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公开(公告)号：CN109614904A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811463074.3
申请日：2018-12-03
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于Shapelet的多传感器融合的活动识别方法，本发明所提出的方法将多个传感器信息融合构建机器学习模型，与对每个传感器数据构建一个模型再使用模型分类结果进行投票的方法相比，减少了由于单个传感器分类不准确导致整体分类不准确的问题。该方法首先将时间序列的每一维上提取的Shapelet组成一个SShapelet集合，其次将原始时间序列数据集按照相同的时间间隔组成myInstance集，再通过计算myInstance集与SShapelet集的距离得到新的训练集，最后使用机器学习分类算法对所产生的新的训练集进行训练生成模型，所生成的模型能准确地分类日常活动的传感器数据，同时与传统的基于传感器的活动识别方法相比，可以使用更少的数据集达到更高的准确率。
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公开(公告)号：CN104133959A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410363631.X
申请日：2014-07-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种桥梁有限元模型的修正方法，包括以下步骤：S1，通过通用有限元计算软件ANSYS建立全桥的实体有限元模型；S2，采用均匀设计法对该全桥的实体有限元模型进行一次修正。本发明具有以下优点：均匀设计方法作为一种优越性明显的试验优化设计方法，运用于桥梁结构有限元模型修正上是可行的；基于均匀设计方法从效率上来讲它可以利用较短的时间找到一个比较正确的结果，提高了桥梁大型有限元模型修正的效率；响应面方法作为一种试验设计与数理统计相结合的数学分析方法，运用于大型复杂桥梁结构的有限元模型修正中是可行的；可以同时保证较高的修正效率和修正精度。
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公开(公告)号：CN204086219U
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201420545796.4
申请日：2014-09-22
Applicant: 东北大学
Abstract: 本实用新型公开了一种桥梁健康监测系统，包括数据采集子系统(1)、远程传输子系统(2)和监控中心计算机(3)，所述的数据采集子系统(1)包括数据采集单元(4)和多个传感器(5)；所述的数据采集单元(4)包括：信道选择模块(6)、激振模块(7)、拾振模块(8)、温度调理模块(9)、单片机模块(10)及串行数据通信模块(11)，信道选择模块(6)分别与传感器(5)、激振模块(7)、拾振模块(8)和温度调理模块(9)连接，单片机模块(10)分别与激振模块(7)、拾振模块(8)、温度调理模块(9)和串行数据通信模块(11)连接，串行数据通信模块(11)与远程传输子系统(2)连接，远程传输子系统(2)与监控中心计算机(3)连接。本实用新型可实现对桥梁的实时、高效、准确的监测。
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