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公开(公告)号：CN110232646A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910501514.8
申请日：2019-06-11
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度置信网络的研究生就业推荐方法，其特征在于，首先从研究生信息管理系统中筛选出学生数据；对数据样本进行预处理后，对就业信息进行分类；然后选取深度置信网络模型参数建立深度置信网络模型；接着将经过预处理的数据放到建立的模型中进行训练；最后将未进行训练的数据放入模型进行测试，检测模型准确度和合理性。本发明具有特征提取能力强、预测精度高等特点，可实现研究生就业推荐的需求。
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公开(公告)号：CN105811086B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201610080381.8
申请日：2016-02-04
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明提供了一种用于异物检测的小型超宽带贴片天线，其特征在于，包括位于中间的介质基板，在介质基板的两侧分别设有顶层辐射金属贴片层及底层接地板金属层，顶层辐射金属贴片层包括相连的一个半圆形辐射贴片和一段微带馈线，底层接地板金属层包括分离的一个半圆形接地贴片及一个阶梯状寄生耦合贴片，信号由微带馈线馈入，位于两侧的半圆形辐射贴片及半圆形辐射贴片共同形成一个偶极子天线。本发明基于微波成像异物检测系统的需求，设计了一款小型化的宽带天线，天线在半圆形贴片天线的基础上通过加载缝隙与寄生贴片扩展了带宽，同时天线具有小型化特性。
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公开(公告)号：CN101072146A
公开(公告)日：2007-11-14
申请号：CN200710039461.X
申请日：2007-04-13
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种体域医学无线传感器网络及其信息采集传输方法，采用传感器节点的分布式自适应能耗优化机制，通过对通信系统参数进行动态调整，降低能耗，提高网络性能，实现了在共享人体域无线传输信道下的多种生理信号的传输。该系统传感器传输节点结构简单，功能简化，尺寸小；同时使用低功耗无线通信标准，并进一步采用分布式自适应能耗优化机制，实现系统的低功耗。
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公开(公告)号：CN107273615B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201710454284.5
申请日：2017-06-15
Applicant: 东华大学
Abstract: 微波检测无损伤、快速，而且便携性好，但在湿度范围检测方面面临严峻的发展瓶颈。现有微波水分检测系统大多采用单频点进行湿度测量，其测量范围不高，很难在实际中运用。本发明利用微波衰减原理，通过使用超宽带天线获取不同湿度的被测物在宽带频率下的微波散射信号，作为被测物湿度回归训练样本集，从而利用有监督的机器学习方法来建立被测物湿度回归模型。本专利采用回归型机器学习算法对数据进行建模，利用交叉验证的方式获取最优的训练参数，从而使获得的模型最优化，回归误差最小。本发明使得能够检测到的织物湿度范围大大增加，为微波检测系统的进一步走向应用领域打下基础。
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公开(公告)号：CN109545189A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811534792.5
申请日：2018-12-14
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的口语发音检错与纠正系统，包括：口语发音样本采集模块，用于从整句或整段口语发音中采集正确发音音素和不同类型的错误发音音素；发音检错模型建立模块，用于对所采集的发音音素提取声学特征并进行类型标注作为发音检错模型训练样本集，通过机器学习算法训练生成发音检错模型；在线检错纠正模块，采用生成的发音检错模型对学习者朗读的整句或整段口语发音进行评分和音素检错及发音纠正。本发明能够在线评价口语发音成绩、检查发音错误并提出纠正意见。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107273615A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710454284.5
申请日：2017-06-15
Applicant: 东华大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G06N3/08
