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公开(公告)号：CN106241115A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610780781.X
申请日：2016-08-30
Applicant: 吉林大学
IPC: B65F1/10
CPC classification number: B65F1/10 , B65F2230/112 , B65F2240/156
Abstract: 本发明公开了一种纸巾回收装置，包括外壳，所述外壳内设置有一入纸通道，所述入纸通道的下端设置有两个相互挤压的左滚轮与右滚轮，所述右滚轮上设置有摇杆，所述摇杆伸出所述外壳外，所述左滚轮与右滚轮的下方设置有送纸通道，所述送纸通道的下方设置有收集瓶固定座，所述收集瓶固定座活动连接有收集容器；设置有左滚轮与右滚轮，当废纸从入纸通道进入后，摇动摇杆带动左滚轮和右滚轮转动，将废纸挤压，废纸通过送纸通道，收集瓶固定座连接有废弃饮料瓶，挤压后的废纸进入废弃饮料瓶中；起到单独分离存放废纸，二次利用废弃饮料瓶，节约环保的作用，而且利用饮料瓶进行收纳，异味不易散出，更换方便。
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公开(公告)号：CN105724183A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610210761.9
申请日：2016-04-06
Applicant: 吉林大学
IPC: A01G23/087
CPC classification number: A01G23/087
Abstract: 本发明公开了一种竹子采伐机，包括左采伐臂与右采伐臂，所述左采伐臂与右采伐臂的顶部分别设置有左锯片与右锯片，所述左采伐臂与右采伐臂上分别设置有相互铰接的左旋转轴与右旋转轴，所述左采伐臂与右采伐臂通过左旋转轴与右旋转轴铰接呈剪刀状，所述左采伐臂与右采伐臂上还分别设置有左驱动电机与右驱动电机，所述左锯片与右锯片分别和所述左驱动电机与右驱动电机通过传动机构连接；将采伐机的左采伐臂和右采伐臂铰接成剪刀状，方便采伐人员工作，方便采伐生长密集的竹子，还能避免采伐时伤及竹子的根系；采用电力工具代替了人力作业，提高了采伐的效率；采用合理直径的锯片能适用不同大小类型的竹子的采伐，提高了工具的利用率。
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公开(公告)号：CN105125207A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510606103.7
申请日：2015-09-22
Applicant: 吉林大学
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本发明公开了一种移动式心电监测终端，包括：心电信号采集模块，用于采集人体心电信号并进行调理，然后将转换为数字信号的心电信号进行预处理和外部传输；与所述心电信号采集模块连接的移动设备，用于接收预处理的心电信号并进行降噪处理，用于发送和储存心电数据，以及通过交互方式呈现心电监测和心电数据，其中所述交互方式包括直接数据显示、图形化显示、声音反馈和振动反馈中的一种或多种。本发明的心电监测终端具有低功耗、小体积、低成本、可扩展性强等优点，而且操作简单，方便地将个人的心电健康监测融入日常生活，对防治和诊断心血管疾病有显著积极的意义。
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公开(公告)号：CN119226716A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411070985.5
申请日：2024-08-06
IPC: G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于多分支注意力的ECG开集身份识别方法及其设备，其中，方法包括：将数据预处理后的目标心拍数据划分为数据量相同的第一数据集和第二数据集，将第一数据集作为训练集训练模型，得到目标多分支注意力特征融合网络；划分第二数据集为验证集和测试集；将验证集输入目标多分支注意力特征融合网络得到开集识别阈值；将测试集的各个第一心拍数据输入至目标多分支注意力特征融合网络，得到每个第一心拍数据对应的多个样本类别概率；基于各个样本类别概率和开集识别阈值确定每个第一心拍数据的开集身份识别结果。本申请通过目标多分支注意力特征融合网络充分提取ECG数据特征并提升身份识别和开集识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114041800B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202111225086.4
申请日：2021-10-21
Abstract: 本发明涉及一种心电信号实时分类方法、装置及可读介质的技术方案，包括：获取ECG数据集，并对ECG数据集进行重采样；将经过重采样的ECG数据集分割成短时心拍片段，对短时心拍片段进行标准化处理得到标准化心拍片段；创建最优特征提取分类模型，对最优特征提取分类模型进行训练和验证，得到最优特征提取分类模型；实时采集心电信号，对心电信号进行预处理并输入至最优特征提取分类模型，得到分类识别结果。本发明解决了端到端心律失常检测算法中使用的卷积神经网络计算量大、待调节参数多、抗数据不平衡能力弱的问题，用轻量级网络实现了实时检测和多尺度特征自动选择，并在不平衡数据上达到较高分类性能,适用于临床看护设备和(56)对比文件Weiyi Yang，等.A novel method foridentifying electrocardiograms using anindependent component analysis andprincipal component analysis network.《Measurement》.2020,第152卷全文.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117179777A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311037497.X
