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公开(公告)号：CN119939469A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510029931.2
申请日：2025-01-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于变分自编码器和时序网络的活动识别方法，属于行为特征识别技术领域，包括以下步骤：S1、收集活动信号的原始数据集并进行预处理；S2、基于S1采用VAE提取潜在特征，输出重构误差；S3、基于S1采用CNN‑GRU得到时间动态特征；S4、基于S2、S3的结果采用自注意力机制进行特征融合，采用深度嵌入聚类层进行软分配并采用分类器进行分类，完成模型训练；S5、进行测试，判断输入是否为OOD数据，输出类别。本发明通过对重构误差和深度嵌入聚类层的输出进行判断，有效识别并处理OOD数据，增强模型的鲁棒性和泛化能力；通过结合VAE、CNN、GRU和自注意力机制，全面提取IMU信号中的时空特征，提高活动识别的准确性，有效保留时序信息，提高模型训练效率。
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公开(公告)号：CN119818064A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411937749.9
申请日：2024-12-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/1455 , A61B5/00 , G06F18/213 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于PPG信号的血氧饱和度估计方法及系统，涉及血氧饱和度估计技术领域，包括以下步骤：S1：基于巴特沃斯滤波器设计带通滤波器，针对PGG信号中的运动伪影的特点设计梳状滤波器，通过带通滤波器和梳状滤波器去除PGG信号中的运动伪影；S2：通过基于相关系数的阈值过滤法对PGG信号特征进行初步筛选；S3：通过递归特征消除法从时域、频域和统计三个维度进行包裹法特征筛选，提取PGG信号特征集合；S4：通过基于随机森林算法的集成回归器对PGG信号特征集合进行估计；能够从人体PPG信号中提取血氧饱和度信息，实现实时血氧饱和度监测。
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公开(公告)号：CN118859952A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410901603.2
申请日：2024-07-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/65 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种基于元强化学习的多机器人动态任务规划方法，涉及机器人系统任务调度领域，S1：建立多个具有代表性的任务规划场景的数学模型；S2：应用元强化学习方法，在步骤S1中建立的任务规划场景中进行预训练，得到通用的任务规划算法参数；S3：建立目标任务规划场景的数学模型；S4：应用深度强化学习方法，基于步骤S2中得到的算法参数进行微调，得到适合目标场景的最优任务规划方法。本发明设计了一种基于元强化学习的任务规划算法，在任务无法预先确定的动态任务规划场景中，能在较短时间内获得效率较高的任务规划方案，且在场景发生变化时，能在少次更新后达到与原先持平的性能水平，极大地提高了算法对动态环境的适应能力。
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公开(公告)号：CN117379044A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311519895.5
申请日：2023-11-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/145 , G06N3/0464 , G06N3/08 , A61B5/0531
Abstract: 本发明公开了基于阵列式阻抗检测和图神经网络的无创血糖监测方法，涉及医工融合技术领域。基于阵列式阻抗检测和图神经网络的无创血糖监测方法，包括以下步骤：S1、阵列式阻抗数据采集；S2、基于阵列式阻抗数据的图神经网络算法；其中，步骤S1中采用n*n阵列式阻抗采集板卡进行四线式阻抗数据采集；步骤S2中对阵列式阻抗采集数据进行图结构数据构建，并使用提出的差分图卷积神经网络进行模型训练，最后实现血糖浓度的精确估计。本发明采用上述的基于阵列式阻抗检测和图神经网络的无创血糖监测方法，能够解决现有的血糖监测方法精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN117079813A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311040680.5
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G16H50/70 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/044 , G06N3/084 , G06N3/0985 , A61B5/0205 , A61B5/145 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于先验知识的小样本急性高原病风险评估系统，涉及急性高原病风险评估领域，包括数据采集模块、先验知识筛选模块、相关性指标伪标签化模块、急性高原病风险评估模块，数据采集模块采集与急性高原病相关的人体生理指标、睡眠相关指标和路易斯湖评分，先验知识筛选模块通过计算睡眠数据与路易斯湖评分之间的相关性来判定哪些睡眠数据指标项与急性高原病存在关联关系；相关性指标伪签化模块将先验知识筛选模块筛选出的指标标签化；急性高原病风险评估模块利用第一数据子模块采集的人体生理指标数据和相关性伪标签化模块构造的类别伪标签生成任务集合，引入模型无关的元学习MAML算法，构建小样本评估急性高原病风险的模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115512849A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211121282.1
