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公开(公告)号：CN106886792B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201710053891.0
申请日：2017-01-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分层机制构建多分类器融合模型的脑电情感识别方法，收集多导情感脑电数据，并对其进行分析处理，包括脑电预处理、特征提取及基于权重度量的通道选择，以构建情感脑电特征矩阵。将情感脑电特征矩阵按照电极位置进行通道划分，并针对每个通道执行最优化特征选择集成，构建多个单一情感分类模型。以各分类模型在针对同一个情感识别问题时获得的差异性和精确度作为评估准则，选择每个通道的最优单一情感分类模型，得到待融合的分类器集。利用各个最优单一情感分类模型的分类误差作为权重，并基于加权投票法构建情感识别融合模型。本发明利用多分类器融合解决了脑电样本空间上难以获得较高情感识别率的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106960025B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710163216.3
申请日：2017-03-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/35
Abstract: 一种基于领域知识图谱的个性化文献推荐方法，涉及文献推荐技术领域。采用LDA模型构建知识图谱，并在此基础上，分别构建用户兴趣模型与文献模型，解决了词频统计方法不精确的问题；在建模的过程引入时间遗忘曲线函数，解决了用户兴趣变迁的问题；同时在建模过程中引入了激活扩散技术，解决了数据稀疏性的问题；在计算相似性的过程中采用基于知识距离的方法，有效的避免了元素个数匹配的强制性问题。将兴趣保持模型应用在文献推荐系统的用户建模中，考虑时间对用户短期兴趣变迁的影响，准确地量化用户当前兴趣。在用户建模与文献建模过程中引入激活扩散技术，有效的解决了数据的稀疏性问题。
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公开(公告)号：CN106203484B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201610509467.8
申请日：2016-06-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于类别分层机制的人体运动状态分类方法，包含不同类别动作设计与动作样本采集、不同类别动作样本分割与类别标注、动作样本数据预处理、动作样本特征提取、基于动作样本数据的特征选择、基于类别分层机制的分类器构建和分类方法有效性验证等步骤。本发明以类别分层机制为核心，旨在减少分类过程中由于分类器受到其他类别训练样本影响而对测试样本类别误判的现象，达到提高人体运动状态识别准确率及召回率的目的。本发明可以作为任何一种人体运动状态识别的核心分类方法，具有较强的通用性和可移植性。
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公开(公告)号：CN106886792A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710053891.0
申请日：2017-01-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分层机制构建多分类器融合模型的脑电情感识别方法，收集多导情感脑电数据，并对其进行分析处理，包括脑电预处理、特征提取及基于权重度量的通道选择，以构建情感脑电特征矩阵。将情感脑电特征矩阵按照电极位置进行通道划分，并针对每个通道执行最优化特征选择集成，构建多个单一情感分类模型。以各分类模型在针对同一个情感识别问题时获得的差异性和精确度作为评估准则，选择每个通道的最优单一情感分类模型，得到待融合的分类器集。利用各个最优单一情感分类模型的分类误差作为权重，并基于加权投票法构建情感识别融合模型。本发明利用多分类器融合解决了脑电样本空间上难以获得较高情感识别率的问题。
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公开(公告)号：CN106203484A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610509467.8
申请日：2016-06-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6268
Abstract: 一种基于类别分层机制的人体运动状态分类方法，包含不同类别动作设计与动作样本采集、不同类别动作样本分割与类别标注、动作样本数据预处理、动作样本特征提取、基于动作样本数据的特征选择、基于类别分层机制的分类器构建和分类方法有效性验证等步骤。本发明以类别分层机制为核心，旨在减少分类过程中由于分类器受到其他类别训练样本影响而对测试样本类别误判的现象，达到提高人体运动状态识别准确率及召回率的目的。本发明可以作为任何一种人体运动状态识别的核心分类方法，具有较强的通用性和可移植性。
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公开(公告)号：CN106960025A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710163216.3
申请日：2017-03-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于领域知识图谱的个性化文献推荐方法，涉及文献推荐技术领域。采用LDA模型构建知识图谱，并在此基础上，分别构建用户兴趣模型与文献模型，解决了词频统计方法不精确的问题；在建模的过程引入时间遗忘曲线函数，解决了用户兴趣变迁的问题；同时在建模过程中引入了激活扩散技术，解决了数据稀疏性的问题；在计算相似性的过程中采用基于知识距离的方法，有效的避免了元素个数匹配的强制性问题。将兴趣保持模型应用在文献推荐系统的用户建模中，考虑时间对用户短期兴趣变迁的影响，准确地量化用户当前兴趣。在用户建模与文献建模过程中引入激活扩散技术，有效的解决了数据的稀疏性问题。
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