-
公开(公告)号：CN109993132A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910269588.3
申请日：2019-04-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号的图形识别生成方法及系统，涉及人机交互技术领域。该方法包括：构建支持向量机分类器；采集基础图形视觉刺激诱发的待识别脑电数据；对待识别脑电数据进行预处理；提取脑电信号特征；将提取脑电信号特征导入构建的支持向量机分类器，得到判别结果；根据判别结果通过计算机辅助设计，生成基础图形。该方法构建了脑电特征的分类器，实现了脑电信号中图形含义的解读，并将该信息以实际图形的方式再现。该方法既可以解放双手，又能直观地将脑中图形进行呈现，实现了自然的交互过程；还省去了传统画图交互软件的学习成本和学习过程，提高了在绘图和表达上的效率。
-
公开(公告)号：CN119720409A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411759090.2
申请日：2024-12-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/0985 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种卫星复合材料桁架性能评估方法、设备、介质及产品，涉及大型空间结构复合材料桁架设计制造领域，该方法包括基于物理信息神经网络构建复合材料桁架性能快速评估模型；获取待测卫星复合材料桁架网格节点坐标和待测桁架几何结构优化变量参数；将所述待测卫星复合材料桁架的桁架网格节点坐标和所述待测桁架几何结构优化变量参数输入至所述复合材料桁架性能快速评估模型，得到卫星复合材料桁架性能评估结果。本申请通过基于物理信息神经网格构建的复合材料桁架性能快速评估模型，能够实时计算卫星复合材料桁架的力学性能，并且具备较强的可解释性。
-
公开(公告)号：CN109993131B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201910269580.7
申请日：2019-04-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信号融合的设计意图判别系统及方法，该系统通过多模态信号采集模块采集用户在产品设计过程中的多模态信号，并将多模态信号发送到多模态信号预处理模块；多模态信号分层整合模块，对预处理后的多模态信号进行特征提取，构建基于三层反向传播神经网络的信号识别分类模型，将提取的特征信息输入信号识别分类模型，将输出的识别结果进行统一表达和融合分析，确定用户的设计意图；产品设计指令生成模块，根据多模态信号分层整合模块输出的用户的设计意图，生成与用户的设计意图对应的产品设计指令。本发明降低了用户设计意图的表达的局限性，提高了用户设计意图表达的自然性和友好性。
-
公开(公告)号：CN109960892B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201910269592.X
申请日：2019-04-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/10 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种基于眼动信号的CAD指令生成方法。所述CAD指令生成方法包括：通过计算机上的摄像头实时采集眼动信号的原始数据；根据所述原始数据确定时间序列；所述时间序列与所述眼动信号相对应；采用卡尔曼滤波方法对所述时间序列进行滤波处理，确定滤波后的时间序列；根据所述时间序列训练SVM分类模型；将所述滤波后的时间序列输入至所述SVM分类模型，输出信号特征类别；根据所述信号特征类别生成CAD指令，绘制CAD图形。采用本发明所提供的CAD指令生成方法及系统能够准确识别出用户设计意图并生成正确的CAD指令以驱动CAD软件绘制相应图形。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109948592A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910269596.8
申请日：2019-04-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于手势信号识别的设计意图判别方法及系统。所述方法利用手势信号采集装置获取用户设计过程中的手势信号，利用训练好的HMM模型从设计者的手势信号中识别出用户的设计意图，通过设计手势驱动CAD软件完成对应的指令操作，达到让计算机理解设计者的设计意图并完成设计任务的效果。采用本发明方法能够把设计者的双手从设计过程中解放出来，用更加自然并贴合设计需求的手势来表达设计需求，避免了鼠标、键盘等手动操作设备对设计者的工作范围及设计方式的限制，提高了设计过程的智能化水平。
-
公开(公告)号：CN109960892A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910269592.X
申请日：2019-04-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于眼动信号的CAD指令生成方法。所述CAD指令生成方法包括：通过计算机上的摄像头实时采集眼动信号的原始数据；根据所述原始数据确定时间序列；所述时间序列与所述眼动信号相对应；采用卡尔曼滤波方法对所述时间序列进行滤波处理，确定滤波后的时间序列；根据所述时间序列训练SVM分类模型；将所述滤波后的时间序列输入至所述SVM分类模型，输出信号特征类别；根据所述信号特征类别生成CAD指令，绘制CAD图形。采用本发明所提供的CAD指令生成方法及系统能够准确识别出用户设计意图并生成正确的CAD指令以驱动CAD软件绘制相应图形。
-
公开(公告)号：CN116011524A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310003024.1
申请日：2023-01-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N3/047 , G06N3/08 , G06F30/27 , G06N3/044 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种高超声速拦截器性能快速评估方法。本发明以神经网络为代理模型框架，利用设计人员在型号设计过程中积累的工程经验，填补工况参数和目标性能之间的映射规律，将工程经验融入到神经网络中，弥补小样本数据预测精度低的问题。最终训练得到的神经网络代理模型的测试误差在0.5％以内，表明本发明所建立的神经网络代理模型能够获得较高精度的气动性能参数预测结果，并具有良好的泛化能力。
-
公开(公告)号：CN109993132B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910269588.3
申请日：2019-04-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号的图形识别生成方法及系统，涉及人机交互技术领域。该方法包括：构建支持向量机分类器；采集基础图形视觉刺激诱发的待识别脑电数据；对待识别脑电数据进行预处理；提取脑电信号特征；将提取脑电信号特征导入构建的支持向量机分类器，得到判别结果；根据判别结果通过计算机辅助设计，生成基础图形。该方法构建了脑电特征的分类器，实现了脑电信号中图形含义的解读，并将该信息以实际图形的方式再现。该方法既可以解放双手，又能直观地将脑中图形进行呈现，实现了自然的交互过程；还省去了传统画图交互软件的学习成本和学习过程，提高了在绘图和表达上的效率。
-
公开(公告)号：CN109993131A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910269580.7
申请日：2019-04-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信号融合的设计意图判别系统及方法，该系统通过多模态信号采集模块采集用户在产品设计过程中的多模态信号，并将多模态信号发送到多模态信号预处理模块；多模态信号分层整合模块，对预处理后的多模态信号进行特征提取，构建基于三层反向传播神经网络的信号识别分类模型，将提取的特征信息输入信号识别分类模型，将输出的识别结果进行统一表达和融合分析，确定用户的设计意图；产品设计指令生成模块，根据多模态信号分层整合模块输出的用户的设计意图，生成与用户的设计意图对应的产品设计指令。本发明降低了用户设计意图的表达的局限性，提高了用户设计意图表达的自然性和友好性。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.022 seconds)
