大解放了人力成本，提高了识别效率。
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公开(公告)号：CN111599464A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010401516.2
申请日：2020-05-13
Applicant: 吉林大学第一医院
Abstract: 本发明提供了一种基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，包括：步骤一、获取直肠癌多种模态的医学影像，并进行预处理；步骤二、对预处理之后的医学影像进行分层分割，并获取每一层医学影像对应的感兴趣区域；步骤三、对每一种模态医学影像的每一个感兴趣区域进行特征提取，获取对应的高维影像组学特征；步骤四、对所获取样本及对应获取得到的高维影像组学特征进行随机划分得到训练集和测试集，并在训练组数据内进行特征降维；步骤五、基于T2加权成像、弥散加权成像及CT影像的低维影像组学特征，分别构建影像组学标签；步骤六、对所获得的各个标签进行系数加权，经线性组合后得到多模态融合影像组学评分，用于直肠癌辅助诊断。
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公开(公告)号：CN110517241A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910781301.5
申请日：2019-08-23
Applicant: 吉林大学第一医院
Abstract: 本发明公开了一种基于核磁成像IDEAL-IQ序列全自动腹部脂肪定量分析的方法，包括以下步骤：S1：构建带有标注的核磁成像IDEAL-IQ序列腹部影像作为深度学习训练样本集和测试样本集。本发明的计算算法包括机器学习中的U-Net深度学习网络、3D U-Net深度学习网络以及无监督AFKMC2聚类方法，本发明的算法需要用到IDEAL-IQ序列中脂像和水像，其中，3D U-Net深度学习网络和U-Net深度学习网络分别用于分割脂像中皮下脂肪轮廓以及水像中腹膜腔轮廓，无监督AFKMC2聚类方法用于分割脂像中内脏脂肪轮廓，本发明可得到准确率更高，速度更快的全自动定量腹部脂肪组织结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108961311A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810639869.9
申请日：2018-06-20
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G06T7/246 , G05D1/12 , G06K9/0063 , G06K9/4671 , G06T2207/10016 , G06T2207/30196
Abstract: 本发明公开了一种双模式的旋翼飞行器目标跟踪方法。本发明所设计的系统具有两种跟踪模式，第一种跟踪模式是基于电子标签的追踪模式，在这种模式下，旋翼飞行器能够从较远的范围获取到目标的信息，从而执行跟踪任务，第二种跟踪模式是是基于视觉的追踪模式，旋翼飞行器通过视觉系统获取目标的位置信息，然后通过图像中目标的位置信息计算出目标相对于旋翼飞行器的距离，从而更精准地完成追踪任务。这种双模式跟踪方法与系统采用的目标跟踪算法具有很好的鲁棒性，对于飞行器飞行过程中所产生的抖动以及背景变化具有很好的抵抗效果。通过两种跟踪模式的配合使用，提高了该系统在飞行器目标跟踪领域的实用性。
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公开(公告)号：CN106927041A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710270058.1
申请日：2017-04-21
Applicant: 吉林大学
IPC: B64C33/02
CPC classification number: B64C33/02
Abstract: 本发明涉及一种具有高推进效率的多自由度扑翼微型飞行器，属于微型仿生飞行器技术领域。电路集成模块和机体架固定在机身上，电机减速机构和超薄深沟球轴承固定于机体架上，曲柄摇杆机构首尾两端分别固定在螺旋推进机构和机体架上，尾翼固定于机身上；螺旋推进机构安装在超薄深沟球轴承上，扭转机构固定于曲柄摇杆机构的执行末端，扑翼翅膀固定于扭转机构上，升降机构固定于机身尾部。优点在于：整体飞行器由三个电机构成，增加了飞行器的灵活性，有效增加了飞行的推进效率，受外部环境影响较小，同时增加了飞行器的机动性。
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公开(公告)号：CN105404783A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510861672.6
申请日：2015-12-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明的一种盲源分离方法，属于信号处理的技术领域，有盲源分离问题建模、适应度评价和分离矩阵求解三个步骤。本发明采用参数自适应粒子群算法，并在粒子群算法中引入混沌迭代和云模型，使粒子群在混沌与稳定之间交替向最优解靠近，有效的解决了在盲源分离问题中求分离矩阵易陷入局部最优解和早熟收敛问题，极大缩短了搜索时间，减少盲源分离的时间复杂度。
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公开(公告)号：CN103962376B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201410123706.7
申请日：2014-03-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种镁合金大压下量轧制方法，该轧制方法在镁合金的上或下表面分别加入一块硬质合金衬板，或者在镁合金的上、下表面同时加入两块硬质合金衬板，加入的硬质合金衬板随镁合金一起进行同步轧制。步骤为：将高温润滑剂均匀涂抹至衬板和镁合金表面后，同时放入加热箱中加热，待升至预设温度后静置保温一定时间，将一块硬质合金衬板置于镁合金坯料上或下表面，或将两块同时置于镁合金的上下表面，将硬质合金衬板和镁合金同时送入轧辊之间完成轧制。该方法可大大增加镁合金轧制过程中单道次压下量，减少轧制道次，细化镁合金晶粒，弱化织构，制备出高强度和高塑性的镁合金板材，本发明也适合于钛、锰以及金属基复合材料的大变形轧制过程。
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公开(公告)号：CN104890621A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510202036.2
申请日：2015-04-24
Applicant: 吉林大学
IPC: B60R25/102 , B60R25/33
CPC classification number: B60R25/102 , B60R25/33 , B60R2025/1016 , B60R2325/105 , B60R2325/205
Abstract: 本发明的一种基于CAN控制的无线通信实时监控车载安防系统，属于无线通信技术领域。结构包括汽车点火系统(5)，其特征在于，结构还有与汽车点火系统(5)相连的主控模块(1)以及分别与主控模块(1)相连的RFID模块(2)、GPRS模块(3)、GPS模块(4)、图像采集模块(6)。本发明在车辆异常或被盗时锁定发动机点火系统，并通过GPRS模块向车主预留的手机发送GPS定位信息、车内图像信息等重要信息，能够有效地保护汽车闲置时的安全。
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