申请日：2022-09-15
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
Abstract: 本发明提供一种高原预习服的低氧闭环干预系统，属于急性高原病干预技术领域，该系统包括个体化预测模型学习模块、代价函数与约束设计模块及贝叶斯优化模块；个体化预测模型学习模块，内置有基于间歇性低氧下的血氧饱和度与输氧浓度之间的响应规律模型，用于对血氧饱和度进行预测；代价函数与约束设计模块，内置有代价函数和约束条件，所述代价函数为：基于所述血氧饱和度预测值构建以低氧刺激源关键因素为变量的代价函数，所述约束条件为：基于人体生理限制设置；贝叶斯优化模块，用于解算代价函数与约束设计模块中的约束优化，得到下一个IHT周期中理论最优的低氧刺激策略，以控制IHT的刺激源。
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公开(公告)号：CN114464291B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202111577847.2
申请日：2021-12-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于贝叶斯优化的MDI剂量建议系统，包括指标计算模块、高斯过程学习模块和安全贝叶斯优化模块；指标计算模块将采集的某患者前一天24小时血糖进行记录并分段划分处理，并转化成能够描述血糖管理水平的非对称惩罚指标以及低血糖安全指标；高斯过程学习模块将指标结果和胰岛素剂量作为输入训练得到预测模型，利用预测模型得到剂量对应的预测结果；安全贝叶斯优化模块利用高斯过程学习模块预测得到的非对称惩罚指标预测模型的随机分布计算最大改善期望，并利用低血糖安全指标分布得到安全限制函数，将其作为风险惩罚因子加入改善期望，最后得到安全期望改善值；本发明利用多指标评价糖尿病患者血糖管理水平，逐步取得血糖的最优控制效果。
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公开(公告)号：CN113608540B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110726476.3
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明公开了一种比例积分型事件触发航天器姿态控制方法，一、基于四元数的卫星姿态动力学与运动学模型，构建卫星姿态跟踪误差系统模型；二、根据卫星姿态跟踪误差系统模型，确定姿态跟踪误差系统扩张状态，设计扩张状态观测器；三、利用扩张状态观测器得到系统观测状态，设计基于系统观测状态的反馈控制器；四、基于反馈控制器输出信号的采样误差，设计比例积分型事件触发策略用于决定是否更新航天器姿态的控制信号；本发明能够对抗外部环境干扰与内部不确定性对航天器姿态的干扰，同时减少航天器姿态控制中不必要的信号传递，在节省有限的星上通信资源的同时保证姿态控制性能。
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公开(公告)号：CN113851224B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110693771.3
申请日：2021-06-22
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于AMS风险评估的数字仿真器，包括人群模拟模块、测量干扰模拟模块以及AMS风险评估模块；人群模拟模块通过应用人体低氧应激系统的数学模型以及多个实例实验数据，创建具备不同低氧耐受能力的模拟人群；测量干扰模拟模块用于模拟SpO2信息内的测量干扰与深呼吸生理干扰，并将模拟的干扰信号叠加到所模拟人群的SpO2生成曲线上；AMS风险评估模块获取用于评估AMS风险的指标，该指标设计基于所辨识模型的参数，用于表征不同虚拟人群的真实低氧适应能力；本发明能够为AMS风险评估算法研究获取更丰富的研究数据，并且实现有效可靠的AMS风险评估。
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公开(公告)号：CN113608540A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110726476.3
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明公开了一种比例积分型事件触发航天器姿态控制方法，一、基于四元数的卫星姿态动力学与运动学模型，构建卫星姿态跟踪误差系统模型；二、根据卫星姿态跟踪误差系统模型，确定姿态跟踪误差系统扩张状态，设计扩张状态观测器；三、利用扩张状态观测器得到系统观测状态，设计基于系统观测状态的反馈控制器；四、基于反馈控制器输出信号的采样误差，设计比例积分型事件触发策略用于决定是否更新航天器姿态的控制信号；本发明能够对抗外部环境干扰与内部不确定性对航天器姿态的干扰，同时减少航天器姿态控制中不必要的信号传递，在节省有限的星上通信资源的同时保证姿态控制性能。
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