申请日：2023-08-17
Abstract: 本发明提出了基于多尺度特征融合网络的心电数据分类方法和装置，方法包括：将第一样本多导联心电数据预处理得到第二样本多导联心电数据；将第二样本多导联心电数据划分为训练集和测试集，将训练集和测试集输入到多尺度特征融合网络模型进行训练；将待识别多导联心电数据输入到模型；通过第一分支卷积模块对待识别数据特征提取得到第一特征数据，通过第二分支卷积模块对待识别数据特征提取得到第二特征数据；将第一特征数据和第二特征数据输入到融合块得到融合特征数据，将融合特征数据、第一特征数据和第二特征数据进行加权求和得到目标特征数据；根据目标特征数据从可选分类中确定目标分类结果。以提高心电数据的分类准确性。
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公开(公告)号：CN117171634A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310947741.X
申请日：2023-07-31
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于多尺度特征选择融合残差网络的ECG身份识别方法，该方法包括：获取样本心电数据进行预处理得到固定长度心电数据；将固定长度心电数据进行划分得到训练集和测试集；将训练集和测试集输入到ECG身份识别网络模型确定最终的ECG身份识别网络模型；获取待识别心电数据输入完成训练的ECG身份识别网络模型；将待识别心电数据输入到基础卷积块提取基础特征图，第一分组卷积块对基础特征图进行分组特征提取得到分组特征后输入到多尺度特征选择融合模块进行特征融合得到融合特征，将融合特征输入到第二分组卷积块进行升维得到目标身份标签，根据目标身份标签确定身份识别结果。从而减少网络模型参数量，实现模型轻量化。
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公开(公告)号：CN116992421A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310934920.X
申请日：2023-07-27
IPC: G06F21/32 , A61B5/346 , A61B5/352 , A61B5/00 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于注意力增强的多分支卷积神经网络的ECG身份识别方法，包括：获取样本ECG信号，根据样本ECG信号完成身份识别模型的训练后；将待识别ECG信号输入至身份识别模型，依次经过多分支卷积神经网络、第一注意力模块和归一化Softmax函数得到身份标签，根据身份标签确定身份识别结果。根据本发明实施例的技术方案，使用多分支卷积神经网络进行特征提取，能够充分利用心电信号中丰富的特征得到深层特征，为提高身份识别的准确性提供特征基础；将权重融合自适应注意力机制加入到网络中，能够进一步提高身份识别准确率；使用归一化的Softmax函数来预测个体身份标签，在区分不同个体时能够获得无重叠的决策边界，并且可以增强同类样本的相关性。
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公开(公告)号：CN115544476A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211165700.7
申请日：2022-09-23
Abstract: 本发明提供一种ECG身份识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待处理的心电信号样本数据集；采用带通滤波器和基于小波提升的去噪算法对心电信号样本数据集执行基线漂移、工频干扰和肌电噪声的去除处理；采用平稳小波变换算法，对去噪后的心电信号进行R点定位、心拍分割重构及归一化处理，得到固定长度的心拍数据集；采用多尺度残差卷积神经网络及加性角度边缘损失函数方法，对定长的心电信号进行特征提取，得到心电信号的特征向量；将特征向量映射为固定维度的嵌入向量，以及，进行相似性度量完成身份识别。本发明的有益效果为：增强了身份识别方法的泛用性，提升了该方法面对开集心电身份识别的效果。
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公开(公告)号：CN114490725A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110276044.7
申请日：2021-03-15
IPC: G06F16/245 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种搜索全局极值的方法，包括：S1：以鲨鱼优化算法中的可调参数的集群作为世界杯优化算法中的国家位置向量求解值，生成矩阵X作为国家位置向量的初始集群，S2：计算可调参数的集群取值矩阵X内的各组值时，对应的鲨鱼鱼群的各位置向量、鲨鱼鱼群的各位置向量对应的适应度函数的值，排名各适应度函数值，如未达到循环终止条件，选取前n个适应度函数的值对应的n个国家位置向量，生成国家位置向量的集群C，矩阵X＝[B，C]T，返回S2，如达到循环终止条件，输出使适应度函数的值为极值的国家位置向量的集群，作为可调参数的集群的最优解，搜索使适应度函数值达到极值的鲨鱼鱼群的位置向量，作为全局极值。
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