Abstract: 微波检测无损伤、快速，而且便携性好，但在湿度范围检测方面面临严峻的发展瓶颈。现有微波水分检测系统大多采用单频点进行湿度测量，其测量范围不高，很难在实际中运用。本发明利用微波衰减原理，通过使用超宽带天线获取不同湿度的被测物在宽带频率下的微波散射信号，作为被测物湿度回归训练样本集，从而利用有监督的机器学习方法来建立被测物湿度回归模型。本发明采用回归型机器学习算法对数据进行建模，利用交叉验证的方式获取最优的训练参数，从而使获得的模型最优化，回归误差最小。本发明使得能够检测到的织物湿度范围大大增加，为微波检测系统的进一步走向应用领域打下基础。
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公开(公告)号：CN110742606B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201910967014.3
申请日：2019-10-12
Applicant: 东华大学
IPC: A61B5/0507 , A61B5/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种基于长短时记忆的超宽带微波乳腺肿瘤大小预测系统，利用超宽带微波检测系统基于长短时记忆算法基础上实现乳腺肿瘤大小预测，包括以下步骤：根据乳房中的正常组成部分(诸如腺体，脂肪等组织)及肿瘤之间的电磁特性，搭建超宽带微波乳腺肿瘤信号采集系统；然后根据肿瘤的生长模型，收集不同时间的肿瘤序列数据。再对数据样本进行预处理；然后选取合适的LSTM训练参数，建立LSTM肿瘤预测模型；之后将处理后的数据样本放入LSTM模型中进行训练；最后选取测试样本，对测试样本进行预处理后输入训练好的LSTM肿瘤模型中，根据得到的肿瘤的微波数据信息，检测出肿瘤的大小，预测肿瘤的生长趋势。
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公开(公告)号：CN110742606A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910967014.3
申请日：2019-10-12
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明提供了一种基于长短时记忆的超宽带微波乳腺肿瘤大小预测系统，利用超宽带微波检测系统基于长短时记忆算法基础上实现乳腺肿瘤大小预测，包括以下步骤：根据乳房中的正常组成部分(诸如腺体，脂肪等组织)及肿瘤之间的电磁特性，搭建超宽带微波乳腺肿瘤信号采集系统；然后根据肿瘤的生长模型，收集不同时间的肿瘤序列数据。再对数据样本进行预处理；然后选取合适的LSTM训练参数，建立LSTM肿瘤预测模型；之后将处理后的数据样本放入LSTM模型中进行训练；最后选取测试样本，对测试样本进行预处理后输入训练好的LSTM肿瘤模型中，根据得到的肿瘤的微波数据信息，检测出肿瘤的大小，预测肿瘤的生长趋势。
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公开(公告)号：CN104856678B
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201510093515.5
申请日：2015-03-02
IPC: A61B5/06
Abstract: 微波检测尤其是对材料内部的检测有很广泛的应用，优势在于使用安全，便携性好，可以经常性使用。但对于结构复杂，检测的目标异物与正常结构体的介电常数差别不显著的检测对象，尤其是生物医学检测领域，微波检测技术尚处于探索阶段。本发明涉及一种基于模板信号相似度的复杂体内部异物的微波检测系统，尤其是基于微波测量信号与经校正后的仿真模板信号进行信号相似度对比，从而判断物体内部是否具有异物以及判断目标异物的位置和大小的系统。
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公开(公告)号：CN105811086A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610080381.8
申请日：2016-02-04
Applicant: 东华大学
CPC classification number: H01Q1/38 , H01Q1/50 , H01Q13/08 , H01Q13/106
Abstract: 本发明提供了一种用于异物检测的小型超宽带贴片天线，其特征在于，包括位于中间的介质基板，在介质基板的两侧分别设有顶层辐射金属贴片层及底层接地板金属层，顶层辐射金属贴片层包括相连的一个半圆形辐射贴片和一段微带馈线，底层接地板金属层包括分离的一个半圆形接地贴片及一个阶梯状寄生耦合贴片，信号由微带馈线馈入，位于两侧的半圆形辐射贴片及半圆形辐射贴片共同形成一个偶极子天线。本发明基于微波成像异物检测系统的需求，设计了一款小型化的宽带天线，天线在半圆形贴片天线的基础上通过加载缝隙与寄生贴片扩展了带宽，同时天线具有小型化特性。
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