公开(公告)号：CN117852350A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410023302.4

申请日：2024-01-08

Applicant: 北京工业大学 ,  东莞市德晟智能科技有限公司 ,  湖南德晟智能科技有限公司

Inventor： 刘辉华 ,  张渊豪 ,  石照耀 ,  胡波 ,  丁宏钰

IPC: G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06F30/17 ,  G06T17/00 ,  G06N3/0499 ,  G06F111/04 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种含中心距误差的小模数齿轮强度修正计算方法，属于齿轮强度技术领域，该方法以含中心距误差的小模数齿轮为研究对象，引入了中心距误差对齿轮接触强度与弯曲强度的影响，计算了含中心距误差的小模数齿轮理论接触强度与弯曲强度；通过建立有限元接触模型，仿真计算了实际中心距下的接触强度与弯曲强度；通过引入接触强度修正系数与弯曲强度修正系数对含中心距误差下的齿轮理论强度计算公式进行修正，以有限元仿真数据为真值，通过建立约束优化模型与前馈神经网络模型对不同中心距误差下的强度修正系数进行拟合与预测，通过修正理论算法，计算得到了齿轮在不同中心距误差下的接触强度和弯曲强度。

公开(公告)号：CN114533085B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202210152738.4

申请日：2022-02-18

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王丹 ,  胡波 ,  陈佳明 ,  谭睎月

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/1455

Abstract: 本发明提出了一种基于注意力机制的EEG‑fNIRS的多模态的时空融合分类算法。EEG具有高时间分辨率但是空间分辨率较低，而fNIRS具有高空间分辨率但是时间分辨率较低，本发明利用EEG、fNIRS的多模态融合信息提取在运动想象中的大脑指令，以充分利用EEG、fNIRS之间的信息优势互补。本发明针对运动想象的时空特征的提取，本发明采用CNN提取空间特征，然后再利用LSTM提取时间特征，同时在CNN中使用ECA注意力机制以将有限的资源专注于重要的特征。本发明能够在运动想象的分类任务中，充分利用多模态的时空特性，可以有效的提高大脑中指令的识别。

公开(公告)号：CN114533085A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202210152738.4

申请日：2022-02-18

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王丹 ,  胡波 ,  陈佳明 ,  谭睎月

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/1455

Abstract: 本发明提出了一种基于注意力机制的EEG‑fNIRS的多模态的时空融合分类算法。EEG具有高时间分辨率但是空间分辨率较低，而fNIRS具有高空间分辨率但是时间分辨率较低，本发明利用EEG、fNIRS的多模态融合信息提取在运动想象中的大脑指令，以充分利用EEG、fNIRS之间的信息优势互补。本发明针对运动想象的时空特征的提取，本发明采用CNN提取空间特征，然后再利用LSTM提取时间特征，同时在CNN中使用ECA注意力机制以将有限的资源专注于重要的特征。本发明能够在运动想象的分类任务中，充分利用多模态的时空特性，可以有效的提高大脑中指令的识别。